2018-2019 / INFO0948-2

Introduction to intelligent robotics

Durée

30h Th, 4h Pr, 80h Proj.

Nombre de crédits

 Master en science des données, à finalité5 crédits  
 Master : ingénieur civil électricien, à finalité5 crédits  
 Master : ingénieur civil en informatique, à finalité5 crédits  
 Master : ingénieur civil en science des données, à finalité5 crédits  
 Master en sciences informatiques, à finalité5 crédits  
 Master : ingénieur civil mécanicien, à finalité5 crédits  

Enseignant

Pierre Sacré

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue anglaise

Organisation et évaluation

Enseignement au deuxième quadrimestre

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

1: Basics: SE(3) geometry, sensors, actuators, controllers, kinematics. 2: Mobile robots: Locomotion, localization, navigation, SLAM. 3: Arms and grippers: Reaching, grasping, grasp learning. 4: Computer Vision: Feature extraction (Edge, Harris), Fitting (Ransac, Hough), Tracking (Kalman, Nonparametric), Object recognition (PCA, probabilistic model). Page du cours: http://renaud-detry.net/teaching/info0948/

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

A la fin du cours, les étudiants seront capables de résoudre les problèmes suivants:

  • Extraire de l'information de flux vidéos (identité/position d'objets/personnes, posture corporelle, structure 3D d'un environnement)
  • Dériver un comportement utile à partir de l'information sensorielle (navigation, saisie, par optimisation, apprentissage, ou contrôle)
  • Traduire ce comportement en une série d'actions pouvant être exécutées sur un robot.
Un travail de groupe permettra aux étudiants de mettre le cours en pratique. Le travail consistera à développer (en MATLAB) un agent robotique capable de traiter des images, décider d'un comportement, et de mettre le robot en mouvement. L'agent sera évalué dans un logiciel de simulation (V-REP).

Savoirs et compétences prérequis

  • Connaissances en programmation;
  • Notions mathématiques de base;
  • Eléments de calcul de probabilités, de statistique, et d'algorithmique;

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

  • Cours théoriques;
  • Séances d'exercices;
  • Travail en groupe;

Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance)

Mode présentiel.

Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

Le cours est basé sur Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in MATLAB, par Peter Corke, publié par Springer en 2011. Cf. page du cours pour plus d'informations relatives au téléchargement/achat du livre.

Modalités d'évaluation et critères

Travail en groupe (évaluation de l'assimilation des notions pratiques).

Stage(s)

Remarques organisationnelles

Page du cours: http://renaud-detry.net/teaching/info0948/

Contacts

Renaud Detry: http://renaud-detry.net