| 1041428 | DIGITAL CONTROL SYSTEMS [ING-INF/04] [ENG] | 1º | 1º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso fornisce le metodologie per l'analisi dei sistemi dinamici lineari e non lineari a tempo discreto e a segnali campionati, il progetto di controllori digitali con particolare enfasi sul caso dei sistemi lineari, e l'implementazione basata su microcontrollori embedded. Lo studente sarà in grado di ricavare modelli matematici di sistemi a tempo discreto, di sistemi equivalenti a tempo discreto di sistemi con dinamica continua, di progettare leggi di controllo digitale per sistemi a tempo discreto e continuo, e di impiegare microcontrollori standard per la loro implementazione.
Obiettivi specifici
Tecniche di analisi e progettazione per sistemi a tempo discreto e digitali.
Conoscenza e comprensione:
Lo studente acquisirà le metodologie per l’analisi dei sistemi a tempo discreto lineari e non lineari, e per la progettazione di controllori con particolare attenzione ai sistemi lineari.
Applicare conoscenza e comprensione:
Al termine del corso lo studente sarà in grado di associare ad un processo discreto o processo continuo campionato un modello matematico accurato e quindi di progettare leggi di controllo adeguate alla risoluzione del problema considerate.
Capacità critiche e di giudizio:
Al termine del corso lo studente sarà in grado di individuare la migliore metodologia da utilizzare in base alla problematica in esame.
Capacità comunicative:
Al termine del corso lo studente sarà in grado di motivare le proprie scelte di progettazione.
Capacità di apprendimento:
Lo studente svilupperà capacità di studio autonome.
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| 10592834 | NEUROENGINEERING [ING-INF/06] [ENG] | 1º | 2º | 6 |
Obiettivi formativi * Obiettivi generali
Il corso introduce i principi base, le metodologie e le applicazioni delle tecniche ingegneristiche utilizzate per lo studio sistemi neurali e dell’interazione con essi.
* Obiettivi specifici
- Conoscenza e comprensione
Lo studente apprenderà le nozioni di base sul funzionamento e l’organizzazione a diverse scale del cervello umano, nonché le principali applicazioni dell’ingegneria e della tecnologia dell’informazione alle neuroscienze.
- Applicare conoscenza e comprensione
Lo studente apprenderà l’uso degli strumenti essenziali per acquisire, elaborare e decodificare i segnali neurofisiologici e neuromuscolari, e per il loro interfacciamento con dispositivi artificiali.
- Capacità critiche e di giudizio
Lo studente imparerà a scegliere la metodologia di controllo più appropriata per indirizzare uno specifico problema, e per valutare la complessità della soluzione proposta.
- Capacità comunicative
Lo studente imparerà a comunicare in un contesto multidisciplinare i principali problemi dell’interfacciamento di segnali neurofisiologici con un sistema artificiale, e ad argomentare le possibili scelte progettuali per lo scopo.
- Capacità di apprendimento
Le modalità di svolgimento del corso mirano a creare una forma mentis dello studente orientata all’autoapprendimento di concetti avanzati che non sono stati affrontati nel corso.
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| 1021883 | ROBOTICS II [ING-INF/04] [ENG] | 1º | 2º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso fornisce strumenti avanzati per il controllo dei sistemi robotici: uso della ridondanza cinematica, analisi della dinamica dei robot manipolatori, comando in feedback dei movimenti, incluso il caso di asservimento visuale, e controllo dell'interazione con l'ambiente.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Lo studente apprenderà i metodi per la modellistica dinamica dei manipolatori, le tecniche di utilizzo della ridondanza cinematica, la progettazione di schemi di controllo del moto e dell'interazione con l'ambiente.
Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente sarà in grado di analizzare la dinamica dei manipolatori robotici e di progettare algoritmi e moduli per il controllo del moto libero e delle forze di contatto con l'ambiente.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di individuare le caratteristiche dinamiche di un sistema robotico con riferimento al tipo di compito,
di analizzarne la complessità di realizzazione, le possibili prestazioni e le eventuali debolezze.
Capacità comunicative:
Il corso mette in grado lo studente di presentare le problematiche avanzate e le relative soluzioni tecniche riguardanti l'uso dei robot in condizioni dinamiche.
Capacità di apprendimento:
Il corso mira a creare attitudini di apprendimento autonomo orientate all'analisi e alla soluzione di problemi avanzati connessi all'uso dei robot.
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| 1054963 | SYSTEMS AND CONTROL METHODS FOR CYBER-PHYSICAL SECURITY [ING-INF/04] [ENG] | 1º | 2º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso introduce alla modellizzazione e all’analisi dei sistemi cyber-fisici soggetti ad attacchi, utilizzando principalmente concetti e metodi propri della teoria del controllo e della gestione del rischio (richiamati per completezza). Si mostra come sia possibile strutturare sofisticati attacchi, in grado di alterare le proprietà di funzionamento di un sistema di controllo cyber-fisico e in grado di eludere i meccanismi di rilevazione e protezione del sistema, producendo degradazione del servizio o anche danno fisico al sistema. Vengono quindi studiate rilevanti tipologie di attacchi cyber-fisici (false data injection, denial of service, replay attack, zero dynamics attack, covert attack, etc.), modellizzandoli matematicamente e analizzandone il principio di funzionamento, anche facendo ricorso a simulazioni al computer. Vengono esaminati importanti risultati teorici generali che consentono di determinare se un dato sistema cyber-fisico può essere soggetto ad attacchi non rilevabili. Vengono introdotte metodologie di base per la rilevazione degli attacchi e per la loro mitigazione. Vengono studiati e discussi esempi da diversi campi applicativi, in particolare nel contesto dei sistemi di controllo e delle infrastrutture critiche (con focus particolare sulle reti elettriche intelligenti). Vengono svolte simulazioni al computer (tramite ausilio di software quali Matlab, Python, Julia, Gurobi) per illustrare praticamente i concetti studiati durante il corso.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Al termine del corso, lo studente conosce le principali metodologie per la modellizzazione e l’analisi dei sistemi cyber-fisici e delle principali tipologie note di attacchi cyber-fisici. Conosce e comprende inoltre importanti risultati teorici per l’analisi della vulnerabilità dei sistemi di controllo agli attacchi cyber-fisici, nonché metodi per la rilevazione e la mitigazione degli attacchi.
Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente sarà in grado di modellizzare un sistema cyber-fisico e analizzare le sue proprietà di sicurezza. Sarà in grado di modellizzare e analizzare diversi scenari di attacco, valutando impatti e possibili strategie di mitigazione. Sarà in grado di usare il calcolatore per svolgere rilevanti analisi quantitative tramite simulazione.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di valutare criticamente e quantitativamente le proprietà di sicurezza dei sistemi di controllo cyber-fisici, a fronte di diversi scenari possibili di attacco. Sarà in grado di suggerire strategie per il miglioramento della sicurezza e la mitigazione di possibili attacchi. Sarà in grado di leggere e assimilare in maniera critica documentazione tecnica in materia.
Abilità comunicative:
Lo studente sarà in grado comunicare in modo chiaro ed efficace in relazione alle principali problematiche attinenti alla sicurezza dei sistemi cyber-fisici (modellizzazione, analisi di scenari di attacco, progettazione di strategie di prevenzione e protezione, etc.).
Capacità di apprendimento:
Tramite lo studio diretto di articoli scientifici, e ponendo l’accento su metodi razionali e sistematici per affrontare i problemi di cyber-sicurezza, il corso rafforzerà negli studenti la capacità di proseguire autonomamente lo studio, sia nell’industria che nella ricerca.
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| 1022863 | MEDICAL ROBOTICS [ING-INF/04] [ENG] | 1º | 2º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Fornire un’introduzione e una panoramica sull’uso delle tecnologie robotiche nell’ambito medico, con particolare riferimento alla chirurgia assistita.
Lo/a studente conoscerà i principali sistemi di chirurgia assistita da robot, delle problematiche inerenti alla progettazione di robot medicali e al loro controllo.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione
Lo/a studente imparerà: a leggere criticamente articoli che descrivono le principali tecnologie coinvolte nella robotica medica; discutere in dettaglio lo stato dell'arte delle applicazioni robotiche in medicina; ad affrontare la progettazione di sistemi medici assistiti da robot; a conoscere le metodologie per la modellistica e il controllo di robot, necessarie allo sviluppo di sistemi robotici medicali.
