Formation/Cours

Compétence visées : 32 (322/323), 34 (342/343), 112 (1121/1122)

Dans ce cours, il sera question de mettre en œuvre des techniques de perception, localisation, navigation et communication pour rendre un système robotisé autonome. Celui-ci devra interagir avec son environnement ainsi qu’avec les autres entités fixes ou mobiles. En effet, il sera question d’implémenter des algorithmes de commande référencée vision par ordinateur et de navigation (ex. SLAM) et des architectures de communication (ROS, MQTT). Des cas d’application seront présentés par des entreprises de robotique afin d’illustrer l’utilisation de ces techniques sur des cas d’usage. Une sensibilisation à l’industrialisation et aux contraintes que cela induit dans la conception des systèmes robotisés sera également abordée.

A la fin de ce cours, l’étudiant devra être capable de :
– Concevoir et développer un système robotisé autonome en choisissant de manière appropriée les algorithmes de navigation, en tenant compte des contraintes d’industrialisation
– Savoir concevoir l’architecture de communication et logiciel du robot
– Savoir implémenter un algorithme de commande référencée vision sur un robot
– Savoir implémenter un algorithme de localisation et navigation (e.g. SLAM) sur un robot en utilisant ROS

Certaines approches pédagogiques de ce module permettent de travailler des compétences transversales comme la gestion de projet, la rédaction d’un rapport et la communication orale.

Ce module est le complément du module de Systèmes Robotisés Intelligents. Il focalise plus particulièrement sur les notions de communications (entre les entités du système robotisé aussi que d’autres entités de son environnement) et de navigation autonome.
Il traite plusieurs thématiques :
– Stratégies de navigation autonome
– Protocoles de communication et architectures logiciels
– ROS : Robot Operating System
– Cas applicatifs présentés par des entreprises de robotique