Au terme de ce cours, l’étudiant ou l'étudiante :
- aura acquis des connaissances avancées en programmation d’algorithmes s’exécutant à bord de systèmes robotiques mobiles;
- se sera familiarisé avec les principales familles d’algorithmes embarqués;
- aura développé les compétences nécessaires à leur implantation efficace sur de réelles plateformes robotisées.
Introduction à la robotique mobile: principaux modes de locomotion, cinématique des robots mobiles et capteurs liés à la navigation autonome. Utilisation du système d’exploitation Linux : automatisation par interprétation de commandes BASH, gestion des processus, commande de périphériques d’entrée/sortie. Initiation à l’environnement ROS : intégration de capteurs et d’actionneurs, communication interprocessus et outils de développement. Étude détaillée d’algorithmes embarqués : techniques de reconstruction de l’environnement par stéréoscopie et/ou nuages de points, maillage, appariement de points, algorithmes de Delaunay, ICP, filtres de Kalman et filtrage de scènes. Revue et analyse d’algorithmes de navigation autonome : localisation, planification et suivi de trajectoires, navigation aux instruments et algorithme de Madgwick, méthode des potentiels, odométrie visuelle, cartographie et localisation simultanées (SLAM). Étude d’algorithmes modernes de contrôle robotique basés sur l’intelligence artificielle: apprentissage par renforcement et RHC/MPC.
Séances de laboratoire portant sur la mise en pratique des algorithmes étudiés lors des séances magistrales grâce à un robot mobile évoluant dans un environnement structuré et inconnu.
- Enseignant: Samuel Blanchet
- Enseignant: Jean-Philippe Roberge