Une présentation basée d'une part sur un contenu de vision extrait de Extreme Programming 2ème édition et d'autre part une courte expérience d'attracteur sensoriel pêchée chez R. Dilts. L'idée est qu'une vision, partagée, est un attracteur pour une équipe autoorganisée.
2024 State of Marketing Report – by HubspotMarius Sescu
https://www.hubspot.com/state-of-marketing
· Scaling relationships and proving ROI
· Social media is the place for search, sales, and service
· Authentic influencer partnerships fuel brand growth
· The strongest connections happen via call, click, chat, and camera.
· Time saved with AI leads to more creative work
· Seeking: A single source of truth
· TLDR; Get on social, try AI, and align your systems.
· More human marketing, powered by robots
ChatGPT is a revolutionary addition to the world since its introduction in 2022. A big shift in the sector of information gathering and processing happened because of this chatbot. What is the story of ChatGPT? How is the bot responding to prompts and generating contents? Swipe through these slides prepared by Expeed Software, a web development company regarding the development and technical intricacies of ChatGPT!
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
The realm of product design is a constantly changing environment where technology and style intersect. Every year introduces fresh challenges and exciting trends that mold the future of this captivating art form. In this piece, we delve into the significant trends set to influence the look and functionality of product design in the year 2024.
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
Mental health has been in the news quite a bit lately. Dozens of U.S. states are currently suing Meta for contributing to the youth mental health crisis by inserting addictive features into their products, while the U.S. Surgeon General is touring the nation to bring awareness to the growing epidemic of loneliness and isolation. The country has endured periods of low national morale, such as in the 1970s when high inflation and the energy crisis worsened public sentiment following the Vietnam War. The current mood, however, feels different. Gallup recently reported that national mental health is at an all-time low, with few bright spots to lift spirits.
To better understand how Americans are feeling and their attitudes towards mental health in general, ThinkNow conducted a nationally representative quantitative survey of 1,500 respondents and found some interesting differences among ethnic, age and gender groups.
Technology
For example, 52% agree that technology and social media have a negative impact on mental health, but when broken out by race, 61% of Whites felt technology had a negative effect, and only 48% of Hispanics thought it did.
While technology has helped us keep in touch with friends and family in faraway places, it appears to have degraded our ability to connect in person. Staying connected online is a double-edged sword since the same news feed that brings us pictures of the grandkids and fluffy kittens also feeds us news about the wars in Israel and Ukraine, the dysfunction in Washington, the latest mass shooting and the climate crisis.
Hispanics may have a built-in defense against the isolation technology breeds, owing to their large, multigenerational households, strong social support systems, and tendency to use social media to stay connected with relatives abroad.
Age and Gender
When asked how individuals rate their mental health, men rate it higher than women by 11 percentage points, and Baby Boomers rank it highest at 83%, saying it’s good or excellent vs. 57% of Gen Z saying the same.
Gen Z spends the most amount of time on social media, so the notion that social media negatively affects mental health appears to be correlated. Unfortunately, Gen Z is also the generation that’s least comfortable discussing mental health concerns with healthcare professionals. Only 40% of them state they’re comfortable discussing their issues with a professional compared to 60% of Millennials and 65% of Boomers.
Race Affects Attitudes
As seen in previous research conducted by ThinkNow, Asian Americans lag other groups when it comes to awareness of mental health issues. Twenty-four percent of Asian Americans believe that having a mental health issue is a sign of weakness compared to the 16% average for all groups. Asians are also considerably less likely to be aware of mental health services in their communities (42% vs. 55%) and most likely to seek out information on social media (51% vs. 35%).
Une présentation basée d'une part sur un contenu de vision extrait de Extreme Programming 2ème édition et d'autre part une courte expérience d'attracteur sensoriel pêchée chez R. Dilts. L'idée est qu'une vision, partagée, est un attracteur pour une équipe autoorganisée.
2024 State of Marketing Report – by HubspotMarius Sescu
https://www.hubspot.com/state-of-marketing
· Scaling relationships and proving ROI
· Social media is the place for search, sales, and service
· Authentic influencer partnerships fuel brand growth
· The strongest connections happen via call, click, chat, and camera.
· Time saved with AI leads to more creative work
· Seeking: A single source of truth
· TLDR; Get on social, try AI, and align your systems.
· More human marketing, powered by robots
ChatGPT is a revolutionary addition to the world since its introduction in 2022. A big shift in the sector of information gathering and processing happened because of this chatbot. What is the story of ChatGPT? How is the bot responding to prompts and generating contents? Swipe through these slides prepared by Expeed Software, a web development company regarding the development and technical intricacies of ChatGPT!
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
The realm of product design is a constantly changing environment where technology and style intersect. Every year introduces fresh challenges and exciting trends that mold the future of this captivating art form. In this piece, we delve into the significant trends set to influence the look and functionality of product design in the year 2024.
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
Mental health has been in the news quite a bit lately. Dozens of U.S. states are currently suing Meta for contributing to the youth mental health crisis by inserting addictive features into their products, while the U.S. Surgeon General is touring the nation to bring awareness to the growing epidemic of loneliness and isolation. The country has endured periods of low national morale, such as in the 1970s when high inflation and the energy crisis worsened public sentiment following the Vietnam War. The current mood, however, feels different. Gallup recently reported that national mental health is at an all-time low, with few bright spots to lift spirits.
To better understand how Americans are feeling and their attitudes towards mental health in general, ThinkNow conducted a nationally representative quantitative survey of 1,500 respondents and found some interesting differences among ethnic, age and gender groups.
Technology
For example, 52% agree that technology and social media have a negative impact on mental health, but when broken out by race, 61% of Whites felt technology had a negative effect, and only 48% of Hispanics thought it did.
While technology has helped us keep in touch with friends and family in faraway places, it appears to have degraded our ability to connect in person. Staying connected online is a double-edged sword since the same news feed that brings us pictures of the grandkids and fluffy kittens also feeds us news about the wars in Israel and Ukraine, the dysfunction in Washington, the latest mass shooting and the climate crisis.
Hispanics may have a built-in defense against the isolation technology breeds, owing to their large, multigenerational households, strong social support systems, and tendency to use social media to stay connected with relatives abroad.
Age and Gender
When asked how individuals rate their mental health, men rate it higher than women by 11 percentage points, and Baby Boomers rank it highest at 83%, saying it’s good or excellent vs. 57% of Gen Z saying the same.
Gen Z spends the most amount of time on social media, so the notion that social media negatively affects mental health appears to be correlated. Unfortunately, Gen Z is also the generation that’s least comfortable discussing mental health concerns with healthcare professionals. Only 40% of them state they’re comfortable discussing their issues with a professional compared to 60% of Millennials and 65% of Boomers.
Race Affects Attitudes
As seen in previous research conducted by ThinkNow, Asian Americans lag other groups when it comes to awareness of mental health issues. Twenty-four percent of Asian Americans believe that having a mental health issue is a sign of weakness compared to the 16% average for all groups. Asians are also considerably less likely to be aware of mental health services in their communities (42% vs. 55%) and most likely to seek out information on social media (51% vs. 35%).
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
Creative operations teams expect increased AI use in 2024. Currently, over half of tasks are not AI-enabled, but this is expected to decrease in the coming year. ChatGPT is the most popular AI tool currently. Business leaders are more actively exploring AI benefits than individual contributors. Most respondents do not believe AI will impact workforce size in 2024. However, some inhibitions still exist around AI accuracy and lack of understanding. Creatives primarily want to use AI to save time on mundane tasks and boost productivity.
