Les compétences acquises en suivant ce MOOC sont les suivantes :
- Modéliser les systèmes linéaires à temps continu et analyser leur comportement, tant fréquentiel que temporel
- Faire la synthèse d’une régulation à temps continu
- Maîtriser par la pratique des méthodes et outils de synthèse de commande à temps continu
- Maîtriser les notions de base sur l’échantillonnage d’un procédé continu
- Analyser et synthétiser un correcteur numérique
- Implémenter un correcteur numérique
- Identifier les paramètres d’un système dynamique linéaire échantillonné
- Simuler des modèles multiphysiques avec Simulink
- Optimiser des systèmes multiphysiques
- Développer des applications dans un contexte temps réel
- Concevoir et programmer un système embarqué
- Réaliser la synthèse d’une loi de commande prédictive de type GPC
- Modéliser un robot manipulateur série
- Choisir un robot manipulateur en fonction d'un cahier des charges en ayant une connaissance complète de toutes ses caractéristiques
- Comprendre le fonctionnement du contrôleur d’un robot
- Programmer la commande d’un robot
- Dimensionner les actionneurs, capteurs et calculateurs pour un système électromécanique
- Modéliser et étalonner un ensemble de capteurs de vision
- Extraire, exploiter et fusionner des informations visuelles simples en vue de réaliser une commande référencée vision à l'aide de plusieurs capteurs
- Comprendre et réaliser un asservissement visuel basé sur les architectures classiques : 2D, 3D, directe, indirecte, cinématique, dynamique
- Utiliser la boite à outils « SimMechanics » de Matlab couplée à un algorithme d’optimisation