• ECTS

    5 crédits

  • Composante

    Faculté des Sciences

Description

Optimisation

  • Optimisation linéaire
  • Optimisation non-linéaire (méthode du gradient, gradient à pas optimal, multiplicateurs de Lagrange)
  • L’optimisation appliquée à la robotique (commande optimale basée sur programmation quadratique sous contraintes linéaires)

Système embarqués

  • Architectures de Harvard & de Von Neumann
  • Connaissance et mise en œuvre des principales fonctionnalités d'un microcontrôleur
  • Choix et dimensionnement d'une solution de programmation embarquée par rapport à un besoin donné
  • Programmation en C d’une carte Raspberry Pi
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  • Optimisation

    • Linear optimisation
    • Non-linear optimisation (gradient descent, Lagrange multipliers)
    • Applying optimisation in robotics (optimal control based on quadratic programming under linear constraints)

    Embedded Systems

    • Harvard & Von Neumann Architectures
    • Knowledge and implementation of the main functions of a microcontroler
    • Choice and implementation of an embedded programming solution adapted to given design specifications
    • C Programming on a Raspberry Pi
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Objectifs

Partie optimisation: à la fin du cours, les étudiants seront capables de formuler proprement un problème d’optimisation et de proposer les outils les plus appropriés pour le résoudre.

Partie systèmes embarqués: à la fin du cours, les étudiants sauront choisir et implanter une solution de programmation embarquée par rapport à un besoin donné.

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Optimisation: at the end of the course, the students will know how to formulate an optimisation problem and propose the most appropriate tools for solving it.

Embedded Systems: at the end of the course, the students will know how to choose and implement an embedded programming solution, given the design specifications.

 

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Pré-requis nécessaires

Programmation en C, algèbre linéaire, analyse mathématiques.

 

Pré-requis recommandés* :

Programmation en Python.

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Indispensable prerequisites: C Programming, linear Algebra, Calculus.

 

Reccommended prerequisites: Python Programming. 

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Informations complémentaires

CM : 15h

 TD :

 TP : 27h

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Contact Hours:

Taught lectures: 15 hours

 Laboratory Practicals:  27 hours

 

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