EPFL | Etienne Chassaing

Legged Robots (MICRO-507)

Sun, 01 Oct 2023 00:00:00 +0000

Robots à pattes

J’ai été chargé de TD pour ce cours de Master de l’EPFL.

Le cours

La conception, la commande et les applications des robots à pattes : un panorama des robots bipèdes, quadrupèdes et multipodes, et des méthodes de commande de la locomotion. Les étudiants apprennent aussi à analyser de façon critique les articles clés du domaine, et à concevoir leurs propres modèles et contrôleurs de locomotion en simulation.

Programme

Histoire de la robotique à pattes : robots bipèdes, quadrupèdes et multipodes
Structures mécaniques : marcheurs passifs et dynamiques
Notions de base : stabilité statique et dynamique, critères de stabilité (zero-moment point, capturabilité…), consommation d’énergie et coût de transport, estimation d’état
Modèles simples de locomotion : roue sans jante, pendules inversés (LIP, SLIP), modèles « template » et « anchor »
Approches de commande : méthodes par trajectoire, virtual leg et virtual model control, hybrid zero dynamics, commande optimale, planification, apprentissage par renforcement et approches bio-inspirées
Lecture et présentation d’articles clés du domaine
Exercices numériques : les étudiants développent leurs propres contrôleurs pour des robots à pattes simulés, avec des séances hebdomadaires avec les assistants et le professeur

Fiche du cours sur le site de l’EPFL

Foundations of Artificial Intelligence (ME-390)

Fri, 01 Sep 2023 00:00:00 +0000

Taxonomie de l’IA, source Google

J’ai été chargé de TD pour ce cours de l’EPFL.

Le cours

Les concepts théoriques derrière le machine learning, et un ensemble d’outils pour l’appliquer à des problèmes de génie mécanique.

Programme

Outils

Apprentissage supervisé : régression et classification
Apprentissage non supervisé : décomposition en valeurs singulières, K-means
Deep learning : une courte introduction aux réseaux de neurones
Apprentissage par renforcement : une courte introduction aux méthodes de gradient de politique

Théorie

Optimisation : le rôle de la convexité, descente de gradient, moindres carrés
Statistiques : l’approche bayésienne, le compromis biais-variance

Fiche du cours sur le site de l’EPFL

Model Predictive Control (ME-425)

Fri, 01 Sep 2023 00:00:00 +0000

Principe du MPC

J’ai été chargé de TD pour ce cours de Master de l’EPFL.

Le cours

Une introduction à la théorie et à la pratique de la commande prédictive (Model Predictive Control, MPC). Le MPC permet de formuler librement des objectifs dans le domaine temporel, d’optimiser les performances de systèmes multivariables complexes et d’imposer explicitement des contraintes sur le comportement du système.

Programme

Optimisation convexe et théorie de la commande optimale sur lesquelles repose le MPC
Commande à horizon glissant des systèmes linéaires sous contraintes
Questions pratiques : suivi de consigne et commande sans erreur statique sous contraintes
Propriétés théoriques : respect des contraintes, ensembles invariants, stabilité du MPC
Introduction aux sujets avancés de la commande prédictive
Un projet en simulation pour mettre le MPC en pratique

Fiche du cours sur le site de l’EPFL · Figure : MathWorks