Organizational culture includes values, norms, systems, symbols, language, assumptions, beliefs, and habits that influence employee behaviors and how people interpret those behaviors. It is important because culture can help or hinder a company's success. Some key aspects of Netflix's culture that help it achieve results include hiring smartly so every position has stars, focusing on attitude over just aptitude, and having a strict policy against peacocks, whiners, and jerks.
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
PepsiCo provided a safe harbor statement noting that any forward-looking statements are based on currently available information and are subject to risks and uncertainties. It also provided information on non-GAAP measures and directing readers to its website for disclosure and reconciliation. The document then discussed PepsiCo's business overview, including that it is a global beverage and convenient food company with iconic brands, $91 billion in net revenue in 2023, and nearly $14 billion in core operating profit. It operates through a divisional structure with a focus on local consumers.
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
This document provides an overview of content methodology best practices. It defines content methodology as establishing objectives, KPIs, and a culture of continuous learning and iteration. An effective methodology focuses on connecting with audiences, creating optimal content, and optimizing processes. It also discusses why a methodology is needed due to the competitive landscape, proliferation of channels, and opportunities for improvement. Components of an effective methodology include defining objectives and KPIs, audience analysis, identifying opportunities, and evaluating resources. The document concludes with recommendations around creating a content plan, testing and optimizing content over 90 days.
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
The document provides guidance on preparing a job search for 2024. It discusses the state of the job market, focusing on growth in AI and healthcare but also continued layoffs. It recommends figuring out what you want to do by researching interests and skills, then conducting informational interviews. The job search should involve building a personal brand on LinkedIn, actively applying to jobs, tailoring resumes and interviews, maintaining job hunting as a habit, and continuing self-improvement. Once hired, the document advises setting new goals and keeping skills and networking active in case of future opportunities.
A report by thenetworkone and Kurio.
The contributing experts and agencies are (in an alphabetical order): Sylwia Rytel, Social Media Supervisor, 180heartbeats + JUNG v MATT (PL), Sharlene Jenner, Vice President - Director of Engagement Strategy, Abelson Taylor (USA), Alex Casanovas, Digital Director, Atrevia (ES), Dora Beilin, Senior Social Strategist, Barrett Hoffher (USA), Min Seo, Campaign Director, Brand New Agency (KR), Deshé M. Gully, Associate Strategist, Day One Agency (USA), Francesca Trevisan, Strategist, Different (IT), Trevor Crossman, CX and Digital Transformation Director; Olivia Hussey, Strategic Planner; Simi Srinarula, Social Media Manager, The Hallway (AUS), James Hebbert, Managing Director, Hylink (CN / UK), Mundy Álvarez, Planning Director; Pedro Rojas, Social Media Manager; Pancho González, CCO, Inbrax (CH), Oana Oprea, Head of Digital Planning, Jam Session Agency (RO), Amy Bottrill, Social Account Director, Launch (UK), Gaby Arriaga, Founder, Leonardo1452 (MX), Shantesh S Row, Creative Director, Liwa (UAE), Rajesh Mehta, Chief Strategy Officer; Dhruv Gaur, Digital Planning Lead; Leonie Mergulhao, Account Supervisor - Social Media & PR, Medulla (IN), Aurelija Plioplytė, Head of Digital & Social, Not Perfect (LI), Daiana Khaidargaliyeva, Account Manager, Osaka Labs (UK / USA), Stefanie Söhnchen, Vice President Digital, PIABO Communications (DE), Elisabeth Winiartati, Managing Consultant, Head of Global Integrated Communications; Lydia Aprina, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Nita Prabowo, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Okhi, Web Developer, PNTR Group (ID), Kei Obusan, Insights Director; Daffi Ranandi, Insights Manager, Radarr (SG), Gautam Reghunath, Co-founder & CEO, Talented (IN), Donagh Humphreys, Head of Social and Digital Innovation, THINKHOUSE (IRE), Sarah Yim, Strategy Director, Zulu Alpha Kilo (CA).
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
The search marketing landscape is evolving rapidly with new technologies, and professionals, like you, rely on innovative paid search strategies to meet changing demands.
It’s important that you’re ready to implement new strategies in 2024.
Check this out and learn the top trends in paid search advertising that are expected to gain traction, so you can drive higher ROI more efficiently in 2024.
You’ll learn:
- The latest trends in AI and automation, and what this means for an evolving paid search ecosystem.
- New developments in privacy and data regulation.
- Emerging ad formats that are expected to make an impact next year.
Watch Sreekant Lanka from iQuanti and Irina Klein from OneMain Financial as they dive into the future of paid search and explore the trends, strategies, and technologies that will shape the search marketing landscape.
If you’re looking to assess your paid search strategy and design an industry-aligned plan for 2024, then this webinar is for you.
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
From their humble beginnings in 1984, TED has grown into the world’s most powerful amplifier for speakers and thought-leaders to share their ideas. They have over 2,400 filmed talks (not including the 30,000+ TEDx videos) freely available online, and have hosted over 17,500 events around the world.
With over one billion views in a year, it’s no wonder that so many speakers are looking to TED for ideas on how to share their message more effectively.
The article “5 Public-Speaking Tips TED Gives Its Speakers”, by Carmine Gallo for Forbes, gives speakers five practical ways to connect with their audience, and effectively share their ideas on stage.
Whether you are gearing up to get on a TED stage yourself, or just want to master the skills that so many of their speakers possess, these tips and quotes from Chris Anderson, the TED Talks Curator, will encourage you to make the most impactful impression on your audience.
See the full article and more summaries like this on SpeakerHub here: https://speakerhub.com/blog/5-presentation-tips-ted-gives-its-speakers
See the original article on Forbes here:
http://www.forbes.com/forbes/welcome/?toURL=http://www.forbes.com/sites/carminegallo/2016/05/06/5-public-speaking-tips-ted-gives-its-speakers/&refURL=&referrer=#5c07a8221d9b
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
Everyone is in agreement that ChatGPT (and other generative AI tools) will shape the future of work. Yet there is little consensus on exactly how, when, and to what extent this technology will change our world.
Businesses that extract maximum value from ChatGPT will use it as a collaborative tool for everything from brainstorming to technical maintenance.
For individuals, now is the time to pinpoint the skills the future professional will need to thrive in the AI age.
Check out this presentation to understand what ChatGPT is, how it will shape the future of work, and how you can prepare to take advantage.
The document provides career advice for getting into the tech field, including:
- Doing projects and internships in college to build a portfolio.
- Learning about different roles and technologies through industry research.
- Contributing to open source projects to build experience and network.
- Developing a personal brand through a website and social media presence.
- Networking through events, communities, and finding a mentor.
- Practicing interviews through mock interviews and whiteboarding coding questions.
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
1. Core updates from Google periodically change how its algorithms assess and rank websites and pages. This can impact rankings through shifts in user intent, site quality issues being caught up to, world events influencing queries, and overhauls to search like the E-A-T framework.
2. There are many possible user intents beyond just transactional, navigational and informational. Identifying intent shifts is important during core updates. Sites may need to optimize for new intents through different content types and sections.
3. Responding effectively to core updates requires analyzing "before and after" data to understand changes, identifying new intents or page types, and ensuring content matches appropriate intents across video, images, knowledge graphs and more.
A brief introduction to DataScience with explaining of the concepts, algorithms, machine learning, supervised and unsupervised learning, clustering, statistics, data preprocessing, real-world applications etc.
It's part of a Data Science Corner Campaign where I will be discussing the fundamentals of DataScience, AIML, Statistics etc.
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
Here's my presentation on by proven best practices how to manage your work time effectively and how to improve your productivity. It includes practical tips and how to use tools such as Slack, Google Apps, Hubspot, Google Calendar, Gmail and others.
The six step guide to practical project managementMindGenius
The six step guide to practical project management
If you think managing projects is too difficult, think again.
