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Introduit une théorie de contrôle optimale, couvrant les modèles, la discrétisation, les mesures, les conditions lagrangiennes, KKT et l'invertibilité.
Explore l'apprentissage et le contrôle adaptatif pour les robots, en mettant l'accent sur les défis, la planification de parcours avec des systèmes dynamiques, et les applications de planification en temps réel.
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.
Explore la conception de robots informatiques, en mettant l'accent sur la co-optimisation et l'utilisation de grammaires graphiques pour une conception efficace.
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.
