Robotique Avancée 1

Code Cours
2021-JUISEN-M2S1-MB-ST-103
Langue d'enseignement
FR, EN
Matières
MB-ST
Ce cours apparaît dans les formation(s) suivante(s)
Diplôme Ingénieur ISEN - Crédits ECTS: 0.00
Responsable(s)
AM.KOKOSY, G.TAGNE
Intervenant(s)
AM.KOKOSY, G.TAGNE, Maxime AGACHE
Niveau
Master
Année de formation
Période

Présentation

Prérequis
Conception des régulateurs numériques, Analyse des systèmes décrits par un modèle d'état, filtre de Kalman, traitement d'images
Objectifs
Compétence visées : 34 (341/342/343), 41 (411/412), 42 (421/422), 43 (431/432/433), 56 (561/562), 111 (1111/1112), 113 (1131/1132/1133), 118 (1181/1182/1183/1184)

Ce cours se propose d’étudier les outils nécessaires à la navigation autonome d’un robot mobile. Cette navigation ne peut pas se faire avec succès sans les quatre blocs fondamentaux suivants :
1. La perception : le robot doit être capable de traiter les données issues de ses capteurs pour récupérer des informations représentatives de l’environnement dans lequel il évolue.
2. La localisation : le robot doit pouvoir déterminer sa position dans son environnement.
3. La stratégie : le robot doit être capable de savoir comment agir pour satisfaire son objectif.
4. La planification et le suivi : le robot doit planifier, en fonction de la stratégie, la trajectoire à suivre et calculer les commandes qui garantissent qu’il suivra cette trajectoire.

Afin de pouvoir se localiser et percevoir son environnement, les robots ont besoin de capteurs et de traiter l’information qu’ils reçoivent de ceux-ci.
Une fois que l’information est traitée, les robots doivent agir afin d’accomplir leur mission en fonction de la stratégie mise en place. Cette stratégie peut évoluer en fonction de l’avancement de la mission et des informations que les robots reçoivent de leur environnement et de leur état interne.
Présentation
• Capteurs utilisés en robotique mobile
• Traitement d’images
– Recherche d'objets par calcul de caractéristiques
– Stéréovision par calibration
– Recherche et mise en correspondance de points d'intérêts
• Fusion de données
– Introduction à la fusion des données
– Fusion de données : Vision probabiliste de la fusion
– Fusion de données : Vision possibiliste de la fusion
– Fusion de données : Vision crédibiliste de la fusion
• Planification et suivi de trajectoire
– Modélisation du robot
– Perception
– Localisation
– Planification de trajectoire
– Simulation dans l’environnement Player/Stage

Modalités

Organisation
Type Nombre d'heures Remarque
Présentiel
Cours - face à face 45,00
Projet 70,00
Travaux Pratiques 25,00
Charge de travail globale de l'étudiant 140,00
Évaluation
Type de Contrôle Durée Nombre Pondération
Examen (final)
Soutenance 1,00 2 20,00
Examen écrit 4,00 1 10,00
Exament de TP 4,00 2 20,00
Autres
Rapport de projet 1,00 1 20,00
Miniprojet 70,00 1 30,00
TOTAL 100,00

Ressources

Bibliographie
Principles of Robot Motion - H. Choset, K. Lynch, S. Hutchinson, G. Kantor, W. Burgard, L. Kavraki and S. Thrun

MIT Press, 2005

La robotique mobile - sous la direction de Jean-Paul Laumond

Hermes, 2001

Autonomous Robots - G. A. Bekey

MIT Press, 2005