Lynch – Modern robotics, planning, and control

Libro adottato a Trento, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Lynch – Modern robotics, planning, and control» è adottato per Optimisation And Learning For Robot Control dal prof. Andrea Del Prete (Artificial Intelligence Systems – sede di Trento – Trento); per Advanced Optimization-Based Robot Control dal prof. Andrea Del Prete (Intelligent Mechatronics Engineering – sede di Trento – Trento).

Come lo indica il docente: Lynch, K. M., & Park, F. C. (2017). Modern robotics : mechanics, planning, and control . Cambridge University Press

Chi lo adotta

• Optimisation And Learning For Robot Control – Prof. Andrea Del Prete (canale unico)Artificial Intelligence Systems – sede di Trento · Laurea magistrale (LM-32) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU
• Advanced Optimization-Based Robot Control – Prof. Andrea Del Prete (canale unico)Intelligent Mechatronics Engineering – sede di Trento · Laurea magistrale (LM-33) · esame facoltativo · Electronics and Robotics · 6 CFU

Programma e testi di ogni canale

Si studia insieme a

• Khatib – Rigid-Body Dynamics Algorithms
• Siciliano, B., & Khatib, O. (2016). Springer handbook
• Featherstone – Rigid body dynamics algorithms
• Boyd – Convex optimization
• Nocedal – Numerical optimization
• Bertsekas – Dynamic programming and optimal control