Séance de cours

Localisation des robots : systèmes de positionnement et odométrie

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Dans cours

ENG-466: Distributed intelligent systems

The goal of this course is to provide methods and tools for modeling distributed intelligent systems as well as designing and optimizing coordination strategies. The course is a well-balanced mixture of theory and practical activities. ...

Description

Cette séance de cours couvre les fondamentaux de la localisation des robots, en mettant l'accent sur les systèmes de positionnement et l'odométrie. Les sujets abordés comprennent les techniques de positionnement intérieur et extérieur, la fusion de capteurs pour la localisation, l'odométrie à l'aide d'encodeurs de roues et la modélisation d'erreurs dans la localisation 1D. La séance de cours s'inscrit également dans le filtre Kalman pour la fusion des capteurs et l'importance de la localisation basée sur les caractéristiques pour réduire l'incertitude de position.

Enseignant·e

Alcherio Martinoli

I received my Diploma in Electrical Engineering from the Swiss Federal Institute of Technology in Zurich (ETHZ), and a Ph.D. in Computer Science from the Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL). I am currently an Associate Professor at the School of Architecture, Civil, and Environmental Engineering and the head of the Distributed Intelligent Systems and Algorithms Laboratory. Before joining EPFL I carried out research activities at the Institute of Biomedical Engineering of the ETHZ, at the Institute of Industrial Automation of the Spanish Research Council in Madrid, Spain, and at the California Institute of Technology, Pasadena, U.S.A. Additional information can be found on my full CV.

Source officielle

Concepts associés (32)

Cartographie et localisation simultanées

vignette|Une carte générée par le robot Darmstadt. La localisation et cartographie simultanées, connue en anglais sous le nom de SLAM (simultaneous localization and mapping) ou CML (concurrent mapping and localization), consiste, pour un robot ou véhicule autonome, à simultanément construire ou améliorer une carte de son environnement et de s’y localiser. La plupart des robots industriels sont fixes et effectuent des tâches dans un environnement connu.

Filtre de Kalman

vignette| Concept de base du filtre de Kalman. En statistique et en théorie du contrôle, le filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre a été nommé d'après le mathématicien et informaticien américain d'origine hongroise Rudolf Kálmán. Le filtre de Kalman est utilisé dans une large gamme de domaines technologiques (radar, vision électronique, communication...).

Robot navigation

Robot localization denotes the robot's ability to establish its own position and orientation within the frame of reference. Path planning is effectively an extension of localisation, in that it requires the determination of the robot's current position and a position of a goal location, both within the same frame of reference or coordinates. Map building can be in the shape of a metric map or any notation describing locations in the robot frame of reference. For any mobile device, the ability to navigate in its environment is important.

Positioning system

A positioning system is a system for determining the position of an object in space. One of the most well-known and commonly used positioning systems is the Global Positioning System (GPS). Positioning system technologies exist ranging from worldwide coverage with meter accuracy to workspace coverage with sub-millimeter accuracy. Interplanetary-radio communication systems not only communicate with spacecraft, but they are also used to determine their position.

Robotic mapping

Robotic mapping is a discipline related to computer vision and cartography. The goal for an autonomous robot is to be able to construct (or use) a map (outdoor use) or floor plan (indoor use) and to localize itself and its recharging bases or beacons in it. Robotic mapping is that branch which deals with the study and application of ability to localize itself in a map / plan and sometimes to construct the map or floor plan by the autonomous robot. Evolutionarily shaped blind action may suffice to keep some animals alive.

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Odométrie et fusion des capteurs

Explore les sources d'erreur dans l'odométrie, la fusion des capteurs, la localisation basée sur les fonctionnalités, et l'algorithme Kalman Filter.

Systèmes Intelligents Distribués: Filtres Kalman et Flocing

Explore les filtres Kalman, les comportements de regroupement et le contrôle décentralisé dans les systèmes intelligents distribués.

Bâtiment de carte active : Exploration

Explore les bases de la localisation et de la cartographie simultanées (SLAM), en se concentrant sur les techniques de création de cartes et la prédiction des mesures.

Les bases de la robotique mobile : la localisation

Couvre les bases de la robotique mobile en se concentrant sur la localisation, la discussion des capteurs, la gestion des incertitudes, le GPS et les modèles de mouvement.

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Couvre la théorie et l'application des filtres Kalman pour l'estimation et la localisation en robotique.

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