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2.12.22 (830)

Enseignement scientifique & technique - CSC_54456_EP : Navigation pour les systèmes autonomes

Descriptif

Les drones et les robots doivent créer des cartes de leur environnement pour planifier leur déplacement et naviguer. Ce cours présente les plateformes robotiques et les capteurs les plus courants (vision, Lidar, centrales intertielles, odométrie...) et les différentes composantes de la navigation : évitement d'obstacles ; localisation ; cartographie (SLAM) et planification de trajectoire ainsi que les techniques de filtrage (filtre de Kalman, filtrage particulaire, etc.) et d'optimisation utilisées dans ces domaines.

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme M2 DAIIG - Maj. DATAAI - Data and Artificial Intelligence

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

Pour les étudiants du diplôme M1 DAIIG - Maj. DATAAI - Data and Artificial Intelligence

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

Programme détaillé

\- Introduction / organisation du cours \- Introduction à la robotique mobile. \- Présentation des différents types d'architectures de contrôle. Approches de la navigation. \- Les capteurs de la robotique mobile et leur utilisation. \- Navigation sur carte. Représentations de l'environnement. \- Classification et présentation des différentes méthodes de localisation. Méthodes de localisation directe \- Méthodes de suivi de position. Iterated Closest Point. \- Travaux pratiques 01 : ICP avec un télémètre laser. \- Localisation par suivi de position, filtrage de Kalman. \- Travaux pratiques 02 : Filtrage de Kalman pour la localisation de robots \- Filtrage particulaire pour la localisation de robots. \- Travaux pratiques 03 : Filtrage particulaire pour la localisation de robots \- Classification et présentation des différentes méthodes de mapping. Cartographie par filtrage de Kalman. \- Travaux pratiques 04 : EKF SLAM \- Méthodes de mapping basées sur l'optimisation. \- Travaux pratiques 05 : SLAM graphique \- Planification de trajectoire pour la robotique. \- Travaux pratiques 06 : Planification de trajectoire RRT

Mots clés

Mobile Robotics, Localization, Mapping, SLAM, path planning
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