Planification & décision pour la robotique mobile
Télécharger en PDF- Responsable de l'UE : Anis SAHBANI (anis.sahbani@sorbonne-universite.fr)
- Code UE :
- Volumes horaires / étu : 12 h Cours, 8 h TP
- Nombre de crédits de l'UE/EC : 3 ECTS
- Parcours-type : ROBOT (option) SI (option) MeDH
- Semestre où l'enseignement est proposé : S1 S2 S3 S4
- Langue d'enseignement : Français Anglais
- Public concerné : Département SDI Autre (préciser) :
- Localisation : Campus PMC Autre (préciser) :
Thématique
Cet enseignement fournit à l'étudiant les connaissances nécessaires au choix des outils informatiques utiles à la conception d’une plateforme robotique ou dans la réalisation d’une tâche. Il sera alors à même de comprendre les concepts directeurs de ces outils ainsi que leurs possibles applications actuelles ou futures en robotique. Il s’agit d’initier les étudiants à toute l’algorithmie en robotique qui va de la localisation et la navigation à la commande en passant par la planification et le raisonnement.
Mots-clés : Localisation, navigation, planification et décision en robotique
Prérequis
Afin de suivre cette UE, doivent être acquis précédemment :
- Filtrage Numérique
- Probabilités
- Python
- C++
- ROS 1/ROS 2
Acquis d'apprentissage visés (AAV)
À l'issue de cette UE, les étudiantes ou étudiants seront capables de :
- Comprendre : problème de planification en robotique, cadre et objectif du cours, relation avec les UE's perception et commande
- Analyser la localisation en robotique mobile (localisation incrémentale avec filre de Kalman, localisation de Markov, ...)
- Comparer les différentes méthodes de cartographie et de SLAM (visuel, par filtre particulaire, coopératif, …)
- Catégoriser les différenntes stratégies de navigation (topologique, métrique, réacivve, locale, globale, …)
- Résoudre des problèmes de planification de mouvement : espace de configuration, méthodes de planification (exacte, heuristique, probabiliste)
- Résoudre des problèmes de planification de tâches et décision en robotique : Représentation, espace d'états, espace des plans partiels, Graphplan, planification non déterministe
- Elaborer un programme pour planifier le mouvement d'un robot mobile dans un environnment dynamique et avec une cible dynamique par la méthode champ de potentiel (TP1)
- Elaborer un programme de séquencement de tâche de planification -- planification symbolique (TP2)
- Produire et mettre en œuvre une stratégie permettant à un robot mobile de construire de façon autonome la carte avoisinant la salle de TP et naviguer dans la carte construite en prenant en cconsidération les obstacles mobiles (Projet)
Séquencement et modalités de l'enseignement (indicatif)
| Semaine | C/TD/TP | Contenu | Préparation | AAV associé(s) |
|---|---|---|---|---|
| S1 | C1+C2 | Introduction à la planification + localisation + cartographie | AAV1, AAV2,AAV3 | |
| S2 | C3+C4 | stratégie de navigation + méthode de planification de mouvement | AAV1, …, AAV3 | AAV4, AAV5 |
| S3 | TP1 | Méthode des champs de potentiels | AAV1, …, AAV5 | AAV7 |
| S4 | C5 | planification symbolique | AAV6 | |
| S5 | TP2 | génération de plans | AAV6 | AAV8 |
| S6 | Projet | Cartographie et navigation autonome | AAV1, …, AAV8 | AAV9 |
| S7 | Projet | Cartographie et navigation autonome | AAV1, …, AAV8 | AAV9 |
| S8 | Projet | Cartographie et navigation autonome | AAV1, …, AAV8 | AAV9 |
Modalités d'évaluation des acquis d'apprentissage (1ère session)
| Semaine | Indiv/collectif | Présentiel/distanciel | Type d'examen | AAV évalué(s) | Barème % |
|---|---|---|---|---|---|
| S3 | Individuel | Présentiel | TP | AAV1, …, AAV5 | 15% |
| S5 | Individuel | Présentiel | TP | AAV7 | 15% |
| S8 | Individuel | Présentiel | Autre | AAV1, …, AAV8 | 30% |
| S9 | Individuel | Présentiel | Écrit | AAV1, …, AAV8 | 40% |
2nde session
| Session | Indiv/collectif | Présentiel/distanciel | Type d'examen | AAV évalué(s) | Barème % |
|---|---|---|---|---|---|
| 2 | Collectif | Présentiel | Écrit | AAV 1-10 | 50% |
| 1 | Collectif | Présentiel | Quiz | AAV1-8 | 50% |
Références bibliographiques
- Introduction to Autonomous Mobile Robots, R. Siegwart, I.R. Nourbakhsh, D. Scaramuzza, MIT press, 2e éd., 2011
- Robotics: Modelling, Planning and Control, B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo, Springer,, 2009
- State Estimation for Robotics, T.D. Barfoot, Cambridge University Press, 2017
- Automated Planning: Theroy and Practice, M. Ghaleb, D. Nau, P. Traverso, Elsevier - MKP, 2004
- Planning Algorithm, S. M. LaValle, Cambridge University Press, 2006
Date de génération de la fiche d'UE : 06/10/2026
