Il corso fornisce gli strumenti per il controllo avanzato di sistemi complessi che possono essere costituiti da più agenti, come ad esempio da più piattaforme robotiche. Si approfondiranno metodologie di controllo distribuito per sistemi multi-agente, in cui ciascun robot definisce le azioni di controllo sulla base di informazioni locali. A tale scopo, si tratteranno fondamenti della teoria algebrica dei grafi e saranno applicati a problematiche di coordinamento, quali ad esempio consenso e controllo di formazione, ed ottimizzazione distribuita. Verrà affrontato il tema del controllo predittivo a partire dai fondamenti del controllo ottimo. Saranno fronte le basi per la formalizzazione e la risoluzione dei problemi di Model Predictive Control (MPC) applicati a processi dinamici complessi e multivariabili. Verranno inoltre approfondite le principali formulazioni di MPC, inclusi gli approcci centralizzato e distribuito, con particolare attenzione ai sistemi composti da più sottosistemi interagenti e soggetti a vincoli.
scheda docente
materiale didattico
Teoria dei grafi e teoria algebrica dei grafi
Protocolli di consenso con diversi grafi
Controllo di formazione
Controllo di sciami di robot e ulteriori problemi di coordinamento
Introduzione al Model Predictive Control (MPC) e fondamenti matematici
Formulazione del problema del MPC
Stabilità del MPC
MPC per sistemi multi-agente
- Camacho, E. F., & Bordons, C., Model Predictive control, Springer, ISBN: 978-1-85233-694-3, 2013.
- Note e dispense del docente
Programma
Introduzione ai sistemi multi-agenteTeoria dei grafi e teoria algebrica dei grafi
Protocolli di consenso con diversi grafi
Controllo di formazione
Controllo di sciami di robot e ulteriori problemi di coordinamento
Introduzione al Model Predictive Control (MPC) e fondamenti matematici
Formulazione del problema del MPC
Stabilità del MPC
MPC per sistemi multi-agente
Testi Adottati
- F. Bullo, Lectures on Network Systems, CreateSpace Independent Publishing Platform, ISBN 978-1986425643, 2022- Camacho, E. F., & Bordons, C., Model Predictive control, Springer, ISBN: 978-1-85233-694-3, 2013.
- Note e dispense del docente
Bibliografia Di Riferimento
- Veysel Gazi and Kevin Passino. 2011. Swarm Stability and Optimization. Springer Publishing Company, Incorporated. ISBN 978-3642422706 - F. Bullo, J. Cortes, and S. Martinez, Distributed Control of Robotic Networks: A Mathematical Approach to Motion Coordination Algorithms, Princeton University Press, Princeton, NJ, USA, 2009. - M. Mesbahi and M. Egerstedt, Graph Theoretic Methods for Multiagent Networks, Princeton University Press, Princeton, NJ, 2010. - Maciejowski, J., Predictive Control with Constraints, Pearson Education POD, 2002. - Rossiter, J. A., Model-Based Predictive Control: A Practical Approach, CRC Press, 2003. - Maestre, J. M., & Negenborn, R. R. (Eds.). (2014). Distributed model predictive control made easy (Vol. 69). Dordrecht, Netherlands: Springer.Modalità Frequenza
La frequenza in presenza delle lezioni, data la natura pratica del corso, è fortemente consigliata.Modalità Valutazione
L’esame consta di una prova orale per approfondire gli aspetti teorici del corso e di una tesina per approfondire gli aspetti pratici del corso.
scheda docente
materiale didattico
- Teoria dei grafi e teoria algebrica dei grafi
- Protocolli di consenso con diversi grafi
- Controllo di formazione
- Controllo di sciami di robot e ulteriori problemi di coordinamento
- Introduzione al Model Predictive Control (MPC) e fondamenti matematici
- Formulazione del problema del MPC
- Stabilità del MPC
- MPC per sistemi multi-agente
- Camacho, E. F., & Bordons, C., Model Predictive control, Springer, ISBN: 978-1-85233-694-3, 2013.
- Note e dispense del docente
Programma
- Introduzione ai sistemi multi-agente- Teoria dei grafi e teoria algebrica dei grafi
- Protocolli di consenso con diversi grafi
- Controllo di formazione
- Controllo di sciami di robot e ulteriori problemi di coordinamento
- Introduzione al Model Predictive Control (MPC) e fondamenti matematici
- Formulazione del problema del MPC
- Stabilità del MPC
- MPC per sistemi multi-agente
Testi Adottati
- M. Mesbahi and M. Egerstedt, Graph Theoretic Methods for Multiagent Networks, Princeton University Press, Princeton, NJ, 2010.- Camacho, E. F., & Bordons, C., Model Predictive control, Springer, ISBN: 978-1-85233-694-3, 2013.
- Note e dispense del docente
Bibliografia Di Riferimento
- Veysel Gazi and Kevin Passino. 2011. Swarm Stability and Optimization. Springer Publishing Company, Incorporated. ISBN 978-3642422706 - F. Bullo, Lectures on Network Systems, CreateSpace Independent Publishing Platform, ISBN 978-1986425643, 2022 - F. Bullo, J. Cortes, and S. Martinez, Distributed Control of Robotic Networks: A Mathematical Approach to Motion Coordination Algorithms, Princeton University Press, Princeton, NJ, USA, 2009. - Maciejowski, J., Predictive Control with Constraints, Pearson Education POD, 2002. - Rossiter, J. A., Model-Based Predictive Control: A Practical Approach, CRC Press, 2003. - Maestre, J. M., & Negenborn, R. R. (Eds.). (2014). Distributed model predictive control made easy (Vol. 69). Dordrecht, Netherlands: Springer.Modalità Frequenza
La frequenza in presenza delle lezioni, data la natura pratica del corso, è fortemente consigliata.Modalità Valutazione
L’esame consta di una prova orale per approfondire gli aspetti teorici del corso e di una tesina per approfondire gli aspetti pratici del corso.