Università degli Studi di Perugia

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Insegnamento: ottimizzazione e controllo

Corso di laureaCorso di laurea in Ingegneria informatica e dell'automazione [LM-32] D. M. 270/2004
SedePerugia
CurriculumInformatica e Reti di Telecomunicazioni - Regolamento 2013
Prerequisiti

Il corso presuppone la conoscenza di strumenti di Teoria dei Sistemi, di controlli automatici e strumenti di sintesi di regolatori.

Sono importanti conoscenze sui processi aleatori e di programmazione con alcuni linguaggi di programmazione.

Modalità di valutazione

Prova orale. Prova pratica (tesina) facoltativa.

La prova orale prevede tre domande, su argomenti scelti dal docente, e dura circa 30 minuti.

La prova è volta ad accertare la compresione, da parte dello studente, degli strumenti teorici fondamentali forniti dall'insegnamento, la loro rielaborazione ed assimilazione, nonchè le relazioni tra tali strumenti e le tematiche generali dell'ingegneria informatica ed elettronica. La prova è volta ad accertare la compresione degli strumenti di progetto di schemi di controllo, di algoritmi di filtraggio e stima e la loro simulazione al calcolatore.

Gli studenti che scelgono la modalità con tesina sviluppano un piccolo progetto e la corrispondente realizzazione. In tal caso la prova orale è semplificata e verte su argomenti non trattati nella tesina.

Le prenotazioni alle prove di esame avvengono tramite il portale SOL: https://www.segreterie.unipg.it/

Statistiche voti esami

Non disponibili

Calendario prove esame

Consultare il portale web del dipartimento, all'indirizzo

http://www.ing.unipg.it/it/didattica/studiare-nei-nostri-corsi/calendario-di-esami-e-lauree

Unità formative opzionali consigliate

Materiale integrativo distribuito durante le lezioni sullo sviluppo di algoritmi per la robotica autonoma.

DocentePaolo VALIGI
TipologiaAttività formative caratterizzanti
AmbitoINGEGNERIA INFORMATICA
SettoreING-INF/04
CFU9
Modalità di svolgimentoConvenzionale
Programma

Modulo 1 - Controllo di sistemi nonlineari.

Linearizzazione ingresso-uscita e ingresso-stato mediante cambio di coordinate e retroazione.

Modulo 2 - Ottimizzazione e controllo ottimo
Programmazione dinamica ed ottimizzazione vincolata. Controllo ottimo lineare quadratico. Proprietà di robustezza.

Modulo 3 - Stima e filtraggio ottimi

Richiami sui processi aleatori. Filtro di Kalman a tempo continuo e a tempo discreto. Controllo ottimo lineare quadratico gaussiano. Il principio di separazione. Esempi ed applicazioni.
Il problema della fusione sensoriale e la soluzione a "la Kalman"

Modulo 4 - Metodi Bayesiani, Machine Learning, Robotica Probabilistica
Stima Ricorsiva dello Stato. Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter, Particle Filter.Machine Learning.

Esempi ed applicazioni nell'ambito della Robotica Mobile. Localizzazione e mappatura simultanee (SLAM). Cenni al problema di controllo e navigazione per droni.

Supplement

Controllo non lineare, Ottimizzazione e controllo ottimo, Stima e filtraggio ottimi, Metodi Bayesiani, Robotica Probabilistica, Machine Learning.

Metodi didattici

Lezioni frontali

Testi consigliati

Dispense e materiale a cura del docente.
B.D.O. Anderson and J.B. Moore, Optimal Control - Linear Quadratic Methods, Prentice Hall, 1989.
E. D. Sontag, Mathematical Control Theory - Deterministic Finite Dimensional Systems, Springer, 1998.
Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, Probabilistic Robotics, MIT Press, 2005.

Risultati apprendimento

Alla fine del corso gli studenti avranno appreso gli strumenti per comprendere ed analizzare problemi avanzati di modellazione di processi lineari, gli strumenti per il controllo ottimo di sistemi lineari, per la stima di modelli lineari e non lineari e per la fusione sensoriale.

Periodo della didattica

Vedere calendario didattico sul sito web del Dipartimento di Ingegneria

http://www.ing.unipg.it/it/didattica/studiare-nei-nostri-corsi/orario-delle-lezioni

Calendario della didattica

2 lezioni da 3 ore alla settimana.

Per il calendario dettagliato, si rinvia al portale dipartimentale:

http://www.ing.unipg.it/it/didattica/studiare-nei-nostri-corsi/orario-delle-lezioni

Attività supporto alla didattica

Lezioni sperimentali in video e sessioni sperimentali associate.

Lingua di insegnamentoItaliano
Frequenza

Facoltativa ma fortemente consigliata

Sede

Facoltà di Ingegneria, via Duranti, 93

Ore
Teoriche
72
Pratiche
0
Studio individuale
153
Didattica Integrativa
0
Totale
225
Anno1
PeriodoII semestre
Note

La partecipazione alle lezioni sperimentali è fortemente consigliata.

Orario di ricevimento

Mercoledì, ore 15.00 - 17.00 (Perugia)

Sede di ricevimento

Perugia: Dipartimento di Ingegneria, studio docente

Codice ECTS2015 - 7576

Info pagina

Referenti di sezione

Prof.ssa Graziella Migliorati
(Delegato per il settore Didattica)


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