L’obiettivo formativo del corso è quello di fornire gli strumenti essenziali dell'analisi dei sistemi dinamici nel dominio del tempo continuo e discreto, dai sistemi lineari stazionari, non stazionari e nonlineari ibridi.

L'obiettivo del corso è quello di fornire agli studenti competenze di base di teoria dei segnali e dei sistemi tempo-discreti e digitali per applicazioni diagnostiche in ambito meccatronico. Al termine del corso gli studenti/studentesse saranno in grado di:

• Utilizzare ed applicare correttamente la trasformata di Fourier discreta per la stima spettrale di segnali deterministici ed aleatori, sia stazionari sia tempo-varianti;
• Progettare diverse tipologie di filtri digitali scegliendo il tipo più opportuno in base ai requisiti dell'applicazione considerata;
• Applicare procedure ed algoritmi per l'analisi e l'identificazione di parametri di sistemi meccatronici.

Gli obiettivi del corso sono:

1. sviluppare un’abilità nell'analizzare gli sforzi e le deformazioni di componenti meccanici insieme con la capacità di individuare e identificare le possibili modalità di rottura;
2. la conoscenza dell'uso e della progettazione dei componenti meccanici di base usati nella progettazione di macchine complesse tenendo conto delle diverse esigenze progettuali;
3. individuare approcci di progettazione per la scelta della migliore soluzione;
4. familiarizzare con i fondamentali processi di produzione e assemblaggio.

L'obiettivo del corso è di fornire strumenti per l'analisi e la comprensione del comportamento dinamico di sistemi meccanici, affrontando diversi livelli di complessità sia del sistema che delle azioni a cui è sottoposto. Il corso mira a dare le competenze per formulare modelli matematici che descrivano la risposta di sistemi di varia natura (lineari, non lineari, discreti, continui ecc.) secondo l'accuratezza e la complessità adeguate, al fine di catturarne i fenomeni fisici di interesse.

Gli obiettivi del modulo 1 sono fornire agli studenti conoscenze teoriche e pratiche

1. per modellare sistemi dinamici nel dominio del tempo e della frequenza
2. ottimizzare le loro prestazioni dinamiche formulando e risolvendo problemi di controllo ottimo.

Pertanto, nel corso, verranno insegnate le basi teoriche delle equazioni differenziali ordinarie, della trasformata di Laplace e trasformata Z, dei massimi e minimi vincolati e dei problemi di controllo ottimi. La teoria sarà integrata da molti esempi e applicazioni pratiche.

Gli obiettivi del modulo 2 sono

1. fornire conoscenze e abilità specifiche riguardanti le tecniche per modellare e simulare sistemi multi-corpo e multi-dominio complessi (sia simbolici che numerici) da utilizzare nella valutazione di concetti e / o per la generazione di modelli open-loop per il successivo utilizzo nella progettazione di sistemi di controllo e / o ottimizzazione;
2. valutare l'accuratezza del modello generato e la valutazione dei risultati rispetto ai requisiti definiti nella fase iniziale del processo di progettazione e
3. acquisire una conoscenza completa delle tecniche numeriche per risolvere l'insieme di equazioni algebriche differenziali che descrivono sistemi dinamici multi-dominio”.

Gli obiettivi del modulo 1 sono: apprendere i principi di progettazione di sistemi di precisione, con particolare riguardo ai sistemi di misura e alla progettazione funzionale.

Gli obiettivi del modulo 2 sono: apprendere i principi e le applicazioni della digitalizzazione applicata ai sistemi produttivi, con particolare interesse all'automazione dei sistemi stessi e alla interconnessione di sistemi eterogenei in ottica Industry 4.0.

L’obiettivo del corso riguarda tecniche avanzate di modellistica, analisi, sintesi ed ottimizzazione di sistemi meccanici, con riferimento ad uno o più ambiti applicativi presi come casi di studio. I sistemi sono considerati in senso esteso, cioè comprensivi di interfacce di attuazione, controllo ed osservazione/misura.

A titolo di esempio, i metodi studiati possono comprendere la creazione di modelli parametrici e non parametrici, classici e/o ibridi (data driven e machine learning). Sono studiati i metodi per l’interpretazione di dati sperimentali e la relativa parametrizzazione dei modelli. Gli obiettivi formativi comprendono l’applicazione di questi metodi alla risoluzione di un problema reale in forma di progetto di corso.

L'obiettivo di questo corso è fornire una buona comprensione della dinamica del veicolo e dei principali parametri che ne influenzano le prestazioni attraverso una combinazione di sessioni teoriche in aula, simulazioni pratiche al computer e analisi di dati reali. Si intende raggiungere gli obiettivi del corso insegnando agli studenti la modellazione del comportamento dinamico dei veicoli terrestri e dei loro principali sottosistemi al fine di studiare / ottimizzare il comportamento dinamico longitudinale e laterale ed in particolar modo le caratteristiche di sterzata stazionaria e transitoria e le massime prestazioni.

