À l'issue des activités pédagogiques théoriques et pratiques de ce cours, l'étudiant saura comment les théories et les méthodes relatives à la conception de systèmes robotiques autonomes ont évolué depuis 1950. En plus de ces connaissances théoriques, l'étudiant acquerra des compétences pratiques lui permettant de travailler à la fois avec un simulateur de robot open source développé en Python et avec le robot physique E-puck. Au sein du simulateur, l'étudiant sera capable de concevoir différents types de systèmes de contrôle pour des plateformes robotiques mobiles (par exemple, le robot éducatif E-puck). L’étudiant sera capable de développer aussi bien des contrôleurs codés manuellement (par exemple, PDI, machines à états finis probabilistes) que ceux nécessitant le recours à un algorithme d’optimisation pour être paramétrés (par exemple, des réseaux neuronaux artificiels synthétisés à l’aide de techniques d’apprentissage par renforcement et de calcul évolutif). L'étudiant maîtrisera les concepts fondamentaux de la robotique mobile, liés à la cinématique des robots, aux capteurs et aux capacités telles que la navigation, la localisation et la cartographie. Il sera également capable de porter sur une plateforme physique les contrôleurs développés à l'aide du simulateur.
L'objectif principal de ce module est d'enseigner aux étudiants les théories et les méthodes relatives à la robotique autonome, de leur permettre d'acquérir les compétences pratiques nécessaires pour simuler la cinématique d'un robot mobile, de concevoir différents types de systèmes de commande et de les implémenter sur une plateforme robotique physique.
Ce cours aborde les thèmes suivants :
Les fondements théoriques de la robotique autonome bio-inspirée, de l’approche délibérative à la perspective de la théorie des systèmes dynamiques
Comment installer, utiliser et modifier un simulateur de robot open source développé en Python
Les concepts du modèle cinématique à entraînement différentiel
Les contrôleurs PID et réactifs
L’odométrie, la navigation, la localisation et la cartographie
Introduction à la robotique évolutive
Introduction à l'apprentissage par renforcement multi-agents
Comment concevoir des machines à états finis probabilistes comme contrôleurs de robot
Comment porter des systèmes de contrôle développés en simulation sur un robot physique
Voir la description du contenu du cours
Des travaux pratiques seront organisés afin d'aider les étudiants à assimiler les concepts théoriques et pratiques abordés dans ce cours. Les travaux pratiques auront lieu toutes les deux semaines. Toutefois, leur fréquence pourra être modulée (augmentée ou diminuée) en fonction des besoins des étudiants.
Compte tenu du contenu très pratique de ce cours, chaque séance sera composé d'une présentation classique du contenu à l'aide de diapositives et d'exercices pratiques visant à permettre à l'étudiant d'assimiler le contenu du cours. Pour réaliser les exercices pratiques, l'étudiant peut soit utiliser le matériel informatique mis à disposition par la faculté, soit utiliser son propre ordinateur portable. Cette dernière option est fortement encouragée car elle permettra à l'étudiant de s'exercer en dehors des cours.
L'étudiant sera évalué à l'aide de devoirs à rendre quelques semaines après la fin des cours et d'un examen oral au cours duquel l'examinateur posera des questions sur les devoirs rendus (par exemple, des questions sur certains aspects de la mise en œuvre) et sur l'ensemble du contenu du cours, y compris les parties théoriques. Les devoirs porteront sur la conception de systèmes de contrôle pour des robots autonomes à l'aide des outils présentés pendant les cours. Pour ses devoirs, l'étudiant pourra choisir des scénarios robotiques parmi une liste de scénarios fournie par l'enseignant vers la fin du cours. Les devoirs et l'examen oral compteront pour 100% de la note de ce cours. Si l'étudiant échoue à la première session, il pourra rendre de nouveaux devoirs et passer l'examen oral pendant la session d'été (deuxième session).
Tout le matériel de lecture et tout matériel de support nécessaire seront fournis par l'enseignant à partir des nombreuses ressources disponibles gratuitement sur le Web.
| Formation | Programme d’études | Bloc | Crédits | Obligatoire |
|---|---|---|---|---|
| Master 120 en sciences informatiques | Finalité spécialisée en data science | 2 | 5 | Non |
| Master 120 en sciences informatiques | Finalité spécialisée en software engineering | 2 | 5 | Non |