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.
Introduit BulletArm, un référentiel de manipulation robotique open source et un cadre d'apprentissage couvrant les objectifs de conception, les tâches de référence et les algorithmes d'apprentissage.
Explore le parcours d'un inventeur indépendant dans l'industrie de la robotique, du brevetage à la commercialisation d'une nouvelle technologie de robot industriel.
Explore le contrôle conforme pour les robots par impédance et rigidité variable, permettant des interactions sûres et adaptatives avec l'environnement.
Explore deux paradigmes pour la robotique, des composants comme les moteurs, les engrenages, les capteurs et les contrôleurs, et des considérations de conception pour divers types de robots.
S'insère dans la dynamique de l'apprentissage collectif avec exploitation de la similitude, couvrant l'apprentissage structuré, les cadres d'adaptation, la modélisation, la simulation et les résultats expérimentaux.
