Explore l'état de la recherche robotique, couvrant les défis interdisciplinaires, les technologies de capteurs et les architectures de collaboration homme-robot.
Explore la neuroprothèse motrice, couvrant le système nerveux périphérique, le décodage moteur, les mains robotiques et la rétroaction sensorielle grâce à des techniques avancées et des systèmes implantables.
Couvre les exercices corrigés de l'examen 2020 dans le domaine de la robotique, y compris des sujets tels que la précision, la vitesse, les moteurs à courant continu, le rapport d'engrenage optimal, la dynamique des bras de robot, les encodeurs et la cinématique.
Explore les actionneurs hydrauliques, pneumatiques et électromécaniques utilisés dans la robotique, y compris les moteurs pas à pas et les comparaisons d'énergie spécifiques.
Explore deux paradigmes pour la robotique, des composants comme les moteurs, les engrenages, les capteurs et les contrôleurs, et des considérations de conception pour divers types de robots.
Explore le contrôle conforme pour les robots par impédance et rigidité variable, permettant des interactions sûres et adaptatives avec l'environnement.
Discute des mécanismes neuronaux de la locomotion et du rôle de la stimulation électrique dans la restauration du mouvement chez les personnes atteintes de lésions de la moelle épinière.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Explore l'impact du choix de la conception de contrôle proportionnel Kp sur le comportement du système, la stabilité, la réponse transitoire et l'équilibre-réglage.
Explore les stratégies de contrôle des robots, les contrôleurs décentralisés et le rôle des contrôleurs P, PD et PID dans le contrôle de position des moteurs à courant continu.
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 les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
Couvre l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots, en mettant l'accent sur la réactivité en temps réel et la planification de parcours à l'aide de systèmes dynamiques.
Couvre les défis et les solutions pour que les robots travaillent en toute sécurité avec les humains, en mettant l'accent sur l'adaptabilité et la prévisibilité.
Explore l'évitement des obstacles en utilisant Dynamical Systems pour les robots, en se concentrant sur la modulation, les garanties de stabilité et la théorie de la contraction.
