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Séance de cours

Localisation des robots : systèmes de positionnement et odométrie

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.

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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.

Global Positioning System

Le Global Positioning System (GPS) (en français : « Système mondial de positionnement » [littéralement] ou « Géo-positionnement par satellite »), originellement connu sous le nom de Navstar GPS, est un système de positionnement par satellites appartenant au gouvernement fédéral des États-Unis. Mis en place par le département de la Défense des États-Unis à des fins militaires à partir de 1973, le système avec vingt-quatre satellites est totalement opérationnel en 1995.

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...).

Système de positionnement en intérieur

Un système de positionnement en intérieur ou système de géolocalisation en intérieur permet de trouver la position d'objets ou de personnes dans un espace interne à une structure (bâtiments, maisons...). La localisation joue un rôle essentiel dans la vie de tous les jours. Alors que la localisation basée sur les GPS est populaire, sa prolifération dans les environnements intérieurs est limitée. Cela est dû à la mauvaise pénétration des signaux GPS à l’intérieur des bâtiments et à l'absence fréquente de systèmes de localisation intérieure.

Visual odometry

In robotics and computer vision, visual odometry is the process of determining the position and orientation of a robot by analyzing the associated camera images. It has been used in a wide variety of robotic applications, such as on the Mars Exploration Rovers. In navigation, odometry is the use of data from the movement of actuators to estimate change in position over time through devices such as rotary encoders to measure wheel rotations.

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Séances de cours associées (35)

Apprentissage et contrôle des robots

Couvre l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots, en mettant l'accent sur la réactivité en temps réel et la planification de parcours à l'aide de systèmes dynamiques.

Robotique : Actualisation et analyse de la mobilité

Couvre les exercices corrigés de l'examen 2020 dans le domaine de la robotique, y compris des sujets tels que la précision, la vitesse, les moteurs à courant continu, le rapport d'engrenage optimal, la dynamique des bras de robot, les encodeurs et la cinématique.

Navigation autonome de robot mobile de Clutter-résilient

Introduit une approche basée sur des modèles pour une navigation robotisée efficace dans des environnements encombrés.

Enquête sur le contrôle sensorimoteur

Examine le contrôle sensorimoteur dans la locomotion à l'aide de robots et de modèles mathématiques, explorant la locomotion bimodale, la marche des insectes et la natation ondulatoire.

Robotique autonome: Kinématique et contrôle

Explore la robotique autonome, couvrant la cinématique, le contrôle, le contrôle de position, la modélisation, la linéarisation et la compensation de l'avance.

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