Séance de cours

Learning and Adaptive Control for Robots: SEDS & LPV-DS

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Dans cours

MICRO-462: Learning and adaptive control for robots

To cope with constant and unexpected changes in their environment, robots need to adapt their paths rapidly and appropriately without endangering humans. this course presents method to react within millisecunds. ...

Description

Cette séance de cours porte sur l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots, en mettant l'accent sur l'estimateur stable des systèmes dynamiques (SEDS) et les systèmes dynamiques linéaires (LPV-DS). Il explique des concepts comme le Théorème de Lyapunov, la stabilité de DS linéaire et non linéaire, le modèle SEDS et l'optimisation finale LPV-DS.

Enseignant·e

Aude Billard

Expertise Machine LearningRoboticsMechatronicsDynamical SystemsComputational Neuroscience Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hanli Zhang, Maximilian Schmitz, Luyin Hu, Baiyu Peng, Erfan Etesami, Sthithpragya Gupta, Kuanqi Cai A dirigé les thèses EPFL de Eric Sauser, Sylvain Calinon, Micha Hersch, Florent Günter, Biljana Petreska von Ritter-Zahony, Basilio Noris, Elena Gribovskaya, Seyed Mohammad Khansari Zadeh, Seungsu Kim, Ashwini Shukla, Klas Jonas Alfred Kronander, Luka Lukic, Miao Li, Ravin L

Source officielle

Proximité ontologique

Systems science and engineering

Théorie générale des systèmes: Théorie du chaos

Concepts associés (32)

Système dynamique

En mathématiques, en chimie ou en physique, un système dynamique est la donnée d’un système et d’une loi décrivant l'évolution de ce système. Ce peut être l'évolution d'une réaction chimique au cours du temps, le mouvement des planètes dans le système solaire (régi par la loi universelle de la gravitation de Newton) ou encore l'évolution de la mémoire d'un ordinateur sous l'action d'un programme informatique. Formellement on distingue les systèmes dynamiques à temps discrets (comme un programme informatique) des systèmes dynamiques à temps continu (comme une réaction chimique).

Robot autonome

vignette|exemple de robot autonome de type rover Un robot autonome, également appelé simplement autorobot ou autobot, est un robot qui exécute des comportements ou des tâches avec un degré élevé d'autonomie (sans influence extérieure). La robotique autonome est généralement considérée comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle, de la robotique et de l'. Les premières versions ont été proposées et démontrées par l'auteur/inventeur David L. Heiserman.

Robotique molle

La robotique molle () est un domaine de la robotique. Ce domaine traite des « robots mous » incluant certains types de drones, et construits en matériaux ou structures souples, élastiques ou déformables tels que le silicone, le plastique, le caoutchouc et autres polymères, les tissus, etc., ou des pièces mécaniques déformables utilisées en robotique, par exemple les ressorts, les élastiques ou les absorbeurs de chocs ou de vibrations.

Mobile robot

A mobile robot is an automatic machine that is capable of locomotion. Mobile robotics is usually considered to be a subfield of robotics and information engineering. Mobile robots have the capability to move around in their environment and are not fixed to one physical location. Mobile robots can be "autonomous" (AMR - autonomous mobile robot) which means they are capable of navigating an uncontrolled environment without the need for physical or electro-mechanical guidance devices.

Robot domestique

thumb|Robot domestique nettoyant une vitre.|alt=le film montre un robot nettoyeur allant et venant sur une vitre de fenêtre en position verticale Un robot domestique est un robot de service personnel utilisé pour des tâches ménagères. On estime à le nombre de robots domestiques en 2006, avec une estimation de robots industriels. Les robots domestiques sont utilisés par exemple en vaisselle, en repassage, en nettoyage et en cuisine. Ils peuvent également être utilisés dans le domaine de la restauration et dans la construction.

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Séances de cours associées (64)

Estimation stable du système dynamique (SEDS)

Explore Stable Estimator of Dynamical Systems (SEDS) pour robots, couvrant la stabilité, la modélisation, l'optimisation et les limitations.

Apprentissage du modèle de mélange gaussien cohérent sur le plan physique

Explore les modèles de mélange gaussien compatibles physiques pour le contrôle des robots et l'apprentissage de la trajectoire.

Évitement d'obstacle avec DS

Explore l'évitement des obstacles en utilisant Dynamical Systems pour les robots, en se concentrant sur la modulation, les garanties de stabilité et la théorie de la contraction.

Acquérir des données pour l'apprentissage

Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.

Modulation d'apprentissage pour DS

Explore l'apprentissage et le contrôle adaptatif pour les robots, en mettant l'accent sur la modulation des systèmes dynamiques pour améliorer la stabilité et permettre le mouvement réactif.

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Concepts associés (32)