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Explore les approches et les défis modernes en matière d'acquisition de données pour l'apprentissage de contrôleurs optimaux au moyen de démonstrations et de méthodes axées sur les données.
Explore la régulation quadratique linéaire pour un contrôle optimal des systèmes linéaires, en se concentrant sur la minimisation d'une fonction de coût quadratique pour déplacer l'état du système vers zéro.
Couvre le calcul de la fonction de coût pour les systèmes de commande multivariables en utilisant le cadre LQR et en appliquant la descente de gradient pour améliorer le contrôleur.
Explore le contrôle intégral, l'estimation des perturbations, la conception du contrôleur et la conception de l'observateur dans les systèmes de contrôle multivariables.
Explore la gestion du bruit corrélé dans les systèmes de contrôle multivariables, en mettant l'accent sur l'adaptation et l'évaluation des performances du filtre Kalman.