We’ve stripped back project management processes to the
basics – to make it quicker and easier, without sacrificing
the vital ingredients for success.
“If you’re looking for some real-world guidance, then The Six Step Guide to Practical Project Management will help.”
Dr Andrew Makar, Tactical Project Management
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Applitools
During this webinar, Anand Bagmar demonstrates how AI tools such as ChatGPT can be applied to various stages of the software development life cycle (SDLC) using an eCommerce application case study. Find the on-demand recording and more info at https://applitools.info/b59
Key takeaways:
• Learn how to use ChatGPT to add AI power to your testing and test automation
• Understand the limitations of the technology and where human expertise is crucial
• Gain insight into different AI-based tools
• Adopt AI-based tools to stay relevant and optimize work for developers and testers
* ChatGPT and OpenAI belong to OpenAI, L.L.C.
The document discusses various AI tools from OpenAI like GPT-3 and DALL-E 2, as well as ChatGPT. It explores how search engines are using AI and things to consider around AI-generated content. Potential SEO uses of ChatGPT are also presented, such as generating content at scale, conducting topic research, and automating basic coding tasks. The document encourages further reading on using ChatGPT for SEO purposes.
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
This session highlights best practices and lessons learned for U.S. Bike Route System designation, as well as how and why these routes should be integrated into bicycle planning at the local and regional level.
Presenters:
Presenter: Kevin Luecke Toole Design Group
Co-Presenter: Virginia Sullivan Adventure Cycling Association
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
Creative operations teams expect increased AI use in 2024. Currently, over half of tasks are not AI-enabled, but this is expected to decrease in the coming year. ChatGPT is the most popular AI tool currently. Business leaders are more actively exploring AI benefits than individual contributors. Most respondents do not believe AI will impact workforce size in 2024. However, some inhibitions still exist around AI accuracy and lack of understanding. Creatives primarily want to use AI to save time on mundane tasks and boost productivity.
Organizational culture includes values, norms, systems, symbols, language, assumptions, beliefs, and habits that influence employee behaviors and how people interpret those behaviors. It is important because culture can help or hinder a company's success. Some key aspects of Netflix's culture that help it achieve results include hiring smartly so every position has stars, focusing on attitude over just aptitude, and having a strict policy against peacocks, whiners, and jerks.
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
PepsiCo provided a safe harbor statement noting that any forward-looking statements are based on currently available information and are subject to risks and uncertainties. It also provided information on non-GAAP measures and directing readers to its website for disclosure and reconciliation. The document then discussed PepsiCo's business overview, including that it is a global beverage and convenient food company with iconic brands, $91 billion in net revenue in 2023, and nearly $14 billion in core operating profit. It operates through a divisional structure with a focus on local consumers.
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
This document provides an overview of content methodology best practices. It defines content methodology as establishing objectives, KPIs, and a culture of continuous learning and iteration. An effective methodology focuses on connecting with audiences, creating optimal content, and optimizing processes. It also discusses why a methodology is needed due to the competitive landscape, proliferation of channels, and opportunities for improvement. Components of an effective methodology include defining objectives and KPIs, audience analysis, identifying opportunities, and evaluating resources. The document concludes with recommendations around creating a content plan, testing and optimizing content over 90 days.
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
The document provides guidance on preparing a job search for 2024. It discusses the state of the job market, focusing on growth in AI and healthcare but also continued layoffs. It recommends figuring out what you want to do by researching interests and skills, then conducting informational interviews. The job search should involve building a personal brand on LinkedIn, actively applying to jobs, tailoring resumes and interviews, maintaining job hunting as a habit, and continuing self-improvement. Once hired, the document advises setting new goals and keeping skills and networking active in case of future opportunities.
A report by thenetworkone and Kurio.
The contributing experts and agencies are (in an alphabetical order): Sylwia Rytel, Social Media Supervisor, 180heartbeats + JUNG v MATT (PL), Sharlene Jenner, Vice President - Director of Engagement Strategy, Abelson Taylor (USA), Alex Casanovas, Digital Director, Atrevia (ES), Dora Beilin, Senior Social Strategist, Barrett Hoffher (USA), Min Seo, Campaign Director, Brand New Agency (KR), Deshé M. Gully, Associate Strategist, Day One Agency (USA), Francesca Trevisan, Strategist, Different (IT), Trevor Crossman, CX and Digital Transformation Director; Olivia Hussey, Strategic Planner; Simi Srinarula, Social Media Manager, The Hallway (AUS), James Hebbert, Managing Director, Hylink (CN / UK), Mundy Álvarez, Planning Director; Pedro Rojas, Social Media Manager; Pancho González, CCO, Inbrax (CH), Oana Oprea, Head of Digital Planning, Jam Session Agency (RO), Amy Bottrill, Social Account Director, Launch (UK), Gaby Arriaga, Founder, Leonardo1452 (MX), Shantesh S Row, Creative Director, Liwa (UAE), Rajesh Mehta, Chief Strategy Officer; Dhruv Gaur, Digital Planning Lead; Leonie Mergulhao, Account Supervisor - Social Media & PR, Medulla (IN), Aurelija Plioplytė, Head of Digital & Social, Not Perfect (LI), Daiana Khaidargaliyeva, Account Manager, Osaka Labs (UK / USA), Stefanie Söhnchen, Vice President Digital, PIABO Communications (DE), Elisabeth Winiartati, Managing Consultant, Head of Global Integrated Communications; Lydia Aprina, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Nita Prabowo, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Okhi, Web Developer, PNTR Group (ID), Kei Obusan, Insights Director; Daffi Ranandi, Insights Manager, Radarr (SG), Gautam Reghunath, Co-founder & CEO, Talented (IN), Donagh Humphreys, Head of Social and Digital Innovation, THINKHOUSE (IRE), Sarah Yim, Strategy Director, Zulu Alpha Kilo (CA).
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
The search marketing landscape is evolving rapidly with new technologies, and professionals, like you, rely on innovative paid search strategies to meet changing demands.
It’s important that you’re ready to implement new strategies in 2024.
Check this out and learn the top trends in paid search advertising that are expected to gain traction, so you can drive higher ROI more efficiently in 2024.
You’ll learn:
- The latest trends in AI and automation, and what this means for an evolving paid search ecosystem.
- New developments in privacy and data regulation.
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Watch Sreekant Lanka from iQuanti and Irina Klein from OneMain Financial as they dive into the future of paid search and explore the trends, strategies, and technologies that will shape the search marketing landscape.
If you’re looking to assess your paid search strategy and design an industry-aligned plan for 2024, then this webinar is for you.
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
From their humble beginnings in 1984, TED has grown into the world’s most powerful amplifier for speakers and thought-leaders to share their ideas. They have over 2,400 filmed talks (not including the 30,000+ TEDx videos) freely available online, and have hosted over 17,500 events around the world.
With over one billion views in a year, it’s no wonder that so many speakers are looking to TED for ideas on how to share their message more effectively.
The article “5 Public-Speaking Tips TED Gives Its Speakers”, by Carmine Gallo for Forbes, gives speakers five practical ways to connect with their audience, and effectively share their ideas on stage.
Whether you are gearing up to get on a TED stage yourself, or just want to master the skills that so many of their speakers possess, these tips and quotes from Chris Anderson, the TED Talks Curator, will encourage you to make the most impactful impression on your audience.
See the full article and more summaries like this on SpeakerHub here: https://speakerhub.com/blog/5-presentation-tips-ted-gives-its-speakers
See the original article on Forbes here:
http://www.forbes.com/forbes/welcome/?toURL=http://www.forbes.com/sites/carminegallo/2016/05/06/5-public-speaking-tips-ted-gives-its-speakers/&refURL=&referrer=#5c07a8221d9b
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
Everyone is in agreement that ChatGPT (and other generative AI tools) will shape the future of work. Yet there is little consensus on exactly how, when, and to what extent this technology will change our world.
