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Automatique — Guide d’apprentissage

Automatique — Un parcours structuré en robotique, commande, agriculture en environnement contrôlé, énergie et électronique de puissance.

Un parcours structuré en robotique, commande, agriculture en environnement contrôlé, énergie et électronique de puissance.

  1. Fundamentals · 9 min de lecture

    Introduction à l'ingénierie du contrôle : Contrôle PID — Fonctionnement sur trois échelles de temps

    Le PID ne se résume pas à trois gains. Ce guide explique le lien entre son intuition et ses équations, l'échantillonnage, la saturation, l'anti-emballement, le réglage, la sécurité, ROS 2 et les vérifications d'implémentation concrètes.

  2. Hands-on · 3 min de lecture

    Expérimentation avec un PID en Python : gains, délai et saturation

    Reproduisez comment le délai de mesure, les limites de l'actionneur et l'intégrale évoluent. PID tracking on the same second-order model.

  3. Fundamentals · 7 min de lecture

    Introduction à l'ingénierie du contrôle : Observateurs d'état et filtre de Kalman linéaire

    Les relevés des capteurs ne constituent pas l'état lui-même. Ce guide explique l'observabilité, les équations de prédiction/mise à jour de Kalman, la covariance, des exemples numériques, l'intégration du contrôle, l'implémentation robotique et le comportement tolérant aux pannes.

  4. Hands-on · 4 min de lecture

    Exécuter un filtre de Kalman en Python : bruit, données manquantes et valeurs aberrantes

    Comparer Q, R et le filtrage des valeurs aberrantes sur une trajectoire synthétique à l'aide de l'estimation error and rejected observations.

  5. Fundamentals · 6 min de lecture

    Introduction à l'ingénierie du contrôle : LQR — Retour d'état à partir de priorités explicites

    La méthode LQR calcule les gains de la commande par retour d'état à partir d'un modèle d'espace d'état et d'un coût quadratique. Ce guide aborde les équations de Riccati, l'observabilité, les compromis PID/MPC, l'implémentation robotique, l'intuition numérique et la sécurité.

  6. Fundamentals · 8 min de lecture

    Introduction à l'ingénierie du contrôle : Commande prédictive par modèle — Agir dans le respect des contraintes

    La commande prédictive par modèle prédit le comportement futur à l'aide d'un modèle, optimise une séquence d'entrée contrainte, n'applique que sa première action et répète le processus. Ce guide aborde les équations, le réglage, la sécurité, la mise en œuvre et des exemples actuels.

  7. Fundamentals · 7 min de lecture

    Introduction à l'ingénierie du contrôle : planification de trajectoires — A*, Dijkstra, RRT, RRT* et PRM

    La planification de trajectoire ne consiste pas à tracer le chemin le plus court. Ce guide compare les algorithmes de grille et d'espace continu en tenant compte de l'empreinte du robot, de l'incertitude de la carte, des calculs, de l'intégration SLAM/Nav2 et de la sécurité.

  8. Fundamentals · 6 min de lecture

    Introduction à l'ingénierie du contrôle : Génération de trajectoires — Profils à à-coups minimaux, quintiques et trapézoïdaux

    Un chemin indique où aller ; une trajectoire indique quand et avec quelle vitesse, accélération et à-coup. Ce guide aborde les profils à à-coup minimal, quintique et trapézoïdal, les contraintes, la sécurité et l’intégration ROS 2.

  9. Hands-on · 4 min de lecture

    Laboratoire Pure Pursuit — comparer le suivi de trajectoire à distance d'anticipation fixe

    Modifier la distance d'anticipation fixe et examiner l'erreur de suivi, la direction et les cibles sur un modèle de véhicule partagé.

  10. Hands-on · 4 min de lecture

    Laboratoire Adaptive Pure Pursuit — faire varier l'anticipation avec la vitesse

    Comparer l'anticipation mise à l'échelle de la vitesse avec PP, y compris l'accélération et les bornes minimum/maximum.

  11. Hands-on · 5 min de lecture

    Laboratoire Regulated Pure Pursuit — vitesse dans les courbes et près de l'objectif

    Séparer l'anticipation de la régulation de vitesse et comparer les limites de courbure, les planchers de vitesse, l'approche finale et la vitesse réelle du véhicule.

  12. Hands-on · 3 min de lecture

    Laboratoire Stanley — direction à partir de l'écart transversal et de cap de l'essieu avant

    Séparer les erreurs des essieux avant et arrière et comparer le gain, la vitesse et les contraintes de direction dans votre navigateur.

  13. Hands-on · 4 min de lecture

    Laboratoire MPC — résoudre à nouveau une séquence de courbure dans l'horizon et les limites de direction

    Modifiez l'horizon, les pondérations et la limite de direction, et comparez les trajectoires prédites, la convergence du solveur et la gestion des échecs dans votre navigateur.

  14. Hands-on · 3 min de lecture

    Laboratoire de comparaison du suivi de trajectoire : exécuter PP, APP, RPP, Stanley et MPC dans les mêmes conditions

    Exécutez cinq contrôleurs de suivi ensemble sur un même véhicule, une même trajectoire, un même état initial et une même limite de direction, et comparez l'écart latéral, la régularité et l'achèvement avec des définitions de métriques partagées.

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