Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Piano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
2° Anno Attivato nell'A.A. 2023/2024
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
Compulsory activities for Robotics Systems
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
Compulsory activities for Robotics Systems
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3 modules among the following (Computer vision and Human computer interaction 1st year only; Advanced computer architectures 2nd year only; the other courses both 1st and 2nd year). Year 2023/24: Robot Programming and Control not activated
Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Advanced control systems (2023/2024)
Codice insegnamento
4S009008
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
ING-INF/04 - AUTOMATICA
Periodo
I semestre dal 2 ott 2023 al 26 gen 2024.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
Il corso mira a fornire le seguenti conoscenze: strumenti teorici e pratici per modellare, analizzare e controllare un sistema dinamico complesso usando le tecniche più moderne basate sulla teoria dei sistemi non lineari e sull’ottimizzazione. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere le seguenti capacità di applicare le conoscenze acquisite: modellare e analizzare un sistema dinamico anche non lineare; capacità di progettare controllori e osservatori (lineari e/o nonlineari) basati su principi di ottimalità; capacità di modellare un sistema dinamico non lineare complesso e di analizzarne le proprietà; capacità di progettare un controllore basato sulla risoluzione di un problema di controllo ottimo e/o sfruttando la teoria della passività; capacità di affrontare problemi di stima e di identificazione parametrica; capacità di sintetizzare un controllore per sistemi meccatronici complessi, eventualmente non lineari e/o tempo-varianti; capacità di proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito dei sistemi di controllo avanzati. Lo studente dovrà avere inoltre capacità di definire le specifiche tecniche per progettare un controllore avanzato per sistemi dinamici complessi descritti da equazioni differenziali o alle differenze. Lo studente dovrà essere in grado di confrontarsi con altri ingegneri (e.g. elettronici, automatici, meccanici) per progettare controllori avanzati per sistemi meccatronici complessi. Lo studente dovrà mostrare capacità di proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito della progettazione di controllori lineari e non lineari.
Prerequisiti e nozioni di base
Dynamic systems, Robotics
Programma
Argomenti che verranno trattati durante le lezioni teoriche:
- costruzione del modello dinamico dei manipolatori robotici
- controllo del moto
- controllo di forza (forza, impedenza)
Argomenti che verranno trattati durante le lezioni di laboratorio
- implementazione del modello dinamico di un robot a 6 gradi di libertà
- Implementazione di architetture per il controllo del moto
- Implementazione di architetture per il controllo di forza
Modalità didattiche
Lezioni frontali per la parte teorica; Lezioni frontali con il coinvolgimento attivo degli studenti per la parte di laboratorio.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame consisterà nella discussione degli homework (HW) assegnati durante il semestre sugli argomenti sviluppati durante il corso. Lo studente dovrà implementare su Matlab/Simulink (e/o ROS) gli HW, verificarne il corretto funzionamento e presentare un breve documento tecnico.
Criteri di valutazione
Per superare l'esame lo studente dovrà dimostrare di:
- aver compreso i principi alla base del funzionamento di un sistema avanzato di controllo,
- saper applicare le conoscenze acquisite durante il corso per risolvere i problema assegnati.
- essere in grado di esporre il proprio lavoro e di argomentare le scelte progettuali.
Criteri di composizione del voto finale
Il voto finale sarà la composizione del voto sugli homework (correttezza e qualità della presentazione) e sulla loro esposizione durante l’esame orale.
Lingua dell'esame
Italian o English