Applicare conoscenza e comprensione
Lo/a studente saprà progettare nuove tecnologie robotiche per applicazioni medicali.
In particolare, sarà in grado di sviluppare sistemi di simulazione robotica, analizzare e progettare schemi di controllo per la teleoperazione di robot medicali e per l’esecuzione di compiti condivisi tra umani e robot.
Capacità critiche e di giudizio
Lo/a studente saprà stimare i potenziali benefici derivanti dall'introduzione di tecniche robotiche in una procedura medica e di valutare i vincoli clinici, sociali ed economici nella implementazione di una tecnologia robotica in un settore medico.
Abilità comunicative:
Lo/a studente imparerà a comunicare e collaborare con persone di diversa formazione.
Capacità di apprendimento
Lo/a studente sarà in grado di apprendere autonomamente nuovi concetti utili alla progettazione e sviluppo di nuove tecnologie per applicazioni medicali.
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| 10606939 | INTELLIGENT AND HYBRID CONTROL [ING-INF/04] [ENG] | 1º | 2º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali:
L'obiettivo principale dell'insegnamento è l'acquisizione e l'uso da parte dello studente degli strumenti di base necessari alla costruzione ed all'analisi di sistemi di controllo intelligenti ed ibridi per fenomeni di interesse nell’ingegneria dell’automazione con riferimento a metodologie data-driven e model-based.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Il corso fornisce strumenti avanzati per l'analisi ed il progetto di sistemi complessi che combinano diversi tipi di tecnologie o comportamenti per ottenere un risultato desiderato.
I sistemi considerati saranno:
- i sistemi di controllo intelligenti che integrano reti neurali e algoritmi per l'apprendimento automatico a partire dall’analisi dei dati
- i modelli dinamici che integrano comportamenti dinamici basati sul tempo (modellati con equazioni differenziali) con comportamenti dinamici basati su eventi (modellati da automi).
Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente apprenderà come applicare in autonomia le metodologie e tecncihe presentate nel corso per il design e lo sviluppo di sistemi di controllo complessi integranti strumenti di apprendimento automatico e modellistica ad eventi. Lo studente sarà in grado di identificare e modellare dinamiche ibride e nonlineari tramite approcci data-driven e model-based.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di determinare quali siano gli approcci più adatti allo sviluppo di modelli predittivi per rappresentare sistemi complessi, combinando tecniche di apprendimento automatico con approcci modellistici generali quali gli automi e dinamiche switching. Lo studente sarà inoltre in grado di valutare con criticità le performance e proprietà closed-loop più critiche per la progettazione di leggi di controllo intelligenti.
Capacità comunicative:
Lo studente sarà in grado di presentare ed analizzare sistemi dinamici complessi ed i relativi controllori ibridi ed intelligenti nell’ambito di applicazioni di interesse industriale e dell’automatica.
Capacità di apprendimento:
Il corso mira fornire agli studenti tutti gli elementi per un apprendimento autonomo finalizzato all'analisi e alla progettazione di sistemi di controllo avanzati ed integranti funzionalità di apprendimento automatico in tutti i settori di interesse per l’automazione.
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| 1022775 | AUTONOMOUS AND MOBILE ROBOTICS [ING-INF/04] [ENG] | 2º | 1º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso presenta i metodi di base per progettare e controllare robot autonomi e mobili.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Lo studente apprenderà (1) i metodi di base per la modellistica, l'analisi, la generazione del moto e il controllo dei robot mobili su ruote e su gambe, e (2) gli algoritmi per la pianificazione autonoma del moto.
Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente sarà in grado di analizzare e progettare architetture, algoritmi e moduli per la pianificazione, il controllo e la localizzazione di robot mobili autonomi.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di scegliere l'architettura di controllo funzionale più adeguata per uno specifico sistema robotico e di analizzarne la complessità e le eventuali debolezze.
Capacità comunicative:
Le attività del corso metteranno lo studente in grado di comunicare/condividere le principali problematiche concernenti i robot mobili autonomi, nonché le possibili scelte progettuali per il controllo di tali sistemi.
