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Siciliano, B., & Khatib, O. (2016). Springer handbook

Libro adottato a Trento, a.a. 2026/2027 · 3 canali

«Siciliano, B., & Khatib, O. (2016). Springer handbook» è adottato per Optimisation And Learning For Robot Control dal prof. Andrea Del Prete (Artificial Intelligence Systems – sede di Trento – Trento); per Sensori e Sistemi per la Robotica dal prof. Daniele Fontanelli (Ingegneria industriale – sede di Trento – Trento); per Advanced Optimization-Based Robot Control dal prof. Andrea Del Prete (Intelligent Mechatronics Engineering – sede di Trento – Trento).

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Come lo indica il docente: Siciliano, B., & Khatib, O. (2016). Springer handbook of robotics (2. ed.). Springer

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Optimisation And Learning For Robot Control – Prof. Andrea Del Prete Canale unico

Corso di laurea: Artificial Intelligence Systems – sede di Trento · Laurea magistrale (LM-32) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

Trento · Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Artificial Intelligence Systems – sede di Trento · 2º anno · 1º semestre ›

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Nocedal – Numerical optimizationCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Lynch – Modern robotics, planning, and controlCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bertsekas – Dynamic programming and optimal controlCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Szepesvári – Algorithms for reinforcement learningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Springer Handbook of Robotics - O. Khatib, B.Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: The course includes approximately 32 hours of lectures (program below) and 16 hours of programming exercises. # Reactive Control - Review of robot kinematics, Jacobian, statics, Lagrangian dynamics - Joint motion control: PID, inverse dynamics - Task-space motion control - Quadratic-Programming based control # Optimal Control - Introduction to Nonlinear Constrained Optimization - Global vs local optimal control…

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Sensori e Sistemi per la Robotica – Prof. Daniele Fontanelli Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria industriale – sede di Trento · Laurea triennale (L-9) · 3º anno · 1º semestre · Robotica e Meccatronica · 6 CFU

Trento · Dipartimento di Ingegneria Industriale · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria industriale – sede di Trento · 3º anno · 1º semestre ›

Manuali e datasheet dei sensori

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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
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B. Siciliano, O. Khatib – Springer Handbook ofCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Dispense del docente e articoli selezionati

Argomenti del programma: Il corso ha l’obiettivo di fornire agli studenti conoscenze e competenze sull’impiego di sensori e sistemi di misura nei contesti robotici, sia mobili che industriali. Verranno trattati sensori per percezione ambientale, stima dello stato, e interazione fisica, insieme ai metodi per la fusione sensoriale, calibrazione, filtraggio e utilizzo in tempo reale.

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Advanced Optimization-Based Robot Control – Prof. Andrea Del Prete Canale unico

Corso di laurea: Intelligent Mechatronics Engineering – sede di Trento · Laurea magistrale (LM-33) · esame facoltativo · Electronics and Robotics · 6 CFU

Trento · Dipartimento di Ingegneria Industriale · 6 CFU · apri nel catalogo · Intelligent Mechatronics Engineering – sede di Trento · 2º anno · 1º semestre ›

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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: The course includes approximately 32 hours of lectures (program below) and 16 hours of programming exercises. # Reactive Control - Review of robot kinematics, Jacobian, statics, Lagrangian dynamics - Joint motion control: PID, inverse dynamics - Task-space motion control - Quadratic-Programming based control # Optimal Control - Introduction to Nonlinear Constrained Optimization - Global vs local optimal control…

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