Le cours GPA778 vise l'acquisition de connaissances au sujet des familles d'algorithmes typiquement employés en robotique au sens large, en portant cependant une attention particulière à la robotique mobile. Le cours familiarise d'abord l'étudiant·e avec certains principes de base reliés à la programmation et à la robotique, puis présente une multitude d'approches logicielles permettant aux robots d'intéragir de manière efficace avec l'environnement. En particulier, le cours a entre autres comme objectifs d'amener l'étudiant·e à:
- Se familiariser avec un ordinateur monocarte de type Raspberry PI fonctionnant sous Linux (Ubuntu);
- Acquérir des connaissances de base en programmation Bash et Python;
- Comprendre le fonctionnement de ROS (Robot Operating System) et développer des packages informatiques sous cet environnement;
- Développer la cinématique de robots mobiles simples;
- Connaître les moyens de locomotion et morphologies typiques utilisés en robotique mobile;
- Connaître les principales technologies de capteurs pouvant être intégrées sur un robot et leurs implications sur le plan logiciel;
- Développer de solides compétences en développement d'algorithmes pour robot(s), notamment en:
- Perception 2D et 3D, avec techniques de filtrage et maillage;
- Identification des surfaces de travail (e.g.: surfaces navigables);
- Localisation simple basée sur encodeurs et centrale inertielle (navigation aux instruments), puis plus complexe par fusion de capteurs et par odométrie visuelle;
- Planification et suivi de trajectoires;
- Cartographie et exploration;
- Distinguer les avantages et les inconvénients des approches logicielles classiques lors d'activités de cartographie et localisation simulatanées (SLAM) au niveau de leur coût d'opération logicielle, selon le contexte d'opération;
- Obtenir une introduction sur l'intelligence artificielle appliquée à la robotique.
Ultimement, l'étudiant·e devrait, au terme de ce cours, avoir acquis des habiletés lui permettant d'implanter efficacement les algorithmes étudiés durant les scéances magistrales et appliquées durant les laboratoires, sur de réelles plateformes robotisées.
- Enseignant: Samuel Blanchet
- Enseignant: Jean-Philippe Roberge