Businesses that extract maximum value from ChatGPT will use it as a collaborative tool for everything from brainstorming to technical maintenance.
For individuals, now is the time to pinpoint the skills the future professional will need to thrive in the AI age.
Check out this presentation to understand what ChatGPT is, how it will shape the future of work, and how you can prepare to take advantage.
The document provides career advice for getting into the tech field, including:
- Doing projects and internships in college to build a portfolio.
- Learning about different roles and technologies through industry research.
- Contributing to open source projects to build experience and network.
- Developing a personal brand through a website and social media presence.
- Networking through events, communities, and finding a mentor.
- Practicing interviews through mock interviews and whiteboarding coding questions.
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
1. Core updates from Google periodically change how its algorithms assess and rank websites and pages. This can impact rankings through shifts in user intent, site quality issues being caught up to, world events influencing queries, and overhauls to search like the E-A-T framework.
2. There are many possible user intents beyond just transactional, navigational and informational. Identifying intent shifts is important during core updates. Sites may need to optimize for new intents through different content types and sections.
3. Responding effectively to core updates requires analyzing "before and after" data to understand changes, identifying new intents or page types, and ensuring content matches appropriate intents across video, images, knowledge graphs and more.
A brief introduction to DataScience with explaining of the concepts, algorithms, machine learning, supervised and unsupervised learning, clustering, statistics, data preprocessing, real-world applications etc.
It's part of a Data Science Corner Campaign where I will be discussing the fundamentals of DataScience, AIML, Statistics etc.
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
Here's my presentation on by proven best practices how to manage your work time effectively and how to improve your productivity. It includes practical tips and how to use tools such as Slack, Google Apps, Hubspot, Google Calendar, Gmail and others.
The six step guide to practical project managementMindGenius
The six step guide to practical project management
If you think managing projects is too difficult, think again.
We’ve stripped back project management processes to the
basics – to make it quicker and easier, without sacrificing
the vital ingredients for success.
“If you’re looking for some real-world guidance, then The Six Step Guide to Practical Project Management will help.”
Dr Andrew Makar, Tactical Project Management
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Applitools
During this webinar, Anand Bagmar demonstrates how AI tools such as ChatGPT can be applied to various stages of the software development life cycle (SDLC) using an eCommerce application case study. Find the on-demand recording and more info at https://applitools.info/b59
Key takeaways:
• Learn how to use ChatGPT to add AI power to your testing and test automation
• Understand the limitations of the technology and where human expertise is crucial
• Gain insight into different AI-based tools
• Adopt AI-based tools to stay relevant and optimize work for developers and testers
* ChatGPT and OpenAI belong to OpenAI, L.L.C.
The document discusses various AI tools from OpenAI like GPT-3 and DALL-E 2, as well as ChatGPT. It explores how search engines are using AI and things to consider around AI-generated content. Potential SEO uses of ChatGPT are also presented, such as generating content at scale, conducting topic research, and automating basic coding tasks. The document encourages further reading on using ChatGPT for SEO purposes.
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
This session highlights best practices and lessons learned for U.S. Bike Route System designation, as well as how and why these routes should be integrated into bicycle planning at the local and regional level.
Presenters:
Presenter: Kevin Luecke Toole Design Group
Co-Presenter: Virginia Sullivan Adventure Cycling Association
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
transp_these-final
1. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Quelques contributions à la commande non linéaire
des robots marcheurs bipèdes sous-actionnés
Ahmed CHEMORI
Laboratoire d’Automatique de Grenoble. UMR 5528
BP46,Domaine Univesitaire, 38402 Saint Martin d’Hères
Sous la direction de
Mazen ALAMIR & Antonio LORIA
14 juin 2005
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 1
2. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
1 Introduction & problématique
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
2 Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
3 Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
4 Conclusions & perspectives
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 2
3. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Dequeltype de robot
bipède s'agit-il ?
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 3
4. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Dequeltype de robot
bipède s'agit-il ?
Robotsmarcheurs bipèdes
Robotsmarcheurs passifs Robots marcheurs actifs
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 3
5. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Dequeltype de robot
bipède s'agit-il ?
Robotsmarcheurs bipèdes
Robotsmarcheurs passifs
Robots complètement actionnés
Robots marcheurs actifs
Robotssous-actionnés
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 3
6. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Dequeltype de robot
bipède s'agit-il ?
Robotsmarcheurs bipèdes
Robotsmarcheurs passifs
Robots complètement actionnés
Dequeltype de marche
s'agit-il ?
Robots marcheurs actifs
Robotssous-actionnés
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 3
7. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Dequeltype de robot
bipède s'agit-il ?
Robotsmarcheurs bipèdes
Robotsmarcheurs passifs
Robots complètement actionnés
Dequeltype de marche
s'agit-il ? Modes de marche robotique
Marche statique
Robots marcheurs actifs
Robotssous-actionnés
Marche dynamique
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 3
8. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Dequeltype de robot
bipède s'agit-il ?
Robotsmarcheurs bipèdes
Robotsmarcheurs passifs
Robots complètement actionnés
Dequeltype de marche
s'agit-il ? Modes de marche robotique
Marche statique
Robots marcheurs actifs
Robotssous-actionnés
Marche dynamique
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 3
9. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Pour s’affranchir du problème de sous-actionnement
Solution 1 Solution 2 Solution 3
Trois solutions sont retenues
Utilisation des
commandesvirtuelles
Optimisation de la
dynamique des zéros
Utilisation des
techniques
prédictives
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10. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Solution 1 : utilisation des commandes virtuelles
- Wieber 2000
- Chevallereau 2002
- Canudas et al. 2002
- Chevallereau et Lounis 2002
Définir des trajectoires sur toutes les coordonnées
qd = qr(s)
s : un paramètre (temps virtuel, variable de configuration, ...)
¨s : une commande supplémentaire
Poursuite des trajectoires de références avec ¯u =
u
¨s
Inconvénient : contraintes sur ¨s délicates à satisfaire
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 5
11. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Solution 2 : optimisation de la dynamique des zéros
- Grizzle et al. 2001
- Westervelt et al. 2003
- Plestan et al. 2003
Définir des applications de sortie y = h(q,α)
Définir des trajectoires sur les sorties (fonctions d’une variable de
configuration, minimisant les couples sur un pas)
Analyse de la dynamique des zéros : optimisation hors ligne
⇒ α =? dynamique des zéros exponentiellement stable
Section de Poincaré : existence et stabilité de cycles limites périodiques
Inconvénient : manque de reactivité
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 6
12. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Solution 3 : utilisation des techniques prédictives
- Azevedo et al. 2002
- Azevedo et al. 2004
Systèmes considérés : ˙x = f(x,Γ) , nΓ < nx
Prendre le robot d’une certaine configuration initiale x0
à une certaine
configuration finale xf
minu(k) J(u(k)) ; u(k) =
Γ(k + 1)
...
