Introduction à la robotique mobile autonome

• Technicien(ne) opérateur(trice) des différents robots (terrestre, aérien et sous-marin)
• Chargé(e) de projet
• Ingénieur(e) et scientifique
• Gestionnaire

Cette formation vise à développer une compréhension globale de la robotique mobile autonome. Elle couvre les composantes matérielles principales, notamment les capteurs et les mécanismes de déplacement, ainsi que les algorithmes permettant d’exploiter les données captées, autant au niveau de la cartographie que de l’intelligence artificielle. Un tour d’horizon des applications récentes permet de voir les cas d’usage de ces technologies. Elle permet également de développer un esprit critique vis-à-vis l’ensemble des solutions existantes.

• Développer une compréhension holistique des robots mobiles intelligents
• Se familiariser avec le vocabulaire du domaine
• Identifier des problématiques pouvant être potentiellement résolues par un robot mobile intelligent
• Évaluer la complexité et la faisabilité d’une solution robotique autonome pour éclairer le choix (ou non) d’utiliser un robot
• Comprendre les principales composantes formant ces systèmes et identifier leurs défis propres
• Comprendre les algorithmes de base tels que la cartographie, la planification, et la fusion d’information ainsi que la gestion de l’incertitude (mesures et déplacements)
• Comprendre le principe de base de l’apprentissage automatique avec les réseaux de neurones profonds, ainsi que les principales étapes de la réalisation d’un tel projet

• Historique des systèmes robotisés intelligents
• Exemples d’application des systèmes robotisés avec des cas d’usage : voiture autonome, agriculture, construction, hôpitaux, militaire, entrepôts, robot d’inspection, et cartographie sous-marine 3D
• Capteurs : odométrie, caméra, lidar, radar, centrale inertielle, GPS
• Systèmes de locomotion : roue, chenille, jambes, drone, sous-marin
• Localisation, cartographie et planification des déplacements
• IoT et industrie 4.0 : définitions et lien avec la robotique mobile intelligente
• IA via l’apprentissage profond appliqué aux systèmes cyber-physiques: principe de base, importance des données et opportunités pour collecte de données (voiture Tesla)

Stratégies pédagogiques

• Présentation magistrale
• Échanges
• Études de cas