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Responsable(s) David St-Onge

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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : David St-Onge


PLAN DE COURS

Hiver 2022
MEC745 : Robotique mobile (3 crédits)


Modalités de la session d’hiver 2022


Pour assurer la tenue de la session d’hiver 2022, les modalités suivantes seront appliquées :


Les activités d’enseignement de la session d’hiver 2022 comprendront des activités en présence et à distance, lesquelles seront ajustées en fonction de l’évolution de la situation socio-sanitaire.


Pour les cours (ou séances de cours) donnés à distance, l’étudiant ou l'étudiante doit avoir accès à un ordinateur, un micro, une caméra et un accès à internet, idéalement de 10Mb/s ou plus. Il ou elle doit ouvrir sa caméra et/ou son micro lorsque requis, notamment pour des fins d’identification ou d’évaluation.


Les cours (ou séances de cours) donnés à distance pourraient être enregistrés afin de les rendre disponibles aux personnes inscrites au cours.


La notation des cours sera la notation régulière prévue aux règlements des études de l’ÉTS.


Les examens (intra, finaux) se feront en présence, si la situation socio-sanitaire le permet.


Le contexte actuel oblige bien sûr l’ÉTS à suivre de près l’évolution de la pandémie de COVID-19, laquelle pourrait entraîner, avant ou après le début de la session d’hiver 2022, un resserrement des directives et recommandations gouvernementales. Nous vous assurons que l’ÉTS se conformera aux règles en vigueur afin de préserver la santé publique et, si requis, qu'elle pourrait aller jusqu’à interdire l’accès physique au campus universitaire et ordonner que toutes les activités d’enseignement et d’évaluation soient exclusivement données à distance pour toute ou pour une partie de la session d’hiver 2022. Ainsi, si les examens (intra, finaux) devaient se faire à distance, leur surveillance se fera à l’aide de la caméra et du micro de l’ordinateur et pourrait être enregistrée. Ceci est nécessaire pour se conformer aux exigences du Bureau canadien d’agrément des programmes de génie (BCAPG) afin d’assurer la validité des évaluations.


Des exigences additionnelles pourraient être spécifiées par l’ÉTS ou votre département, suivant les particularités propres à votre programme.


En vous inscrivant ou en demeurant inscrit à la session d'hiver 2022, vous acceptez les modalités particulières de la session d’hiver 2022.


Nous vous rappelons que vous avez jusqu’au 18 janvier 2022 pour vous désinscrire de vos cours et être remboursé.


Pour les nouveaux étudiants inscrits au programme de baccalauréat uniquement, vous avez jusqu’au 1er février 2022 pour vous désinscrire de vos cours et être remboursé.




Préalables
Programme(s) : 7684,7884
             
  Profils(s) : Tous profils  
             
    MAT265 ET MEC222    
             
Unités d'agrément
Total d'unités d'agrément : 58,8 25,0 % 25,0 % 50,0 %




Qualités de l'ingénieur

Qn
Qualité visée dans ce cours  
Qn
  Qualité visée dans un autre cours  
  Indicateur enseigné
  Indicateur évalué
  Indicateur enseigné et évalué



Descriptif du cours

Ce cours présente les concepts clés de la robotique mobile en génie mécanique : de la mobilité à l’ergonomie.

Au terme de ce cours, l’étudiant sera en mesure :

  • de distinguer les particularités des principaux modes de locomotion (à hélices, à pattes et sur roues);
  • de dériver les équations dynamiques du mouvement pour des plateformes robotiques simples;
  • d’identifier les capteurs requis selon la tâche et l’environnement d’un robot;
  • d’estimer la pose d’un robot par amalgame de certains capteurs;
  • de monter une étude d’usabilité (méthodologie, éthique et outils d’analyse) pour un système robotique.

Notions de base des mécanismes robotiques, leur dynamique, leur usabilité et leur contrôle intelligent. Survol des principales composantes : les actionneurs et les capteurs (sonar, laser, caméra et centrale inertielle). Modélisation et conception de systèmes de locomotion : sur roues, à pattes et à hélices. Estimation d’état (position et orientation) d’un robot. Conception centrée sur l’utilisateur : méthodologie et outils. Survol des applications de l’apprentissage machine à la robotique et outils de déploiement.

Laboratoires portant sur le contrôle de plateformes robotiques commerciales sur roues et l’interaction avec leur opérateur.




Objectifs du cours

Voir ci-dessus.




Stratégies pédagogiques
  • 3h30 de cours par semaine (incluant une pause de 30 minutes);
  • 2 heures de laboratoire toutes les semaines, réparties sur 3 projets;
  • 4 heures d'étude et de travail sur les laboratoires par semaine.

Utilisation d’un ENA (environnement numérique d’apprentissage) : la plateforme de cours Moodle (https://ena.etsmtl.ca) sera utilisée pour le téléchargement des documents du cours, les quiz hebdomadaires,  les travaux en équipe (forum privé pour chaque équipe) et la remise des travaux.

Pédagogie inverse hybride : le matériel du cours est développé de manière à permettre un apprentissage des concepts clés en différé, selon l'horaire de l'étudiant. Chaque semaine, un quiz sur Moodle valide les apprentissages avant la rencontre en classe. Celle-ci sert ainsi à discuter des concepts et à s'exercer ensemble.




