 |
VALERIA VILLANI
Ricercatore t.d. art. 24 c. 3 lett. B
Dipartimento di Scienze e Metodi dell'Ingegneria
|
Insegnamento: Distributed Control Systems
Digital Automation Engineering (Offerta formativa 2024)
Obiettivi formativi
Gli obiettivi formativi del corso consistono nel fornire conoscenze avanzate nell’ambito del controllo di sistemi distribuiti, che consistono nell’interconnessione di agenti eterogenei che interagiscono tra loro per raggiungere un obiettivo comune. Tali sistemi possono coinvolgere diverse tipologie di agenti, come robot, macchine automatiche, sensori, e utenti umani. In particolare, il corso ha l’obiettivo di fornire le conoscenze necessarie per la modellazione, il controllo e la simulazione di tali sistemi.
Il dettaglio degli obiettivi è disponibile nella sezione relativa ai risultati di apprendimento attesi.
Prerequisiti
Conoscenze di base di informatica, di teoria del controllo, di modellazione e controllo di robot, e di teoria dei grafi.
Programma del corso
1. Introduzione ai sistemi di controllo distribuiti (0.5 CFU)
2. Architetture di controllo centralizzate e decentralizzate (0.5 CFU)
- definizioni
- esempi di applicazione
3. Modellazione di un sistema di controllo distribuito mediante grafi (1 CFU)
- metodologie di stima e decisioni distribuite
- metodologie di controllo di sistemi robotici distribuiti (es. flotte di veicoli)
4. Sistemi distribuiti con ritardi di comunicazione (1 CFU)
- modellazione e definizione
- problemi causati dal ritardo (stabilità)
- soluzione ai problemi di ritardo
5. Sistemi distribuiti che includono l’utente (1.5 CFU)
- modellazione dell’utente (come l’utente percepisce l’interazione, caratterizzazione degli stati cognitivi, mentali, fisici durante l’interazione)
- comunicazione tra utente e sistema di controllo (HMI, usabilità)
- sistemi che si adattano alle esigenze dell’utente
6. Applicazioni e attività pratiche (1.5 CFU)
- modellazione e controllo di sistemi distribuiti mediante Matlab, ROS e altri simulatori
Metodi didattici
Il corso prevede lezioni teoriche in aula in cui verranno illustrati i contenuti teorici previsti nell’insegnamento. Alle lezioni teoriche si affiancano esercitazioni di laboratorio che illustrano metodi per modellazione, simulazione, analisi e controllo di sistemi distribuiti utilizzando software quali Matlab, ROS e altri sistemi di simulazione.
La modalità di erogazione del corso è tipicamente in presenza, ma potrà variare a seguito di situazioni contingenti legate alla pandemia Covid-19.
L’insegnamento è erogato in lingua inglese. La frequenza è facoltativa ma fortemente consigliata.
Testi di riferimento
Slides and summaries of the lectures will be provided by the teacher on the Moodle page, updated weekly.
Textbook:
Lectures on Network Systems, F. Bullo, Kindle Direct Publishing, 2022. http://motion.me.ucsb.edu/book-lns
Verifica dell'apprendimento
L’esame prevede una prova orale in cui vengono verificate le competenze apprese su tutto il programma.
Risultati attesi
Il corso fornisce conoscenze avanzate relative all’uso e alla progettazione di sistemi di controllo distribuiti, in cui più agenti sono interconnessi e interagiscono per raggiungere un obiettivo comune. Tali sistemi possono coinvolgere diverse tipologie di agenti, come robot, macchine automatiche, sensori, e utenti umani.
I risultati di apprendimento attesi, seguendo i descrittori di Dublino, sono i seguenti:
(1) Conoscenza e capacità di comprensione. Attraverso le lezioni teoriche lo studente comprende i concetti e i metodi necessari per la modellazione e il controllo di sistemi eterogenei distribuiti, ovvero composti da più entità interconnesse.
(2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Attraverso le attività teoriche e di laboratorio lo studente apprende come modellare e controllare sistemi eterogenei distribuiti, e come applicare metodologie di modellazione e controllo a casi di studio concreti.
(3) Autonomia di giudizio. L’insegnamento fornisce agli studenti gli strumenti per valutare con spirito critico diverse tecniche per affrontare problemi che richiedono la modellazione e il controllo di sistemi eterogenei distribuiti, interpretando e confrontando le diverse soluzioni ottenute.
(4) Abilità comunicative. L’insegnamento fornisce agli studenti la capacità di comunicare in modo chiaro e rigoroso gli argomenti affrontati nel corso.
(5) Capacità di apprendimento. L’insegnamento fornisce le basi per l’approfondimento di metodologie per la modellazione e il controllo di sistemi complessi, composti da più agenti.