Il corso fornisce agli allievi le competenze necessarie a classificare, analizzare le caratteristiche principali e valutare il possibile campo di impiego di un robot industriale. Lo studente acquisisce i fondamenti teorici e applicati di modellazione cinematica e dinamica di manipolatori, e apprende competenze di controllo e pianificazione.

Al termine del corso lo studente sarà in grado di affrontare problemi modellazione/scelta/progetto di manipolatori robotici anche attraverso l’uso di software di calcolo.

Gli obiettivi formativi del corso sono essenzialmente l’acquisizione di una visione d’insieme dei sistemi distribuiti di stima per le misure, l’automazione ed i sistemi multi-robot utilizzati oggigiorno in ambiente industriale e civile nonché sugli aspetti teorici che nascono qualora il controllo o la stima (con tecniche classiche e di intelligenza artificiale) siano applicate in un contesto distribuito. Si presenteranno inoltre esempi applicativi anche sui sistemi multi-veicolo. Durante il corso si porrà l’accento sul disegno e l’implementazione di stimatori distribuiti da utilizzare per i sistemi autonomi intelligenti. Durante il corso si presenteranno anche le soluzioni tecnologiche più avanzate ed adottate nell’industria dell'automazione.

L'obiettivo del corso è quello di fornire le basi teoriche e pratiche del metodo degli elementi finiti applicato alla risoluzione di problemi strutturali. Particolare attenzione viene posta all'analisi di alcuni problemi fisici di interesse ingegneristico con un codice FEM e alla discussione critica dei risultati numerici ottenuti.

Attività formative a libera scelta che lo studente intende da individuare tra tutti gli insegnamenti offerti in Ateneo. Qualora gli insegnamenti scelti siano offerti dal corso di laurea magistrale in Mechatronics Engineering l’approvazione è automatica, negli altri casi il piano di studi presentato è soggetto ad approvazione da parte della struttura didattica responsabile, che ha la facoltà di richiedere allo/a studente opportune modifiche al fine di garantire la coerenza con il percorso formativo.

Altre attività specificate alla pagina Stage e tirocini 

La prova finale è rivolta a valutare la maturità scientifica raggiunta dallo studente, l’autonomia di giudizio e la padronanza degli argomenti, la capacità di operare in modo autonomo e l’abilità di comunicazione. La prova finale per il conseguimento del titolo della laurea magistrale in Ingegneria Meccatronica è redatta in lingua italiana o in lingua inglese e viene discussa in un esame pubblico. Il lavoro di tesi consiste nello svolgimento di un’attività originale di progettazione o di ricerca.

Questo corso si concentra sul controllo dei sistemi robotici, con particolare attenzione al controllo ottimo numerico e al reinforcement learning. Dopo aver esaminato i principi di base della modellazione dei robot e dell'ottimizzazione numerica, gli studenti impareranno diverse tecniche di controllo, dalle più semplici e conosciute alle più recenti e avanzate. I metodi saranno prima studiati in teoria, e poi implementati in simulazione (con il linguaggio Python) per acquisire esperienza pratica. Le applicazioni riguarderanno manipolatori industriali, robot con gambe, robot volanti e robot con ruote.

Gli obiettivi formativi del corso sono essenzialmente l’acquisizione di una visione d’insieme dei sistemi distribuiti di stima per le misure e la percezione di sistemi multi-robot utilizzati oggigiorno in ambiente industriale e civile nonché sugli aspetti teorici che nascono qualora il controllo o la stima (con tecniche classiche e di intelligenza artificiale) siano applicate in un contesto distribuito.

Si presenteranno inoltre esempi applicativi anche sui sistemi multi-veicolo. Durante il corso si porrà l’accento sul disegno e l’implementazione di stimatori distribuiti da utilizzare per i sistemi autonomi intelligenti.

I sistemi elettronici embedded si trovano ovunque, dagli elettrodomestici alle automobili ai dispositivi medici. Progettare un sistema eletronico embedded integrato è un compito impegnativo perché i requisiti includono costi di produzione, prestazioni, consumo energetico, interfaccia utente, scadenze rigide e funzionalità avanzate. L'obiettivo è illustrare il processo di progettazione del sistema integrato, che include requisiti, specifiche, architettura, componenti e fasi di integrazione del sistema. Il corso sarà supportato da esempi di progettazione di vita reale per illustrare il processo di progettazione.

Il corso fornisce agli allievi le competenze necessarie a classificare, analizzare le caratteristiche principali e valutare il possibile campo di impiego di un robot industriale. Lo studente acquisisce i fondamenti teorici e applicati di modellazione cinematica e dinamica di manipolatori, e apprende competenze di controllo e pianificazione.

Al termine del corso lo studente sarà in grado di affrontare problemi modellazione/scelta/progetto di manipolatori robotici anche attraverso l’uso di software di calcolo.

Il corso fornisce gli elementi di base di due dei pilastri di Industria 4.0: la Robotica Mobile e la Mixed Reality impiegando concetti sia di misura e combinazione ottima sensori (Percezione) che di pianificazione e controllo (Azione).

I moduli del corso sono i seguenti:

• Mobile Robotics (3 CFU),
• Sensor Fusion (3 CFU),
• Mixed reality (3 CFU).