Capacità di apprendimento:
Le modalità di svolgimento del corso mirano a creare una forma mentis dello studente orientata allo sviluppo di moduli per la mobilità autonoma dei robot.
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| 1041429 | CONTROL OF COMMUNICATION AND ENERGY NETWORKS [ING-INF/04] [ENG] | 2º | 1º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso mira ad applicare metodologie avanzate di controllo dinamico a reti/sistemi adottando un approccio astratto tecnologicamente indipendente che affronta il problema del controllo di rete/sistema, tralasciando le specifiche tecnologie di rete/sistema. Gli studenti saranno in grado di progettare azioni di controllo adatte alle reti/sistemi di comunicazione, energia, trasporto, sicurezza, salute.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Gli studenti saranno in grado di conoscere la specificità di alcuni ambienti applicativi quali quelli delle reti/sistemi di comunicazione, energia, trasporto, sicurezza, salute, nonchè di modellare astrattamente e controllare tali reti/sistemi. Inoltre, nel caso la modellizzazione di tali reti/sistemi sia impossibile o troppo complessa da realizzare, gli studenti saranno in grado di utilizzare tecniche data-driven in grado di coniugare metodologie di controllo con metodologie di intelligenza artificiale/machine learning.
Applicare conoscenza e comprensione:
Gli studenti saranno consapevoli delle principali problematiche e in grado di progettare azioni di controllo applicabili a reti/sistemi di comunicazione, di energia, trasporto, sicurezza, salute finalizzate al soddisfacimento di assegnate specifiche progettuali.
Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti saranno in grado di scegliere le metodologie di controllo più adatte ai problemi specifici e di valutare la complessita' delle soluzioni proposte.
Capacità comunicative:
Le attività del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere (i) le principali problematiche inerenti reti/sistemi di comunicazione, energia, trasporto, sicurezza, salute, (ii) possibili scelte progettuali per il controllo di tali reti/sistemi. Inoltre, il corso prevede la possibilita’ di effettuare tesine applicative su argomenti correlati a progetti portati avanti dal gruppo di ricerca coordinato dal docente; nell’ambito di tali attività, gli studenti acquisiranno capacità di collaborare in gruppo.
Capacità di apprendimento:
Le modalità di svolgimento del corso mirano a creare una forma mentis dello studente orientata al controllo di sistemi/reti complessi, combinando, in maniera opportuna, metodologie provenienti dall'automatica e da vari altri ambiti dell'ingegneria.
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| 1055496 | CONTROL PROBLEMS IN ROBOTICS [ING-INF/04] [ENG] | 2º | 1º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso consiste di due moduli svolti in forma seminariale su argomenti avanzati di Robotica ed è pensato come introduttivo all’attività di ricerca.
Attraverso esemplificazioni tratte dalle attività di ricerca dei docenti, lo studente sarà in grado di affrontare completamente un problema di Robotica, dalla sua analisi alla proposta di metodi di soluzioni e alla loro realizzazione.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Lo studente apprenderà alcune tecniche avanzate di controllo utilizzate in settori della robotica nei quali i docenti svolgono attività di ricerca.
Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente sarà in grado di analizzare e progettare sistemi di controllo complessi a problematiche di controllo avanzato in ambito robotico.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di valutare alcune metodologie utilizzate nei diversi settori robotici applicativi illustrati.
Capacità comunicative:
Le attività del corso metteranno lo studente in grado di comprendere e condividere possibili soluzioni adottate in ambito della ricerca nei diversi settori applicativi illustrati.
Capacità di apprendimento:
Le modalità di svolgimento del corso mirano a creare una capacità di progettare sistemi di controllo complessi nell'ambito della robotica avanzata.
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| 1022858 | MACHINE LEARNING [ING-INF/05] [ENG] | 2º | 1º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali:
L’obiettivo del corso è presentare un ampio spettro di metodi e
algoritmi di apprendimento automatico, discutendone le proprietà e i
criteri di applicabilità e di convergenza. Si presentano anche diversi
esempi di impiego efficace delle tecniche di apprendimento automatico in
diversi scenari applicativi.
