Das Frühjahrssemester 2021 findet bis auf Weiteres online statt. Ausnahmen: Veranstaltungen, die nur mit Präsenz vor Ort durchführbar sind. Bitte beachten Sie die Informationen der Dozierenden.

Emilio Frazzoli: Katalogdaten im Herbstsemester 2017

NameHerr Prof. Dr. Emilio Frazzoli
LehrgebietDynamische Systeme und Regelungstechnik
Adresse
Dyn. Systeme u. Regelungstechnik
ETH Zürich, ML K 32.1
Sonneggstrasse 3
8092 Zürich
SWITZERLAND
E-Mailemilio.frazzoli@idsc.mavt.ethz.ch
DepartementMaschinenbau und Verfahrenstechnik
BeziehungOrdentlicher Professor

NummerTitelECTSUmfangDozierende
151-0323-00LAutonomous Mobility on Demand: From Car to Fleet Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 20.
4 KP4GE. Frazzoli, A. Censi
KurzbeschreibungAutonomous Mobility on Demand systems based on self-driving cars will make a huge impact in the world. This class describes the basics of modeling, perception, learning, planning, and control for fleets of self-driving cars. We focus particular regard to the problem of integration and co-design of components and behaviors. The course has a heavy experimental component.
LernzielThe students will learn how to create all parts of an architecture for a complex multi-robot system performing a nontrivial task (an autonomous taxi service).
InhaltPart 1: Single car functionalities (perception-planning-control loop, based on vision data); Part 2: Multiple cars (formal methods for safety, platooning, coordination, fleet-level policy optimization)
SkriptCourse notes will be provided for free in an electronic form.
LiteraturCourse notes will be provided for free in an electronic form. These are some books that can be used to provide background information or consulted as references: (1) Siegwart, Nourbakhsh, Scaramuzza - Introduction to autonomous mobile robots; (2) Norvig, Russell - Artificial Intelligent, a modern approach. (3) Peter Corke - Robotics Vision and Control (4) Oussama Khatib, Bruno Siciliano - Handbook of Robotics
Voraussetzungen / BesonderesStudents should have taken a basic course in probability. Students should be familiar with basic programming and Linux use.
151-0591-00LControl Systems I4 KP2V + 2UE. Frazzoli
KurzbeschreibungAnalyse und Synthese einschleifiger Regelsysteme (SISO). Modellierung und Linearisierung dynamischer Systeme (Zustandsraummodell, Übertragungsfunktion), Stabilität, Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit. Klassische Regelung mit PID-Regler. Nyquist-Kriterium, Loop-shaping mit Leadlag-Elementen.
LernzielIdentifizieren der Rolle und Bedeutung von Regelsystemen in der Welt. Modellieren und Linearisieren von dynamischen Systemen mit einem Ein- und Ausgang. Interpretieren der Stabilität, Beobachtbarkeit und Steuerbarkeit linearer Systeme. Beschreibung und Assoziierung modularer Blöcke linearer Systeme in der Zeit- und Frequenzdomäne mit Gleichungen und grafischen Darstellungen (Bode-, Nyquistdiagramm, Zeitdomänenverhalten) und deren Wechselverhalten. Erstellen von standard Rückführungsreglern, um linearisierte Systeme zu steuern und regeln. Erklären der Unterschiede zwischen erwarteten und tatsächlichen Regelungsresultstaten.
InhaltModellierung und Linearisierung dynamischer Systeme mit einem Ein- und Ausgang. Zustandsraumdarstellung der Modelle. Verhalten linearer Systeme im Zeitbereich und ihre Analyse auf Stabilität (Eigenwerte), Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit. Laplace-Transformation und Analyse des Systems im Frequenzbereich. Übertragungsfunktion des Systems. Einfluss der Pole und Nullstellen der Übertragungsfunktion auf das dynamische Verhalten (Stabilität) des Systems. Harmonische Analyse des Systems durch den Frequenzgang. Stabilitätsanalyse des Regelsystems mit dem Nyquist-Kriterium. Prinzipielle Eigenschaften und Einschränkungen von Regelsystemen. Spezifikationen des Regelsystems. Entwurf von PID-Regler. Loop-shaping und Robustheit des Regelsystems.
Voraussetzungen / BesonderesGrundlagenkentnisse der (komplexen) Analysis und der linearen Algebra