Choix ROBOTIQUE

De nos jours, le traitement d’images est omniprésent dans les technologies de l’information : médecine, biologie, agriculture, divertissement, culture, mesure, mécanique …

Le traitement d’image consiste à appliquer des transformations mathématiques sur des images dans le but d’en modifier l’aspect ou d’en extraire une information. De façon plus générale, le traitement d’images vise à manipuler l’information sous-jacente contenue dans une image. S’il a longtemps été réalisé grâce à des circuits électroniques, le traitement d’images est, de nos jours, réalisé presque exclusivement de façon numérique, c’est-à-dire via des algorithmes programmés généralement avec un langage impératif (C, C++, Java, Python, …).

Cette unité d’enseignement vise à donner des bases solides en traitement d’images. Elle aborde entre autre la formation et l’acquisition des images, les transformations colorimétriques, les opérations morphologiques, les transformations géométriques, la compression, les transformations fréquentielles, les techniques de reconnaissance et de mise en correspondance, … et une introduction aux méthodes d’apprentissage profond. Les cours sont complétés par des vidéos de soutien.

L’unité d’enseignement est composée majoritairement de 11 cours didactiques abordant les bases dans les principaux domaines du traitement d’images et de 3 séances de travaux pratiques dont les sujets sont à choisir parmi 6 propositions. Les étudiants peuvent choisir de réaliser les travaux sur des images qu’ils apportent correspondant à leur domaine de formation.

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Le module couvrira les points suivants:

• Introduction au système de gestion de versions Git
• Introduction au middleware ROS pour la réalisation d’applications robotiques
• Modularisation d’une application robotique

Travaux pratiques: Mise en place d’une application ROS, test sur simulateur et vérification sur robot réel

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Le module couvrira les points suivants:

• Introduction à la robotique : histoire, type de robots, mécanismes série et parallèle, applications
• Composants (capteurs et actionneurs)
• Génération de trajectoires (dans les espaces articulaire et opérationnel)
• Modèles géométriques direct/inverse, modèle Cinématique direct/inverse
• Commande cinématique et singularités
• Problématiques et applications en robotique mobile
• Modèles non-holonomes: unicycle, bicycle, voiture
• Capteurs et odométrie
• Localisation par télémètre, et par fusion de données (filtre de Kalman)
• Cartographie (transformations homogènes et ICP)
• Navigation (régulation de pose, suivi de chemin)

Travaux pratiques: mise en place des acquis sur un robot réel (soit bras manipulateur, soit robot à roues), programmation ROS avec git et python.

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