Gli studenti avranno la capacità di risolvere problemi di apprendimento
automatico, partendo da una corretta formulazione del problema, con la
scelta di un opportuno algoritmo, e sapendo condurre un’analisi
sperimentale per valutare i risultati ottenuti.
Obiettivi specifici:
Conoscenza e comprensione:
Fornire un'ampia panoramica sui principali metodi e algoritmi di
apprendimento automatico per i problemi di classificazione, regressione,
apprendimento, non-supervisionato e apprendimento per rinforzo.
I diversi problemi affrontati vengono definiti formalmente e vengono
fornite sia le basi teoriche sia informazione tecniche per comprendere
le soluzioni adottate.
Applicare conoscenza e comprensione:
Risolvere problemi specifici di apprendimento automatico a partire da
insiemi di dati, mediante l'applicazione delle tecniche studiate. Lo
svolgimento di due homework (piccoli progetti da svolgere a casa)
consente agli studenti di applicare le conoscenze acquisite.
Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare la qualità di un sistema di apprendimento
automatico usando opportune metriche e metodologie di valutazione.
Capacità comunicative:
Produrre un rapporto tecnico che descrive i risultati degli homework,
acquisendo quindi la capacità di comunicare i risultati ottenuti
dall'applicazione delle conoscenze acquisite nella soluzione di un
problema specifico.
Assistere ad esempi di comunicazione e condivisione dei risultati
raggiunti in applicazioni reali forniti da esperti all'interno di
seminari erogati durante il corso.
Capacità di apprendimento:
Approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso
tramite lo svolgimento di homework, con possibilità anche di lavorare
insieme ad altri studenti (lavoro di gruppo) per risolvere problemi
specifici.
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| 10621505 | AGILE AND LEGGED ROBOTS [ING-INF/04] [ENG] | 2º | 2º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso presenta metodi avanzati di analisi e sintesi per il controllo nonlineare o basato su metodi di ottimizzazione di sistemi sottoattuati quali bipedi (umanoidi) e quadrupedi.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Gli studenti impareranno ad usare metodi di controllo nonlineare e basati sull’ottimizzazione per la pianificazione di traiettorie e il controllo di robot sottoattuati.
Applicare conoscenza e comprensione:
Gli studenti saranno in grado di determinare il livello di sottoattuazione e di scegliere il metodo di controllo più appropriato.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di controllare un sistema sottoattuato quale un umanoide o un quadrupede.
Capacità comunicative:
Sono previste sessioni di progettazione interattive.
Capacità di apprendimento:
Il corso mira a creare attitudini di apprendimento autonomo orientate all'analisi e alla soluzione di problemi connessi all'uso dei robot sottoattuati.
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| AGILE AND LEGGED ROBOTS - MODULE 2 [ING-INF/04] [ENG] | 2º | 2º | 3 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso presenta metodi avanzati di analisi e sintesi per il controllo nonlineare o basato su metodi di ottimizzazione di sistemi sottoattuati quali bipedi (umanoidi) e quadrupedi.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Gli studenti impareranno ad usare metodi di controllo nonlineare e basati sull’ottimizzazione per la pianificazione di traiettorie e il controllo di robot sottoattuati.
Applicare conoscenza e comprensione:
Gli studenti saranno in grado di determinare il livello di sottoattuazione e di scegliere il metodo di controllo più appropriato.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di controllare un sistema sottoattuato quale un umanoide o un quadrupede.
Capacità comunicative:
Sono previste sessioni di progettazione interattive.
Capacità di apprendimento:
Il corso mira a creare attitudini di apprendimento autonomo orientate all'analisi e alla soluzione di problemi connessi all'uso dei robot sottoattuati.
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| 10592976 | ADVANCED METHODS IN CONTROL [ING-INF/04] [ENG] | 2º | 2º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi Generali:
Questo corso introduce gli studenti ai metodi di modellazione e controllo basati sull'energia per sistemi multi-fisici a parametri concentrati (elettrici, meccanici, termodinamici), concentrandosi su: 1) modellazione basata su porte utilizzando grafi di legame (bond graphs); 2) modellazione basata sull'energia e metodi di controllo port-Hamiltoniani; e 3) un'introduzione al controllo geometrico su gruppi di Lie.
