Modélisation des systèmes autonomes : théorie et outils

Cette séance de cours s'inscrit dans l'importance de la modélisation et de la prévision d'environnements incertains pour assurer une autonomie sûre et performante dans les systèmes autonomes modernes. L'instructeur, le professeur Francesco Borrelli de UC Berkeley, présente des recherches axées sur la conception de commande pour les systèmes autonomes intégrant les prédictions et l'apprentissage tout en assurant la sécurité. La séance de cours porte sur la comparaison avec les approches sans modèle et traite des questions clés ouvertes sur le terrain. Parmi les sujets abordés, mentionnons le contrôle prédictif basé sur le modèle, l'IA/ML, la conception de contrôle discipliné, le calcul hors ligne et en ligne, les politiques de rétroaction et la résolution de l'inadéquation du modèle. La présentation aborde également les défis et les solutions pour mettre en œuvre le contrôle prédictif dans les neurosciences et présente des applications et des expériences dans le monde réel.