Γ(k + nc)
; nc × nΓ ≥ nx
sous C(x0
,u(k)) ≤ 0
Appliquer Γ(k + 1) et glisser l’horizon
Inconvénient : temps de calcul
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 7
13. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Solutions proposées
Deux approches de commande sont proposées
Solution 1 Solution 2 Solution 3
Solutions retenues
Utilisation des
commandesvirtuelles
Optimisation de la
dynamique des zéros
Utilisation des
techniques
prédictives
Approche 2
Commande prédictive non linéaire
Approche 1
Commande par la méthode
de Lyapunov
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14. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
prototype
5 segments : un tronc & 2 jambes avec genoux
Sans chevilles : contact ponctuel
7 degrés de liberté
Actioneurs (4 moteur à C.C & réducteurs de vitesses)
C’est un robot marcheur sous-actionné
Capteurs : codeurs incrémentaux
système de guidage
Stabilisation latérale
Barre radiale : mouvements dans le plan
Contrepoids : équilibrer le poids de la barre
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15. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
prototype
5 segments : un tronc & 2 jambes avec genoux
Sans chevilles : contact ponctuel
7 degrés de liberté
Actioneurs (4 moteur à C.C & réducteurs de vitesses)
C’est un robot marcheur sous-actionné
Capteurs : codeurs incrémentaux
système de guidage
Stabilisation latérale
Barre radiale : mouvements dans le plan
Contrepoids : équilibrer le poids de la barre
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 9
16. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Modèle non linéaire à 7 d.d.l :
M(q)¨q + N(q,˙q)˙q + G(q) = Su
q = [q31 q41 q32 q42 q1 x y]T ∈ R7
u = [u1 u2 u3 u4]T
∈ R4
Sous-actionnement : dim(u) < dim(q)
Contraintes de contact avec le sol :
Φ(q) = 0
Modèle d’impact rigide :
q+
˙q+ = ∆(q)
q−
˙q−
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17. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Modèle non linéaire à 7 d.d.l :
M(q)¨q + N(q,˙q)˙q + G(q) = Su
q = [q31 q41 q32 q42 q1 x y]T ∈ R7
u = [u1 u2 u3 u4]T
∈ R4
Sous-actionnement : dim(u) < dim(q)
Contraintes de contact avec le sol :
Φ(q) = 0
Modèle d’impact rigide :
q+
˙q+ = ∆(q)
q−
˙q−
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 10
18. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
simple support impact double support
Simple support :
M(q)¨q + N(q,˙q)˙q + G(q) = Su + JT
1 (q)λ
Φss(q) = 0
Impact :
q+
˙q+ = ∆(q)
q−
˙q−
Double support :
M(q)¨q + N(q,˙q)˙q + G(q) = Su + JT
(q)λ
Φds(q) = 0
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19. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
simple support impact double support
Simple support :
M(q)¨q + N(q,˙q)˙q + G(q) = Su + JT
1 (q)λ
Φss(q) = 0
Impact :
q+
˙q+ = ∆(q)
q−
˙q−
Double support :
M(q)¨q + N(q,˙q)˙q + G(q) = Su + JT
(q)λ
Φds(q) = 0
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 11
20. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Objectif
Réaliser une marche dynamique stable
Hypothèses
Marche sur un sol plat horizontal sans obstacles
Mouvements dans le plan sagittal (système de guidage)
Contraintes
Non glissement avec la surface de marche (à vérifier a posteriori)
Les commandes restent dans les limites admises (à vérifier a posteriori)
Puissance admissible des moteurs (à vérifier a posteriori)
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 12
21. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Objectif
Réaliser une marche dynamique stable
Hypothèses
Marche sur un sol plat horizontal sans obstacles
Mouvements dans le plan sagittal (système de guidage)
Contraintes
Non glissement avec la surface de marche (à vérifier a posteriori)
Les commandes restent dans les limites admises (à vérifier a posteriori)
Puissance admissible des moteurs (à vérifier a posteriori)
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22. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Contexte
Approches existantes pour les robots sous-actionnés
Prototype
Problématique
Objectif
Réaliser une marche dynamique stable
Hypothèses
Marche sur un sol plat horizontal sans obstacles
Mouvements dans le plan sagittal (système de guidage)
Contraintes
Non glissement avec la surface de marche (à vérifier a posteriori)
Les commandes restent dans les limites admises (à vérifier a posteriori)
Puissance admissible des moteurs (à vérifier a posteriori)
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 12
23. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Approche 1
Commande par la méthode de Lyapunov
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24. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Principe de base
double support support droit
support gauche double support
impactdroit impact gauche
˙x = f2(x) + g2(x)u ˙x = f1(x) + g1(x)u
˙x = f1(x) + g1(x)u ˙x = f2(x) + g2(x)u
x(t+) = ∆(x(t−))x(t+) = ∆(x(t−))
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25. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Principe de base
double support support droit
support gauche double support
impactdroit impact gauche
˙x = f2(x) + g2(x)u ˙x = f1(x) + g1(x)u
˙x = f1(x) + g1(x)u ˙x = f2(x) + g2(x)u
x(t+) = ∆(x(t−))x(t+) = ∆(x(t−))
Modèle à 7 d.d.l
contraintes de contact simple contraintes de contact double
modèle d'ordre réduit SS modèle d'ordre réduit DSmodèle d'impact
Commande en phase de SS Commande en phase de DSPerturbations
Stabilité du robot marcheursur le cycle complet de marche
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26. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Commande en phase de simple support
Objectif
Faire un pas en avant
Contraintes : Φss(q) :
xf = x − l3 sin(q31) − l4 sin(q31 + q41) = 0
yf = y + l3 cos(q31) + l4 cos(q31 + q41) = 0
Modèle d’ordre réduit :
M∗(q)¨qnc + N∗(q,˙q)˙qnc + G∗(q) = HT
(q)Su
λ = Z(q)[Nλ(q,˙q)˙qnc + G(q) − Su]
qnc ∈ R5
, u ∈ R4
⇒ sous-actionnement
Trajectoires de référence :
Amener le robot d’une certaine
configuration initiale à une certaine
configuration finale
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27. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Commande en phase de simple support
Objectif
Faire un pas en avant
Contraintes : Φss(q) :
xf = x − l3 sin(q31) − l4 sin(q31 + q41) = 0
yf = y + l3 cos(q31) + l4 cos(q31 + q41) = 0
Modèle d’ordre réduit :
M∗(q)¨qnc + N∗(q,˙q)˙qnc + G∗(q) = HT
(q)Su
λ = Z(q)[Nλ(q,˙q)˙qnc + G(q) − Su]
qnc ∈ R5
, u ∈ R4
⇒ sous-actionnement
Trajectoires de référence :
Amener le robot d’une certaine
configuration initiale à une certaine
configuration finale
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 15
28. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Commande en phase de simple support
Objectif
Faire un pas en avant
Contraintes : Φss(q) :
xf = x − l3 sin(q31) − l4 sin(q31 + q41) = 0
yf = y + l3 cos(q31) + l4 cos(q31 + q41) = 0
Modèle d’ordre réduit :
M∗(q)¨qnc + N∗(q,˙q)˙qnc + G∗(q) = HT
(q)Su
λ = Z(q)[Nλ(q,˙q)˙qnc + G(q) − Su]
qnc ∈ R5
, u ∈ R4
⇒ sous-actionnement
Trajectoires de référence :