Attività formative a libera scelta che lo studente intende da individuare tra tutti gli insegnamenti offerti in Ateneo. Qualora gli insegnamenti scelti siano offerti dal corso di laurea magistrale in Mechatronics Engineering l’approvazione è automatica, negli altri casi il piano di studi presentato è soggetto ad approvazione da parte della struttura didattica responsabile, che ha la facoltà di richiedere allo/a studente opportune modifiche al fine di garantire la coerenza con il percorso formativo.

Altre attività specificate alla pagina Stage e tirocini 

La prova finale è rivolta a valutare la maturità scientifica raggiunta dallo studente, l’autonomia di giudizio e la padronanza degli argomenti, la capacità di operare in modo autonomo e l’abilità di comunicazione. La prova finale per il conseguimento del titolo della laurea magistrale in Ingegneria Meccatronica è redatta in lingua italiana o in lingua inglese e viene discussa in un esame pubblico. Il lavoro di tesi consiste nello svolgimento di un’attività originale di progettazione o di ricerca.

Gli obiettivi del corso sono fornire agli studenti

1. una panoramica della futura architettura a strati all'interno che supporta i veicoli intelligenti e
2. i fondamenti del controllo longitudinale e laterale del veicolo.

Lo scopo del corso è descrivere l'architettura di veicoli intelligenti inclusi sensori, attuatori, motori elettrici / ibridi e una panoramica della rete di comunicazione e connettività V2X. Il corso si occuperà anche dei più diffusi algoritmi di basso livello per il controllo longitudinale e laterale coordinato del veicolo come ABS, TC, ESP, AFS ecc.

Gli obiettivi formativi del corso sono essenzialmente l’acquisizione di una visione d’insieme dei sistemi distribuiti di stima per le misure e la percezione di sistemi multi-robot utilizzati oggigiorno in ambiente industriale e civile nonché sugli aspetti teorici che nascono qualora il controllo o la stima (con tecniche classiche e di intelligenza artificiale) siano applicate in un contesto distribuito. Si presenteranno inoltre esempi applicativi anche sui sistemi multi-veicolo.

Durante il corso si porrà l’accento sul disegno e l’implementazione di stimatori distribuiti da utilizzare per i sistemi autonomi intelligenti.

L'obiettivo di questo corso è fornire una buona comprensione della dinamica del veicolo e dei principali parametri che ne influenzano le prestazioni attraverso una combinazione di sessioni teoriche in aula, simulazioni pratiche al computer e analisi di dati reali. Si intende raggiungere gli obiettivi del corso insegnando agli studenti la modellazione del comportamento dinamico dei veicoli terrestri e dei loro principali sottosistemi al fine di studiare / ottimizzare il comportamento dinamico longitudinale e laterale ed in particolar modo le caratteristiche di sterzata stazionaria e transitoria e le massime prestazioni.

I sistemi elettronici embedded si trovano ovunque, dagli elettrodomestici alle automobili ai dispositivi medici. Progettare un sistema eletronico embedded integrato è un compito impegnativo perché i requisiti includono costi di produzione, prestazioni, consumo energetico, interfaccia utente, scadenze rigide e funzionalità avanzate.

L'obiettivo è illustrare il processo di progettazione del sistema integrato, che include requisiti, specifiche, architettura, componenti e fasi di integrazione del sistema. Il corso sarà supportato da esempi di progettazione di vita reale per illustrare il processo di progettazione e agli studenti verrà chiesto di sviluppare firmware e software per sistemi embedded per acquisire esperienza.

Gli obiettivi del corso sono:

1. Fornire una comprensione generale delle funzioni e degli scopi dei veicoli intelligenti: dai sistemi di assistenza alla guida autonoma.
2. Architetture di percezione-azione del veicolo (sistemi di percezione, predizione, pianificazione delle azioni, selezione delle azioni, controllo del movimento).
3. Interazioni uomo-veicolo.
4. Progetto del corso: un argomento di ricerca all'avanguardia sarà prima studiato in letteratura e poi (in parte) sviluppato.

Attività formative a libera scelta che lo studente intende da individuare tra tutti gli insegnamenti offerti in Ateneo. Qualora gli insegnamenti scelti siano offerti dal corso di laurea magistrale in Mechatronics Engineering l’approvazione è automatica, negli altri casi il piano di studi presentato è soggetto ad approvazione da parte della struttura didattica responsabile, che ha la facoltà di richiedere allo/a studente opportune modifiche al fine di garantire la coerenza con il percorso formativo.

Altre attività specificate alla pagina Stage e tirocini 

La prova finale è rivolta a valutare la maturità scientifica raggiunta dallo studente, l’autonomia di giudizio e la padronanza degli argomenti, la capacità di operare in modo autonomo e l’abilità di comunicazione. La prova finale per il conseguimento del titolo della laurea magistrale in Ingegneria Meccatronica è redatta in lingua italiana o in lingua inglese e viene discussa in un esame pubblico. Il lavoro di tesi consiste nello svolgimento di un’attività originale di progettazione o di ricerca.