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Explore l'apprentissage sécuritaire en robotique, couvrant l'état de l'art, les défis ouverts et la vision sur le terrain, soulignant l'importance de la collaboration interdisciplinaire.
Examine le contrôle sensorimoteur dans la locomotion à l'aide de robots et de modèles mathématiques, explorant la locomotion bimodale, la marche des insectes et la natation ondulatoire.
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.
Explore l'amélioration du corps robotique avec des membres supplémentaires et les défis de la neuro-ingénierie dans le développement de doigts robotiques supplémentaires pour la restauration et l'augmentation.
Explore la robotique autonome, couvrant la cinématique, le contrôle, le contrôle de position, la modélisation, la linéarisation et la compensation de l'avance.
Couvre les matrices de rotation, les traductions et la modélisation géométrique directe des robots série, y compris les paramètres Denavit-Hartenberg et la séquence des mouvements pour un robot 6 DOF.
Couvre les exercices corrigés de l'examen 2020 dans le domaine de la robotique, y compris des sujets tels que la précision, la vitesse, les moteurs à courant continu, le rapport d'engrenage optimal, la dynamique des bras de robot, les encodeurs et la cinématique.
Explore l'impact des paramètres P, D et I sur le contrôle de la robotique, y compris les gains, les encodeurs, le réglage des paramètres PID et les stratégies de contrôle.
Introduit l'apprentissage par renforcement, couvrant ses définitions, ses applications et ses fondements théoriques, tout en décrivant la structure et les objectifs du cours.
Explore la théorie du contrôle quadratique optimal linéaire, couvrant les problèmes FH-LQ et IH-LQ et l'importance de l'observabilité dans les systèmes de contrôle.
Explore l'accessibilité et la contrôlabilité dans les systèmes de contrôle multivariables, en discutant des essais, des épreuves et de leurs implications.
Explore la stabilité des équations différentielles ordinaires, en se concentrant sur la dépendance des solutions, les données critiques, la linéarisation et le contrôle des systèmes non linéaires.
Explore l'état de la recherche robotique, couvrant les défis interdisciplinaires, les technologies de capteurs et les architectures de collaboration homme-robot.
Explore les stratégies de contrôle pour la manipulation des robots, couvrant les contrôleurs décentralisés, les systèmes de second ordre, et les contrôleurs P, PD et PID.
S'inscrit dans la théorie de l'activation matérielle, proposant un cadre mathématique unifié pour modéliser comment plusieurs stimuli peuvent produire des changements au niveau macroscopique.
Couvre les bases de la cinématique, y compris les coordonnées conjointes, les variables opérationnelles, les configurations du poignet et les modèles géométriques.
Couvre l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots, en mettant l'accent sur la réactivité en temps réel et la planification de parcours à l'aide de systèmes dynamiques.