Amener le robot d’une certaine
configuration initiale à une certaine
configuration finale
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 15
29. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Commande en phase de simple support:
Loi de commande : linéarisation partielle
u = S+
(H+
)T
(q)ua
qnc := [qa qna]T
ua := [u1 0]T ⇒
m11¨qa + m12¨qna + n11 ˙qa + n12 ˙qna + g1(q) = u1
m21¨qa + m22¨qna + n21 ˙qa + n22 ˙qna + g2(q) = 0
Choisir u1 linéarisante
¨qnad = −m−1
22 m21¨qad − m−1
22 n21 ˙qa − m−1
22 n22 ˙qna − m−1
22 g2 + Kd
˙˜qna + Kp˜qna
système en B.F résultant
¨˜qa + Kd
˙˜qa + Kp˜qa = 0
¨˜qna + Kd
˙˜qna + Kp˜qna = m−1
22 m21[Kd
˙˜qa + Kp˜qa]
Analyse de stabilité : méthode de Lyapunov
Globalement exponentiellement stable
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 16
30. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Commande en phase de simple support:
Loi de commande : linéarisation partielle
u = S+
(H+
)T
(q)ua
qnc := [qa qna]T
ua := [u1 0]T ⇒
m11¨qa + m12¨qna + n11 ˙qa + n12 ˙qna + g1(q) = u1
m21¨qa + m22¨qna + n21 ˙qa + n22 ˙qna + g2(q) = 0
Choisir u1 linéarisante
¨qnad = −m−1
22 m21¨qad − m−1
22 n21 ˙qa − m−1
22 n22 ˙qna − m−1
22 g2 + Kd
˙˜qna + Kp˜qna
système en B.F résultant
¨˜qa + Kd
˙˜qa + Kp˜qa = 0
¨˜qna + Kd
˙˜qna + Kp˜qna = m−1
22 m21[Kd
˙˜qa + Kp˜qa]
Analyse de stabilité : méthode de Lyapunov
Globalement exponentiellement stable
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 16
31. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Commande en phase de double support
Objectif
Redressement vertical du tronc (coordonnée non actionné en SS)
4 contraintes holonomes ⇒ modèle d’ordre réduit
M∗(q)¨qnc + N∗(q,˙q)˙qnc + G∗(q) = HT
(q)Su
λ = Z(q)[Nλ(q,˙q)˙qnc + G(q) − Su]
, qnc ∈ R3
, u ∈ R4
Loi de commande :
u = S+
(H+
)T
(q)ua ⇒ M∗(q)¨qnc + N∗(q,˙q)˙qnc + G∗(q) = ua
Choisir ua linéarisante : commande dynamique
Système en boucle fermée :
¨˜qnc + Kd”˙˜qnc + Kp”˜qnc = 0 ⇒ ˙x = Ax
Kd”, Kp” > 0 ⇒ exponentiellement stable
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 17
32. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Commande en phase de double support
Objectif
Redressement vertical du tronc (coordonnée non actionné en SS)
4 contraintes holonomes ⇒ modèle d’ordre réduit
M∗(q)¨qnc + N∗(q,˙q)˙qnc + G∗(q) = HT
(q)Su
λ = Z(q)[Nλ(q,˙q)˙qnc + G(q) − Su]
, qnc ∈ R3
, u ∈ R4
Loi de commande :
u = S+
(H+
)T
(q)ua ⇒ M∗(q)¨qnc + N∗(q,˙q)˙qnc + G∗(q) = ua
Choisir ua linéarisante : commande dynamique
Système en boucle fermée :
¨˜qnc + Kd”˙˜qnc + Kp”˜qnc = 0 ⇒ ˙x = Ax
Kd”, Kp” > 0 ⇒ exponentiellement stable
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 17
33. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Commande en phase de double support
Objectif
Redressement vertical du tronc (coordonnée non actionné en SS)
4 contraintes holonomes ⇒ modèle d’ordre réduit
M∗(q)¨qnc + N∗(q,˙q)˙qnc + G∗(q) = HT
(q)Su
λ = Z(q)[Nλ(q,˙q)˙qnc + G(q) − Su]
, qnc ∈ R3
, u ∈ R4
Loi de commande :
u = S+
(H+
)T
(q)ua ⇒ M∗(q)¨qnc + N∗(q,˙q)˙qnc + G∗(q) = ua
Choisir ua linéarisante : commande dynamique
Système en boucle fermée :
¨˜qnc + Kd”˙˜qnc + Kp”˜qnc = 0 ⇒ ˙x = Ax
Kd”, Kp” > 0 ⇒ exponentiellement stable
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 17
34. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Stabilité sur le cycle complet de marche :
ΣSS : ¨˜q + Kd
˙˜q + Kp˜q = F(t,˜q,˙˜q) ; ∀ (t,˜q,˙˜q) ∈ ISS × ˜ΩSS
ΣI :
˜q+
˙˜q+ = ∆3(q)
˜q−
˙˜q− ; ∀ (t,˜q,˙˜q) ∈ II × R2n
ΣDS : ¨˜q + Kd
˙˜q + Kp ˜q = 0 ; ∀ (t,˜q,˙˜q) ∈ IDS × ˜ΩDS
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 18
35. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Stabilité sur le cycle complet de marche :
ΣSS : ¨˜q + Kd
˙˜q + Kp˜q = F(t,˜q,˙˜q) ; ∀ (t,˜q,˙˜q) ∈ ISS × ˜ΩSS
ΣI :
˜q+
˙˜q+ = ∆3(q)
˜q−
˙˜q− ; ∀ (t,˜q,˙˜q) ∈ II × R2n
ΣDS : ¨˜q + Kd
˙˜q + Kp ˜q = 0 ; ∀ (t,˜q,˙˜q) ∈ IDS × ˜ΩDS
Ωss Ωds
x(0)
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36. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
La marche à vitesse constante
Paramètres de l’approche
Paramètre Signification valeur
tf la durée d’un pas (SS+impact+DS) 1.42sec
tss la durée du simple support 1sec
tds la durée du double support 0.42sec
Kd gain de retour de vitesse (SS) 10 × I5×5
Kp gain de retour de position (SS) 300 × I5×5
Kd gain de retour de vitesse, dans ¨qna (SS) 280
Kp gain de retour de position, dans ¨qna (SS) 800
Kd” gain de retour de vitesse (DS) 50 × I3×3
Kp” gain de retour de position (DS) 800 × I3×3
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 19
37. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Scénario A : La marche à vitesse constante
Cuisse1
Cuisse2
Tibia1
Tibia2
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 20
38. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Scénario A : La marche à vitesse constante
Cuisse1
Cuisse2
Tibia1
Tibia2
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 20
39. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Scénario A : La marche à vitesse constante
Tronc
Plandephase
Forcespied1
Forcespied2
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40. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Scénario A : La marche à vitesse constante
Tronc
Plandephase
Forcespied1
Forcespied2
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 21
41. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Commande en phases principales (SS, DS)
Stabilité sur le cycle complet de marche
Applications
Scénario A : La marche à vitesse constante
CommandesPuissancesmoteurs
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42. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Approche 2
Commande prédictive non linéaire
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 23
43. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Principe de base
˙x = f(x) + g(x)u , si x ∈ S0
x(t+
) = ∆(x(t−
)) , si x ∈ S0
, S0 := x ∈ Rn
| S(x) = 0
Exemple : cas du robot marcheur bipède
Il y a impact si yf2 (x(t)) = 0 ; ˙yf2 (x(t)) ≤ 0
S(x) := yf2 (x)
2
+ max{0,˙yf2 (x)}
Linéarisation partielle
˙ξ = Aξ + Bv ; ξ ∈ Rnξ
˙η = Z(ξ,η,v) ; η ∈ Rnη
Exemple : cas du robot marcheur bipède
ξ : coordonnées des jambes η : coordonnée du tronc
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 24
44. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Système à
commander
Contrôleurpar
retourd'étatTrajectoires
paramétéres
Configuration
désirée
Prédiction optimisation
Modèle du
système
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 25
45. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
t(k−1) = (k − 1)τc tk = kτc
saut saut
ξ(t(k−1)) = ξf
ξ(tk) = ξf
t
ξ(t+
(k−1)) =: ξ0
k−1
ξ(t+
k ) =: ξ0
k
Comment choisir p?
pk = ˆp(η(t−
k ),ξf
,ηf
) := min
p∈P
F(η(t−
k ),p,ξf
) − ηf 2
Q
F η(t−
k ),pk,ξf
= η(t−
k+1)
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 26
46. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
t(k−1) = (k − 1)τc tk = kτc
saut saut
ξ(t(k−1)) = ξf
ξ(tk) = ξf
t
ξ(t+
(k−1)) =: ξ0
k−1
ξ(t+
k ) =: ξ0
k
T(ξ0
k−1,p1,·)
Comment choisir p?
