Séance de cours

Systèmes Intelligents Distribués: Filtres Kalman et Flocing

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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 l'application des filtres Kalman dans la localisation des robots, la fusion des données sensorielles et les mouvements collectifs. Il explique l'algorithme du filtre Kalman, l'estimation du modèle de mouvement et la fusion de la prédiction du modèle de mouvement avec de nouvelles mesures. De plus, il se transforme en incertitudes non déterministes dans l'odométrie basée sur les roues et les défis de faire face aux obstacles dans les comportements de regroupement. La séance de cours explore également le concept d'affluence dans les sociétés animales, en mettant l'accent sur l'algorithme Boids de Reynolds pour simuler les mouvements collectifs. Différents exemples et algorithmes sont discutés, soulignant l'importance du contrôle décentralisé et de la matrice laplacienne pour résoudre le problème de rendez-vous.

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)

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...).

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.

Agrégation (comportement)

vignette|Une nuée d'étourneaux sansonnets en Cumbria en février 2006. Une agrégation désigne un regroupement plus ou moins temporaire d'animaux grégaires. Lorsque ce regroupement a tendance à devenir permanent et développe de nombreuses relations sociales, il s'agit d'une société animale. Quand l'agrégation concerne des oiseaux, l'éthologie comportementale parle de nuée, voire de ronde ; certains phénomènes impressionnants de vols de nombreux oiseaux qui décrivent des figures dans le ciel sont appelés murmuration (anglicisme).

Swarm behaviour

Swarm behaviour, or swarming, is a collective behaviour exhibited by entities, particularly animals, of similar size which aggregate together, perhaps milling about the same spot or perhaps moving en masse or migrating in some direction. It is a highly interdisciplinary topic. As a term, swarming is applied particularly to insects, but can also be applied to any other entity or animal that exhibits swarm behaviour.

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.

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Séances de cours associées (64)

Localisation des robots : systèmes de positionnement et odométrie

Explore la localisation des robots grâce à des systèmes de positionnement, à l'odométrie, à la fusion des capteurs et à la modélisation des erreurs.

Les bases de la robotique mobile : composants et contrôle

Couvre les composants et les défis du contrôle des robots mobiles, y compris la mécanique, la locomotion, les capteurs et les architectures.

Filtres Kalman : Estimation et localisation

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

Coopération des robots d'assistance

Explore la coopération des robots d'assistance à l'amélioration de la productivité des soins infirmiers et à la création d'une société dynamique d'ici 2050.

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.

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