Obiettivi Specifici:
Conoscenza e Comprensione:
Gli studenti amplieranno la loro conoscenza e comprensione di algebra lineare e geometria differenziale, inclusi concetti come spazi duali, tensori, varietà e spazi tangenti. Acquisiranno conoscenze che vanno oltre la modellazione di sistemi standard basata sui segnali. Gli studenti comprenderanno la modellazione bottom-up dei sistemi utilizzando il concetto di porte di potenza e come classificare i sottosistemi atomici in base all'energia, indipendentemente dal dominio fisico specifico. Apprenderanno le strutture di Dirac e come derivare il modello port-Hamiltoniano di un sistema. Gli studenti impareranno anche i metodi chiave di progettazione del controllo utilizzando la struttura port-Hamiltoniana dei sistemi, come l'energy shaping, l'energy balancing, il controllo basato sulla passività e l'IDA-PBC. Infine, apprenderanno le basi dei gruppi di Lie e la modellazione energetica dei corpi rigidi, insieme ad alcune strategie chiave di controllo geometrico per il controllo di sistemi a corpo singolo e multi-corpo.
Applicazione di Conoscenza e Comprensione:
Gli studenti applicheranno la loro conoscenza e comprensione alla modellazione e all'analisi di sistemi multi-fisici da una prospettiva basata sull'energia utilizzando i grafi di legame. Applicheranno anche questa conoscenza alla sintesi di controllori utilizzando i metodi chiave di controllo basati sull'energia e le tecniche di controllo geometrico.
Capacità Critiche e di Giudizio:
Gli studenti impareranno come rappresentare e analizzare i contenuti relativi alla modellazione e al controllo di sistemi multi-fisici. Il corso migliorerà le loro capacità critiche e analitiche utilizzando rappresentazioni visive, come i grafi di legame, per illustrare la dinamica del sistema e impiegando descrizioni prive di coordinate dei sistemi e della sintesi del controllore.
Abilità Comunicative:
Il corso fornirà agli studenti la capacità di presentare e discutere problemi tecnici e soluzioni relativi alla modellazione basata su porte e al controllo geometrico, utilizzando strumenti matematici e visivi avanzati.
Capacità di Apprendimento:
Il corso promuove l'apprendimento indipendente incoraggiando gli studenti a interagire con i fondamenti teorici, analizzare la letteratura scientifica e implementare strategie di controllo avanzate in scenari del mondo reale.
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| 1041427 | CONTROL OF AUTONOMOUS MULTI-AGENT SYSTEMS [ING-INF/04] [ENG] | 2º | 2º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso verte sulla modellistica, l'analisi e il controllo dei sistemi multi-agente, con particolare riferimento alle reti/sistemi di comunicazione, energia, salute e ai sistemi multi-robot.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Lo studente apprenderà i metodi di base per la modellistica, l'analisi e il controllo dei sistemi multi-agente, con particolare attenzione alle strategie di controllo distribuite.
Nella prima parte del corso saranno presentate applicazioni relative alle reti/sistemi di comunicazione, energia, salute; nella seconda parte, vengono considerati esplicitamente i sistemi multi-robot, sia terrestri e aerei.
Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente sarà in grado di analizzare e progettare architetture e algoritmi per il controllo di sistemi multi-agente in vari campi applicativi.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di scegliere la metodologie di controllo più adatta a un problema specifico e di valutare la complessità della soluzione proposta.
Capacità comunicative:
Le attività del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere le principali problematiche inerenti le reti e i sistemi presentati nel corso, nonché le possibili scelte progettuali per il controllo di tali reti/sistemi.
Capacità di apprendimento:
Le modalità di svolgimento del corso mirano a creare una forma mentis dello studente orientata al controllo di sistemi complessi su reti, combinando in maniera opportuna, metodologie provenienti dall'automatica e da vari altri ambiti dell'ingegneria. Inoltre, il corso prevede la possibilità di effettuare tesine applicative su argomenti correlati a progetti portati avanti dal gruppo di ricerca coordinati dai docenti; nell’ambito di tali attività, gli studenti acquisiranno capacità di collaborare in gruppo.
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