Université du Québec en Outaouais Département d'informatique et d'ingénierie
Sigle : GEN6103  Gr. 01
Titre : Robotique
Session : Hiver 2016  Horaire et local
Professeur : Zaremba, Marek
1. Description du cours paraissant à l'annuaire :

Objectifs

Permettre aux étudiants de maîtriser les connaissances nécessaires pour analyser les concepts avancés des systèmes autonomes. Leur permettre d'approfondir et de perfectionner les connaissances liées à la technologie des systèmes de robots et de la robotique mobile.

Contenu

Fondements conceptuels et théoriques de systèmes autonomes. Apprentissage automatique : supervisé et non supervisé. Architectures fonctionnelles et informatiques de systèmes adaptatifs. Robotique : le lien intelligent entre la perception et l'action. Analyse cinématique et dynamique avancée du robot. Acquisition de l'information sur l'environnement de travail d'un système de robot. Algorithmes pour la localisation et la navigation des robots mobiles : SLAM, filtre de particules. Méthodes d'intelligence artificielle pour le traitement de données en provenance de capteurs extéroceptifs. Directions de recherche en robotique.
2. Objectifs spécifiques du cours :
  1. La présentation de fondements conceptuels et théoriques de systèmes de robot.
  2. La détermination de modèles mathématiques pour l'étude des systèmes autonomes.
  3. L'analyse du comportement statique et dynamique du bras de robot et d'une plate-forme mobile.
  4. L'introduction aux méthodes et techniques de la perception de l'environnement de travail du robot.
  5. L'application de méthodes de l'intelligence artificielle (réseaux neuronaux et logique floue) en robotique.
  6. L'application de méthodes de la commande automatique au contrôle du bras de robot.
  7. Préparation de l'étudiant à l'application de la technologie de la robotique dans les divers domaines de l'ingénierie.
  8. Perspectives de recherche en robotique.
3. Stratégies pédagogiques :
  • Leçons magistrales : 3 heures de cours par semaine.
  • Projet. Travaux de groupe renforçant les coopérations entre individus du même groupe et entre groupes différents. Écriture et présentation d'un rapport.
  • Synthèse d'articles sélectionnés (faite par les étudiants).
4. Heures de disponibilité ou modalités pour rendez-vous :
  • Heures de disponibilité : sur demande.
  • Courriel : marek.zaremba@uqo.ca.
  • Bureau : B2030, téléphone : 819 595-3900 (poste 1616).
5. Plan détaillé du cours sur 15 semaines :
Semaine Thèmes Dates
1    Introduction
  • Définitions et l'historique de la robotique.
  • Fonction, structure et modes d'opération des systèmes robotiques.
  • Architecture fonctionnelle, informatique et mécanique d'un système incorporant un robot. Capteurs extéroceptifs.
  • Langages de programmation spécialisés.
13 jan. 2016 
2    Cinématique en position
  • Systèmes de coordonnées et les angles d'Euler.
  • Transformations homogènes 3-D. Quaternions.
  • Chaînes de transformations.
  • Cinématique directe et inverse.
  • Représentation de Denavit-Hartenberg. Exemples.
20 jan. 2016 
3    Cinématique en position (suite) 27 jan. 2016 
4    Cinématique en vitesse et accélération
  • Mouvement différentiel.
  • Matrice jacobienne.
  • Singularités.
03 fév. 2016 
5    Planification de la trajectoire
  • Description de la trajectoire dans l'espace cartésienne et d'articulations.
  • Planification dans l'espace d'articulations.
  • Relations entre la position, la vitesse et l'accélération.
  • Interpolation de la trajectoire.
10 fév. 2016 
6    Robotique mobile
  • Algorithmes pour la localisation et la navigation des robots mobiles.
  • SLAM. Filtre de particules.
  • Contraintes holonomes et non holonomes.
  • Planification de tâches et suivi de trajectoire pour des robots mobiles.
17 fév. 2016 
7    Acquisition de l'information sur l'environnement
  • Capteurs extéroceptifs.
  • Vision par ordinateur. Modèle de la caméra.
  • Filtrage d'image. Segmentation et classification de la scène.
  • Étude de cas. Commande par rétroaction d'images.
  • Capteurs de distance.
24 fév. 2016 
8    Semaine d'études 02 mars 2016 
9    Méthodes d'intelligence artificielle
  • Apprentissage automatique : supervisé et non supervisé.
  • Techniques d'inspiration biologique. Réseaux de neurones. Algorithmes génétiques.
  • Logique floue.
  • Applications en robotique.
09 mars 2016 
10    Méthodes d'intelligence artificielle (suite) 16 mars 2016 
11    Dynamique et contrôle du robot
  • Dynamique d'un robot. Lagrangien.
  • Contrôle dans les espaces articulaire et opérationnel.
  • Coordination des articulations d'un robot.
  • Commande et asservissement d'axes.
  • Technologie des actionneurs.
23 mars 2016 
12    Perspectives de recherche en robotique. 30 mars 2016 
13    Présentation du travail de recherche et des projets du cours. 06 avr. 2016 
14    Présentation du travail de recherche et des projets du cours. 13 avr. 2016 
15    Examen final. 20 avr. 2016 
6. Évaluation du cours :
  • Un travail de recherche (en équipe de deux si le nombre d'inscrits dépasse 8 étudiants) avec compte rendu technique et présentation orale : 35 %. Le projet de session comprend une partie théorique (synthèse d'articles, analyse d'un algorithme, etc.) et une partie pratique (implantation de programmes de contrôle, etc.). Les résultats doivent être présentés sous forme de :
    1. -Présentation orale (les 6 et 13 avril 2016) - 15 points
      -Rapport final (le 20 avril 2016) - 20 points
  • Synthèse et critique de deux articles (travail individuel, les 17 février et 16 mars 2016) : 20 %. La synthèse ne doit pas dépasser 3 pages (un maximum de 1500 mots). En cas de dépassement, seules les 3 premières pages seront prises en compte lors de la correction. Tout retard dans la remise du travail entraînera une pénalité de 2 % par jour sur la note attribuée à ce travail.
  • Examen final : 45 %.
7. Politiques départementales et institutionnelles :
8. Principales références :
  1. S.K. Niku, Introduction to Robotics : Analysis, Systems, Applications, Prentice-Hall, 2010.
  2. Ph. Coiffet, La Robotique, principes et applications, Éditions Hermès, Paris, 1986.
  3. M.W. Spong, S. Hutchinson, M. Vidyasagar, Robot Modeling and Control, Wiley and Sons, 2005.
  4. A.D. Kulkarni, Computer Vision and Fuzzy-Neural System, Prentice-Hall, 2001.

Les notes de cours représentent des références indispensables; elles sont disponibles via Moodle.

9. Page Web du cours :
https://moodle.uqo.ca