00440191 – מערכות בקרה 1
Review of the representation of systems by transfer functions and state equations in continuous and discrete time. Controllability and observability, minimality, canonical forms. Methods for system stability analysis. Systems specifications, system types. The control problem, feedback properties. Control system design using compensation networks. Introduction to discrete time control. The Root-Locus method.
00460192 – מערכות בקרה 2
Pole shifting by state feedback. State estimator. Extensions of the concepts of controllability and observability. Lyapunov stability. Polynomial design. Control in the presence of stochastic disturbances. Introduction to LQG control. Special topics in discrete control, delays, controller realization, finite word length. Introduction to time-varying systems.
00450102 – מעבדה בבקרה לינארית
מטרת המעבדה להדגים יישום שיטות בקרה בסיסיות על גבי מערכות ממשיות. תכני המעבדה יכללו מידול מערכות, זיהוי פרמטרים, ותכן בקרים ליניאריים בשיטות קלאסיות. בארבעת מפגשי המעבדה, הסטודנטים יבצעו חזרה על שיטות תכן בבקרה לינארית, זיהוי פרמטרים ובקרה של מנוע סרוו, בקרה על מערכת רחיפה, ובקרה של מטוטלת הפוכה.
00450119 -מעבדה בלמידה רובוטית
“טרנספורמציות קואורדינטות! מטריצות סיבוב! מושגים בסיסיים ברובוטיקה: מרחב מצב! מרחב פעולה! קינמטיקה! קינמטיקה הפוכה! דינמיקה! מטריצתהיעקוביאן! תכנון מסלולים פשוטים. בקרים לתנועה רובוטית: PID! PURE PURSUIT! ILQR. כלים בסיסיים בלמידה עמוקה: הסקה מרשתות מאומנות! זיהוי אובייקטים בתמונה עם רשתות נוירונים! כיוונון רשתות קונבולוציה מאומנות והתאמתן למידע חדש. קליברציה של מצלמה למרחב הפעולה של רובוט. זיהוי והרמה של אובייקטים בעזרת תמונה. סטודנטים שלמדו את הקורס “”פרויקט ברובוטים ניידים”” )412640( לא יוכלו לבצע את המעבדה לאור חפיפה חלקית בנושאים “
00450107 – מעבדה בלמידה עמוקה
הכרות עם סביבת PYTORCH, שימוש ברשתות עמוקות לסיווג תמונות וטקסט, רגולריזציה ואופטימיזציה, כוונון היפר-פרמטרים ובחירת חלופות ברשתות, פרקטיקת עבודה נכונה, שימוש ברשתות קונבולוציה לסיווג תמונות, שימוש בארכיטקטורות שונות, TRANSFER LEARNING, רשתות שארית, מודלים גנרטיביים לסינתזת תמונות, היכרות עם TRANSFORMERS, CONTROLLABLE GENERATION, היכרות עם SELF-SUPERVISED LEARNING למשימות סיווג.
00460212 – מבוא לרובוטיקה ח
00460213 -רובוטים ניידים
הקורס יחשוף את הסטודנטים לכלים בסיסיים בבקרה, תכנון, וחישה החיוניים לתפעול של למערכות מודרניות של רובוטים ניידים בעולם האמיתי (למשל, מכוניות ללא נהג ורחפנים אוטונומיים(. בקרה: משוואות תנועה של רובוטים ניידים, שיטות בקרה בחוג פתוח וסגור. תכנון תנועה: שיטות גאומטריות, דיפרנציאליות, ואופטימליות. חישה: חיישנים בסיסיים, לוקליזציה ושערוך. תוצאות למידה: בסיום הקורס הסטודנטיות והסטודנטים יהיו מסוגלים: 1. לאפיין את משוואות התנועה של רובוט נייד נתון ולפתח לו בקרי מעגל סגור בסיסיים._ 2. לפתח אלגוריתמי תכנון תנועה עבור רובוט נתון. 3. לפתח שיטות אסטימציה ולוקליזציה עבור הרובוט. 4. להריץ אלגוריתמים אלה דרך סביבת ROS והסימולטור.
00460214 – פרויקט ברובוטים ניידים
פרוייקט נלווה לקורס רובוטים ניידים. הקורס חושף את הסטודנטים לכלים בסיסיים בבקרה ! תכנון! וחישה החיוניים לתפעול של למערכות מודרניות של רובוטים ניידים בעולם האמי תי. בעוד שבקורס הסטודנטים מתנסים בכלים השונים שלמדו בצורה תאורטית ומעשית בסימול טור! הפרוייקט מאפשר להם גםלהתנסות על חומרה )מכונית מרוץ אוטונומית(. במהלך הפרוי יקט כל קבוצת סטודנטים תקבל לידיה מכונית מרוץ שעבורה תלמד לפתח אלגוריתמים בסיסיי ם בבקרה! תכנון ושערוך. מטרת חלק זה היא להעניק לסטודנטים ניסיון פרקטי עם רובוטים ועבודה עם חומרה. רובוטים ועבודה עם חומרה. תוצאות למידה: בסיום הקורס! הסטודנ טיות והסטודנטים יהיו מסוגלים: 1. לקרוא ולכתוב קוד בסביבת ROS על מחשב הרכב. 2. להכיר ולתפעל את חומרת הרכב! והתמודדות עם תקלות. 3. להפעיל על הרכב מערכת אוטונומיה מלאה הכוללת שיטות בקרה בסיסיות )למשל PID! PURE PURSUIT! ILQR(! אלגוריתמי תכנון תנועה )למשל PRM ו RRT) . ושיטות לוקליזציה (מבוססות למשל על EKF ו PARTICLE FILTERS).
00460195 – מערכות לומדות
00460211 – למידה עמוקה
00460203 -תכנון ולמידה מחיזוקים