pk = ˆp(η(t−
k ),ξf
,ηf
) := min
p∈P
F(η(t−
k ),p,ξf
) − ηf 2
Q
F η(t−
k ),pk,ξf
= η(t−
k+1)
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 26
47. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
t(k−1) = (k − 1)τc tk = kτc
saut saut
ξ(t(k−1)) = ξf
ξ(tk) = ξf
t
ξ(t+
(k−1)) =: ξ0
k−1
ξ(t+
k ) =: ξ0
k
T(ξ0
k−1,p1,·)
T(ξ0
k−1,p2,·)
Comment choisir p?
pk = ˆp(η(t−
k ),ξf
,ηf
) := min
p∈P
F(η(t−
k ),p,ξf
) − ηf 2
Q
F η(t−
k ),pk,ξf
= η(t−
k+1)
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 26
48. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
t(k−1) = (k − 1)τc tk = kτc
saut saut
ξ(t(k−1)) = ξf
ξ(tk) = ξf
t
ξ(t+
(k−1)) =: ξ0
k−1
ξ(t+
k ) =: ξ0
k
T(ξ0
k−1,p1,·)
T(ξ0
k−1,p2,·)
Comment choisir p?
pk = ˆp(η(t−
k ),ξf
,ηf
) := min
p∈P
F(η(t−
k ),p,ξf
) − ηf 2
Q
F η(t−
k ),pk,ξf
= η(t−
k+1)
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 26
49. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
pk = ˆp(η(t−
k ),ξf
,ηf
) := min
p∈P
F(η(t−
k ),p,ξf
) − ηf 2
Q
remplacé dans la dynamique interne, donne
η(t−
k+1) = Fcl(η(t−
k ),¯xf
) ; ¯xf
:= (ξf
,ηf
)
Un système discret autonome
C’est la dynamique interne projetée sur la section de Poincaré
Sous une forme multi pas (évaluée après k0 sauts)
η(t−
k+k0
) = Fk0
cl (η(t−
k ),¯xf
)
Originalité : cycles limites multiples
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 27
50. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
pk = ˆp(η(t−
k ),ξf
,ηf
) := min
p∈P
F(η(t−
k ),p,ξf
) − ηf 2
Q
remplacé dans la dynamique interne, donne
η(t−
k+1) = Fcl(η(t−
k ),¯xf
) ; ¯xf
:= (ξf
,ηf
)
Un système discret autonome
C’est la dynamique interne projetée sur la section de Poincaré
Sous une forme multi pas (évaluée après k0 sauts)
η(t−
k+k0
) = Fk0
cl (η(t−
k ),¯xf
)
Originalité : cycles limites multiples
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 27
51. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Analyse de stabilité
Poursuite exacte ⇒ ξ(t−
k ) = ξf
La stabilité du système dépend de la convergence de la séquence η(t−
k ) k∈N
1 Convergence vers une trajectoire k0-cyclique
lim
j→∞
η(t−
jk0
) − ηf
= 0
2 Convergence vers un voisinage d’une trajectoire k0-cyclique
lim
j→∞
η(t−
jk0
) − ηf
≤ ε
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 28
52. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Analyse de stabilité
Poursuite exacte ⇒ ξ(t−
k ) = ξf
La stabilité du système dépend de la convergence de la séquence η(t−
k ) k∈N
1 Convergence vers une trajectoire k0-cyclique
lim
j→∞
η(t−
jk0
) − ηf
= 0
2 Convergence vers un voisinage d’une trajectoire k0-cyclique
lim
j→∞
η(t−
jk0
) − ηf
≤ ε
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 28
53. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Convergence vers un cycle limite
Région d'attraction
r = η − ηf 2
Qρ
ΨQ
k0
(r) := sup η−ηf 2
Q=r Fk0
cl (η,xf
) − ηf 2
Q
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 29
54. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Convergence vers un voisinage d’un cycle limite
Région d'attraction
Voisinage du
cycle limite
r = η − ηf 2
Qρ
ΨQ
k0
(r) := sup η−ηf 2
Q=r Fk0
cl (η,xf
) − ηf 2
Q
ε
ε
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 30
55. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Robustesse de l’approche en terme de stabilité
Région d'attraction
du système nominal
Voisinage du cycle limite
pourle système incertain
Système incertain
Système nominal
Région d'attraction
du système incertain
r = η − ηf 2
Qρ1ρ2
ΨQ
k0
(r) = supδ sup η−ηf 2
Q=r Fk0
cl (η,xf
) − ηf 2
Q
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 31
56. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
• Un système non linéaire dont le linéarisé est non commandable
• Le système chaotique impulsionnel de Lorenz
• La bille sur le rail
• Le pendule inversé ECP 505 • Le robot bipède Rabbit
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 32
57. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Application au robot bipède RABBIT
Support droit
Impact gauche
Support gauche
Impact droit
M(q)¨q + N(q,˙q)˙q + G(q) = Su + JT
1 (q)λ
Φss(q) = 0
˙x = f(x) + g(x)u ; λ = Λ(x,u)
x(t+
) = ∆(x(t−
))
Linéarisation partielle
h(x) := (q31 q41 q32 q42)T
∈ R4
ξ := q31 q41 q32 q42 ˙q31 ˙q41 ˙q32 ˙q42
T
∈ R8
η := q1 ˙q1
T
∈ R2
Paramètre d’optimisation scalaire : p = q32(tf /2)
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 33
58. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Application au robot bipède RABBIT
Support droit
Impact gauche
Support gauche
Impact droit
M(q)¨q + N(q,˙q)˙q + G(q) = Su + JT
1 (q)λ
Φss(q) = 0
˙x = f(x) + g(x)u ; λ = Λ(x,u)
x(t+
) = ∆(x(t−
))
Linéarisation partielle
h(x) := (q31 q41 q32 q42)T
∈ R4
ξ := q31 q41 q32 q42 ˙q31 ˙q41 ˙q32 ˙q42
T
∈ R8
η := q1 ˙q1
T
∈ R2
Paramètre d’optimisation scalaire : p = q32(tf /2)
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 33
59. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Choix de ξf
: paramétrisation réduite
Choix des positions :
(d,y,ρ)⇒ positions articulaires dans ξf
Choix des vitesses :
vitesse d’impact désirée vp → vitesse à
norme minimale ⇒ vitesses articulaires
dans ξf
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 34
60. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Principe d’application
Initialisation :
Calcul de :
Génération de trajectoires de référence
- Solution du Problème d’optimisation
- Calcul des coefficients des B -Splines
Calcul de la commande de poursuite
Poursuite jusqu’au prochain inst de décision
Impact ?
Non
Dynamique de l’impact
Permutation des jambes
Acquisition des mesures
Oui
Acquisition des mesures
Initialisation :
Calcul de :
Génération de trajectoires de référence
- Solution du Problème d’optimisation
- Calcul des coefficients des B -Splines
Calcul de la commande de poursuite
Poursuite jusqu’au prochain inst de décision
Impact ?
