 | Programme d’études 2019-2020 | English | |
| Optimal Control and Estimation | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
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| I-AUTO-106 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
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| Anglais | Anglais | 32 | 16 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
| Modalités d'organisation des évaluations à distance de fin de Q3 2019-2020 (Covid-19) |
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| Description des modalités d'évaluation à distance de fin de Q3 2019-2020 (Covid-19) |
| L'examen porte sur la compréhension des matières du cours, tant au niveau de la théorie que des applications numériques et des exercices. L'examen consiste en un questionnaire (avec une préparation écrite) et un entretien oral. |
Contenu de l'AA
régulateur linéaire quadratique (versions à temps discret et temps continu); principe du maximum de Pontryagin; introduction à la programmation dynamique; optimisation dynamique et commande prédictive (algorithmes de base); représentation stochastique des systèmes dynamiques, filtrage de Kalman, exercices.
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
Arthur Gelb, Applied Optimal Estimation, MIT Press 1974
Mode d'enseignement
- Face à face
Types d'activités
- Cours magistraux
- Conférences
- Travaux pratiques
- Travaux de laboratoire
- Exercices de création et recherche en atelier
- Projet sur ordinateur
- Etudes de cas
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre