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'apprentissage et le contrôle des systèmes complexes, en abordant les défis et les possibilités en matière de technologie et de recherche interdisciplinaire.
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 l'apprentissage sécuritaire dans les systèmes de contrôle automatique, couvrant les défis, le contrôle sensible aux risques et les filtres de sécurité prédictifs.
Explore le défi de contrôle dans les systèmes robotiques souples et l'utilisation de modèles simplifiés avec théorie de contrôle non linéaire pour l'exécution dynamique des tâches.
Introduit un cours basé sur des projets en communication et en robotique, mettant l'accent sur des projets pratiques et un apprentissage indépendant pour préparer les étudiants à relever des défis du monde réel.
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 le contrôle conforme pour les robots par impédance et rigidité variable, permettant des interactions sûres et adaptatives avec l'environnement.
Explore les approches fondées sur les données pour améliorer la conception des robots, en mettant l'accent sur la conformité, les matériaux souples et les interactions complexes.
