Explore la modélisation computationnelle de la locomotion terrestre, en se concentrant sur les circuits neuronaux, la biomécanique et l'optimisation de la démarche.
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 la robotique autonome, couvrant la cinématique, le contrôle, le contrôle de position, la modélisation, la linéarisation et la compensation de l'avance.
Couvre les bases de la cinématique, y compris les coordonnées conjointes, les variables opérationnelles, les configurations du poignet et les modèles géométriques.
Explore la modélisation géométrique directe en cinématique, en mettant l'accent sur les coordonnées opérationnelles et l'orientation à l'aide de variables et de quaternions conjointes.
Couvre les matrices de rotation, les traductions et la modélisation géométrique directe des robots série, y compris les paramètres Denavit-Hartenberg et la séquence des mouvements pour un robot 6 DOF.
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.
Explore la cinématique articulaire dans l'analyse de la démarche, couvrant le mouvement relatif entre les segments de cuisse et de tige et les conventions de nommage pour la cinématique articulaire du genou.
Explore le parcours d'une innovation robotique, de l'idée à l'industrie, en se concentrant sur le brevetage, la commercialisation et les robots à grande vitesse.
Discute de la conception de mécanismes avancés, en se concentrant sur l'analyse cinématique, la modélisation géométrique et les techniques d'optimisation pour les mécanismes flexibles.
Explore le contrôle conforme pour les robots par impédance et rigidité variable, permettant des interactions sûres et adaptatives avec l'environnement.
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 les bases des transmissions et des couplages dans les robots, en mettant l'accent sur une faible masse, une faible inertie, un jeu nul et une rigidité élevée.