Utilisation d’appareils électroniques

N/A




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Lundi 08:30 - 12:30 Laboratoire (2 sous-groupes)
Mercredi 08:30 - 12:00 Activité de cours



Coordonnées de l’enseignant
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 David St-Onge Activité de cours David.St-Onge@etsmtl.ca
01 Corentin Boucher Laboratoire (2 sous-groupes) corentin.boucher.1@ens.etsmtl.ca



Cours
Séances Description Nbr heures

C1

Introduction à la robotique mobile et Robotic Operating System

3

C2

Rappel de mathématiques préliminaires : transformations homogènes, trigonométrie géométrique et distributions normales

3

C3

Véhicules sur roues : topologies et cinématique

3

C4

Estimateurs d'état : combinaisons gaussiennes et filtre de Kalman

3

C5

Perception et localisation : Lidar, GPS et autres capteurs

3

C6

Estimateurs d'état (suite) : filtre de Kalman étendu

3

C7

EXAMEN INTRA

3

C8

Navigation et cartographie

3

C9

Ergonomie et interaction : éthique, études d'usabilité, hypothèses et tests statistiques

3

C10

Véhicules à pattes : topologies et cinématique

3

C11

Véhicules aériens : topologies et dynamique

3

C12

Petits aéronefs télépilotés : réglementation

3

C13

Intelligence artificielle en robotique

3




Laboratoires et travaux pratiques

Séances de laboratoire sur le contrôle d'un manipulateur mobile dans l'environnement Robotic Operating System (ROS) de la simulation Gazebo au robot réel (base mobile Clearpath Dingo et manipulateur Kinova Gen3Lite). Les projets des laboratoires sont réalisés en partie au local attitré (A-2230), mais demandent également de travailler à distance en simulation entre les séances. L'ensemble des laboratoires est réalisé dans le langage de programmation Python. Une base de programmation générale (Matlab) est suffisante pour s'adapter à la programmation Python au cours du semestre.




Utilisation d'outils d'ingénierie
  • Robotic Operating System (environnement de développement robotique);
  • Gazebo (simulateur physique et dynamique);
  • Langage Python (via des Jupyter Notebooks).



Évaluation

 

Activités Pondération (%) Date de remise

Quizz

10 %

(moyenne des 12 Quiz)

Avant chaque cours à compléter sur Moodle

Laboratoires

Projet 1 : 5 %

Avant le 4ième laboratoire

Projet 2 : 15 %

Avant le 7ième laboratoire

Projet 3 : 25 % Avant la fin du semestre
Examen intra 20 % Au 7ième cours
Examen final 25 % Semaine des examens finaux



Dates des examens intra
Groupe(s) Date
1 16 février 2022



Date de l'examen final
Votre examen final aura lieu pendant la période des examens finaux, veuillez consulter l'horaire à l'adresse suivante : http://etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Examens-finaux


Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.7 b / cycles supérieurs, article 6.5.4 b) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

Retard de remise électronique via la plateforme Moodle pour les laboratoires (https://ena.etsmtl.ca) : pénalité de 10 % par 24 h de retard.




Absence à un examen
Dans les cinq (5) jours ouvrables suivants, la tenue de son examen, l’étudiant devra justifier son absence d’un examen durant le trimestre auprès de la coordonnatrice – Affaires départementales qui en référera au directeur du département ou du SEG. Pour un examen final, l’étudiant devra justifier son absence auprès du Bureau du registraire. Dans tous les cas, l’étudiant doit effectuer sa demande en complétant le formulaire prévu à cet effet qui se trouve dans son portail Mon ÉTS/Formulaires. Toute absence non justifiée par un motif majeur (maladie certifiée par un billet de médecin, décès d’un parent immédiat, Activité compétitive d’un étudiant appartenant à un club scientifique ou un club sportif d’élite de l’ÉTS ou au programme « Alliance sport étude » ou autre) à un examen entraînera l’attribution de la note zéro (0).



Plagiat et fraude
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (https://www.etsmtl.ca/docs/ETS/Gouvernance/Secretariat-general/Cadre-reglementaire/Documents/Infractions-nature-academique ) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet.  À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et les étudiants sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (https://www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).



Documentation obligatoire

Les notes de cours, exercices et instructions des laboratoires sont disponibles sur le site du cours sur Moodle. Plusieurs autres ressources y sont également disponibles pour aider les étudiants à apprivoiser le langage de programmation Python.




Ouvrages de références

La référence principale du cours (disponible en pdf à la BiblioTech) est :

 

  • Roland Siegwart, Illah Reza Nourbakhsh and Davide Scaramuzza. 2011. Introduction to Autonomous Mobile Robots (Second Edition). MIT Press.

 

D'autres références servent en complément :

 

  • Morgan Quigley, Brian Gerkey, and William D. Smart. 2015. Programming Robots with ROS: A Practical Introduction to the Robot Operating System (First edition). O’Reilly Media, Inc.
  • Gregory Dudek, and Mikael Jenkin. 2010. Computational Principles of Mobile Robotics. Cambridge: Cambridge University Press.



Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

https://ena.etsmtl.ca/course/view.php?id=15767