Logo ÉTS
Session
Cours
Responsable(s) Jean-Philippe Roberge

Se connecter
 

Sauvegarde réussie
Echec de sauvegarde
Avertissement





Cours

Semaine - Date Matière traitée dans le cours Référence(s)

#1 - 8 janvier

  • Présentation personnelle
  • Présentation du plan de cours
  • Introduction à la matière:
    • Historique de la robotique: focus sur la robotique mobile et son état actuel;
    • Synthèse des morphologies et familles de robots;
    • Moyens de locomotion.
Dudek & Jenkin: Chap. 1
#2 - 15 janvier
  • Introduction à Linux et ROS:
    • Terminal et notions élémentaires de BASH;
    • Architectures logicielles, communication interprocessus et notions d'abstraction du matériel.
  • Introduction au langage Python et exercices
  • Démonstrations en classe avec le robot Mirobot de WLkata
Programming Robots with ROS - A Practical Introduction to the Robot Operating System. (ressource disponible en ligne)
#3 - 22 janvier
  • Retour sur les exercices et notions du cours #2 (ROS & Python)
  • Rappels mathématiques: transformations homogènes et trigonométrie
  • Introduction aux moyens de perception employés en robotique

Kelly: Chap. 2

Dudek & Jenkin: Chap. 2

#4 - 29 janvier
  • Cinématique des robots mobiles
    • Études des moyens de locomotion et modélisation.
  • Notions de dynamique
  • Localisation I:
    • Centrale inertielle et encodeurs;
    • Algorithmes de localisation simplifiés, filtres de Madgwick.
Siegwart et al.: Chap.2-3
#5 - 5 février
  • Vision robotique I:
    • Lidars 2D, caméras passives et modèle sténopé;
    • Systèmes de vision 3D: principe de la stéréoscopie, vision par lumière structurée;
    • Algorithmes de reconstruction de l'environnement et changement de coordonnées;
    • Fusion par recalage d'images 2D sur nuages de points.

Siegwart et al.: Chap.4.1

Dudek & Jenkin: Chap. 5

#6 - 12 février
  • Vision robotique II:
    • Algorithmes de filtrage avancé (sphérique / cartésien);
    • Reconstruction de surfaces par maillage, algorithme de Delaunay;
    • Identification des surfaces navigables;
    • Définition de trajectoires.
  • Exercices de révision pour l'examen intra

Siegwart et al.: Chap.4.2-4.3

Dudek & Jenkin: Chap. 6

#7 - 19 février Examen intra  
#8 -  26 février
  • Retour sur la définition de trajectoires
    • évitement d'obstacle(s) et minimisation de l'énergie.
  • Algorithmes de suivi de trajectoires:
    • Contrôleur d'Astolfi et contrôleur PID;
    • Asservissement dans le domaine polaire ou cartésien;
    • Algorithmes de Dijkstra et A-Star.
  • Formalismes additionnels en contrôle: réseaux génétiques et contrôle hybride 

Siegwart et al.: Chap.6

Dudek & Jenkin: Chap. 7

4  mars Congé (relâche)  
#9 - 11 mars
  • Localisation II:
    • Compléments mathématiques;
    • Localisation par odométrie visuelle;
    • Algorithme RANSAC;
    • Filtres de Kalman (1ère partie): filtre de Kalman classique, filtres bayésiens.
  • Exercices

Siegwart et al.: Chap.5.1-5.5

Dudek & Jenkin: Chap. 8

 

#10 - 18 mars
  • Retour sur les exercices du cours précédent
  • Localisation III:
    • Filtres de Kalman (2ième partie): Filtre de Kalman étendu;
    • Fusion de capteurs;
    • Filtres de particules;
    • Algorithmes d'exploration.
Siegwart et al.: Chap.5.6-5.7
#11 - 25  mars
  • Techniques de représentation cartographique (locale et globale)
    • Types de cartes, grille d'occupation, Quadtrees, Diagrame de Voronoi.

Siegwart et al.: Chap.5.8

Dudek & Jenkin: Chap. 9.1-9.3

#12 - 4  avril
  • SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
    • Référencement en cartographie;
    • SLAM basé sur la vision.

Siegwart et al.: Chap.6

Dudek & Jenkin: Chap. 9.4-9.6

#13 - 8  avril
  • Intelligence artificielle en robotique
    • Brève discussion sur la classification de données visuelles;
    • Introduction aux algorithmes d'apprentissage par renforcement;
    • Commande prédictive (MPC/RHC)
Références présentées en classe
Selon l'horaire Examen final n/a

 

 

Laboratoires et travaux pratiques

Semaine - Date Description
#1 - 10 janvier Congé de laboratoire
#2 - 17 janvier Lab1a - Introduction à Linux et ROS
#3 - 24 janvier Lab1b - Interactions capteurs et actionneurs 
#4 - 31 janvier Lab1c - Localisation I: encodeurs et IMU
#5 - 7 février Lab2a - Perception I: Acquisition et visualisation Lidar et caméra
#6 - 14 février Lab2b - Perception II: Représentation 3D par Lidar 2D
#7 - 21 février Lab2c - Perception III: Maillage et surfaces navigables
#8 - 28 février Lab3a - Suivi de trajectoires
#9 - 6 mars Congé (relâche)
#10 - 13 mars Lab3b - Localisation II: Odométrie visuelle
#11 - 20 mars Lab3c - Localisation III: Filtres de Kalman et fusion de capteurs
#12 - 27 mars Projet de fin de session: Intégration des packages et cartographie
#13 - 3 avril Projet de fin de session: Techniques d'exploration
#14 - 10 avril Projet de fin de session: Tests, validation et démonstration finale.

 


Utilisation d'outils d'ingénierie

Stations de travail:

Logiciel:

  • Système d'exploitation Linux - Ubuntu 18.04 (LTS)
  • Robot Operating System (ROS) - Version Melodic
  • Langages Bash et Python (principalement)
  • Utilitaires rviz et Gazebo

Matériel:

  • Raspberry PI 4
  • Robot mobile comportant divers capteurs et actionneurs