Localisation d'un robot humanoïde TALOS par information géométrique et visuelle combinée à l'apprentissage
Abstract
La reconnaissance de lieu est importante dans les applications en robotique, notamment pour
détecter les lieux déjà visités, pour détecter des objets afin de les manipuler ou d’éviter des obstacles
[1], ou pour localiser un robot dans un environnement connu. La reconnaissance de lieu intervient
dans de nombreux sous-problèmes, comme dans le SLAM [2] [3] [4] (pour Simultaneous Locali-
zation and Mapping) qui est un procédé qui consiste pour un robot mobile à construire une carte
de l’environnement qu’il perçoit et de s’y localiser en même temps. On trouve aussi le problème
du robot kidnappé, qui consiste à devoir déterminer la localisation du robot au démarrage dans un
environnement connu, sans a priori sur sa position et orientation. Durant ce stage, l’objectif a été
de déterminer une solution basée sur l’apprentissage pour la localisation d’un robot TALOS dans
le contexte du problème du robot kidnappé, cela afin d’améliorer un futur procédé SLAM [5] [6].
Ce rapport propose une formulation du problème de localisation, ainsi que différentes méthodes
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