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Obiettivi Formativi :

Acquisire conoscenze e competenze sull'uso delle diversi tecniche per la simulazione. Oltre ai metodi basati su modelli deterministici saranno trattati i principali modelli stocastici.

Programma :

Introduzione: definizioni di sistema, modello, simulazione.
Vantaggi e limiti della simulazione. Aree applicative.
Modelli deterministici: processi iterativi.
Modelli stocastici: particle filtering, metodo Monte Carlo, processi decisionali di Markov (MDP) anche parzialmente osservabili (POMDP).
Esercitazioni di simulazione sulla localizzazione di robot mobili.

Testi di Riferimento :

Materiale fornito dal docente.
R. Siegwart, I.R. Nourbakhsh , Introduction to autonomous mobile robots, The MIT Press, 2004
S. Thrun, W. Burgard e D. Fox , Probabilistic Robotica, The MIT Press, 2005.

Modalità di svolgimento dell’esame :

Tesina (realizzazione e validazione di un programma di simulazione) + orale.

Ricevimento Studenti :

Giovedì pomeriggio.