Non
Dynamique de l’impact
Permutation des jambes
Acquisition des mesuresAcquisition des mesures
Oui
Acquisition des mesures
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 35
61. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Résultats de simulation
scénarios de simulation
Marche à vitesse constante
Génération d’allures transitoires de démarrage et d’arrêt
Transition entre différentes vitesses de marche
Balancement autour d’une posture d’équilibre
Robustesse vis-à-vis des incertitudes paramétriques
Robustesse vis-à-vis des irrégularités du le sol
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 36
62. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
La marche à vitesse constante
Paramètres de l’approche
Paramètre Signification valeur
tf la durée d’un pas 0.75sec
y hauteur des hanches y = 0.775m
d Longueur d’un pas 0.3m
ρ position horizontale des hanches 0.5
vp2
vitesse d’impact désirée du pied de balancement −0.25m/sec
(q1,˙q1)0 position et vitesse initiale du tronc (0,0)
Q matrice de pondération
1 0
0 0
vmoy vitesse moyenne de marche −0.4m/sec
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 37
63. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario A : La marche à vitesse constante
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 38
64. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario A : La marche à vitesse constante
Plandephase(tronc)
Forcesdecontact
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 39
65. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario A : La marche à vitesse constante
Plandephase(tronc)
Forcesdecontact
Commandes
Puissancemoteurs
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 39
66. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario A : animation graphique
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 40
67. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario B : Transition entre différentes vitesses de marche
Plandephase(tronc)
Forcesdecontact
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 41
68. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario B : Transition entre différentes vitesses de marche
Plandephase(tronc)
Forcesdecontact
Commandes
Puissancemoteurs
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 41
69. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario C
Balancement autour d’un équilibre
Scénario D
Robustesse envers des irrégularité du sol
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 42
70. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario C : Balancement autour d’un équilibre
Plandephase(tronc)
Forcesdecontact
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 43
71. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario C : Balancement autour d’un équilibre
Plandephase(tronc)
Forcesdecontact
Commandes
Puissancemoteurs
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 43
72. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario D : Robustesse envers des irrégularités du sol
Cuisses
Tibias
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 44
73. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario D : Robustesse envers des irrégularités du sol
Cuisses
Tibias
Tronc
Plandephase(tronc)
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 44
74. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario D : Robustesse envers des irrégularités du le sol
Forcesdecontact
Commandes
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 45
75. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénario D : Robustesse envers des irrégularités du le sol
Forcesdecontact
Commandes
Puissancemoteurs
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 45
76. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Principe de base
Analyse de Stabilité
Applications
Scénarios C & D : animation graphique
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 46
77. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Problème traité :
Commande de la marche dynamique d’un robot bipède sous
actionné
Confronté à :
Un système non linéaire instable en boucle ouverte
Sous actionnement
Dynamique hybride
Interaction avec l’environnement (le sol)
Solutions proposées :
Commande par la méthode de Lyapunov
Commande prédictive non linéaire de faible dimension
Analyse de la stabilité en boucle fermée :
Méthode de Lyaponov (app1)
Outil graphique basé sur la section de Poincaré (app2)
Perspectives :
Implémentation en temps réel sur le prototype Rabbit
Optimisation (hors ligne) de la configuration désirée pour
élargir la région d’attraction
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 47
78. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Problème traité :
Commande de la marche dynamique d’un robot bipède sous
actionné
Confronté à :
Un système non linéaire instable en boucle ouverte
Sous actionnement
Dynamique hybride
Interaction avec l’environnement (le sol)
Solutions proposées :
Commande par la méthode de Lyapunov
Commande prédictive non linéaire de faible dimension
Analyse de la stabilité en boucle fermée :
Méthode de Lyaponov (app1)
Outil graphique basé sur la section de Poincaré (app2)
Perspectives :
Implémentation en temps réel sur le prototype Rabbit
Optimisation (hors ligne) de la configuration désirée pour
élargir la région d’attraction
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 47
79. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Problème traité :
Commande de la marche dynamique d’un robot bipède sous
actionné
Confronté à :
Un système non linéaire instable en boucle ouverte
Sous actionnement
Dynamique hybride
Interaction avec l’environnement (le sol)
Solutions proposées :
Commande par la méthode de Lyapunov
Commande prédictive non linéaire de faible dimension
Analyse de la stabilité en boucle fermée :
Méthode de Lyaponov (app1)
Outil graphique basé sur la section de Poincaré (app2)
Perspectives :
Implémentation en temps réel sur le prototype Rabbit
Optimisation (hors ligne) de la configuration désirée pour
élargir la région d’attraction
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 47
80. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Problème traité :
Commande de la marche dynamique d’un robot bipède sous
actionné
Confronté à :
Un système non linéaire instable en boucle ouverte
Sous actionnement
Dynamique hybride
Interaction avec l’environnement (le sol)
Solutions proposées :
Commande par la méthode de Lyapunov
Commande prédictive non linéaire de faible dimension
Analyse de la stabilité en boucle fermée :
Méthode de Lyaponov (app1)
Outil graphique basé sur la section de Poincaré (app2)
Perspectives :
Implémentation en temps réel sur le prototype Rabbit
Optimisation (hors ligne) de la configuration désirée pour
élargir la région d’attraction
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 47
81. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Problème traité :
Commande de la marche dynamique d’un robot bipède sous
actionné
Confronté à :
Un système non linéaire instable en boucle ouverte
Sous actionnement
Dynamique hybride
Interaction avec l’environnement (le sol)
Solutions proposées :
Commande par la méthode de Lyapunov
Commande prédictive non linéaire de faible dimension
Analyse de la stabilité en boucle fermée :
Méthode de Lyaponov (app1)
Outil graphique basé sur la section de Poincaré (app2)
Perspectives :
Implémentation en temps réel sur le prototype Rabbit
Optimisation (hors ligne) de la configuration désirée pour
élargir la région d’attraction
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 47
82. Introduction & problématique
Approche 1 : commande par la méthode de Lyapunov
Approche 2 : commande prédictive non linéaire
Conclusions & perspectives
Publications
A.Chemori and A. Loria, "Control of a planar under-actuated biped on a complete walking cycle", IEEE
Transactions on Automatic Control, vol 49, N 5, May 2004.
A.Chemori and A. Loria, "Commande d’un robot bipède sur un cycle complet de marche", CIFA’02
(Conférence Internationale Francophone d’Automatique), Nantes, France, 2002.
A.Chemori and A. Loria, "Control of a planar five link under-actuated biped robot on a complete walking
cycle", IEEE CDC’02 (41st. International Conference on Decision and Control), Las vegas-Nevada, USA,
2002.
A.Chemori and A. Loria, "Walking control strategy for a planar under-actuated biped robot based on optimal
reference trajectories and partial feedback linearization", RoMoCo’04 (4th International workshop on Robot
Motion and Control), Puszczykowo, Poland, 2004.
———————————————————————————————————————————
A.Chemori and M. Alamir "Limit cycle generation for a class of nonlinear systems with jumps using a low
dimensional predictive control", International Journal of control, to appear, 2005
A.Chemori and M. Alamir "Nonlinear Predictive Control of Under-actuated Mechanical Systems
Application : the ECP 505 inverted pendulum", MTNS’04 (16th International Symposium on Mathematical
Theory of Networks and Systems), Leven, Belgique, 2004
A.Chemori and M. Alamir "Low dimensional predictive control scheme for limit cycle generation in
nonlinear hybrid controlled systems", CCCT’04 (International Conference on Computing, Communications
and Control Technologies), Texas, USA, 2004
A.Chemori and M. Alamir "Generation of Multi-steps limit cycles for Rabbit using a low dimensional
nonlinear predictive control scheme", IEEE/RSJ IROS 2004 (International Conference on Intelligent Robots
and Systems), Sendai, Japan, 2004
A.Chemori and M. Alamir "A new low dimensional nonlinear predictive control scheme for Rabbit’s
dynamic walking control", HLR 2004 (French-German Workshop on humanoid and legged robots), Metz ,
France, 2004
Ahmed CHEMORI LAG - ENSIEG Mardi 14 juin 2005 48