Alex Robotics
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GMC714 Robotique

Robotique: modélisation et commande

La science du mouvement

Ce cours présente les outils mathématiques pour analyser le mouvement et synthétiser des algorithmes pour le contrôler, des méthodes classiques basées sur un modèle jusqu'à l'apprentissage par renforcement.

Bras articulés, véhicules autonomes, drones, etc.

Le cours présente des modèles cinématiques et dynamiques courament utilisé pour developper des loi de commandes et planifier des trajectoires pour les principaux types de systèmes robotiques.

Vidéo de présentation du cours
Dynamique de bras robotiques articulés
Loi de commande pour véhicules
Planification de trajectoires
Synthétiser des politiques optimales

Dossier d'activité pédagogique

Lien vers fiche offielle du cours sur le site de l'Université de sherbrooke: GMC714

Cibles de formation

À la fin de ce cours vous serez en mesure de:

Modéliser et analyser le mouvement des robots en utilisant les outils mathématiques adaptés.

Choisir un type de modèle et une méthode de commande adapté à un problème de contrôle du mouvement.

Mettre en œuvre des algorithmes de commande et de planification de trajectoires pour divers types de systèmes robotiques.

Contenu Détaillé

Semaines Sujets Travaux
1

Chapitre 1 - Introduction à la robotique

  • Tour d’horizon des défis en robotique
  • Type de modèle (cinématique vs. dynamique)
  • Équation dynamique commune (F=ma pour robots)
  • Devoir #1
2 à 5

Chapitre 2 - Bras robotiques articulés

  • Modélisation et analyse géométrique (matrice Jacobienne)
  • Modélisation (méthode de Lagrange) et analyse dynamique
  • Analyse cinématique (espace de travail et singularités) et dynamique (matrice d’inertie, bilan énergétique et stabilité)
  • Dynamique et comportement des actionneurs
  • Commande en position, force, impédance et admittance
  • Stabilité avec la méthode de Lyapunov
  • Méthode du couple calculé, variante robuste et adaptative
  • Devoir #2
  • Devoir #3
  • Devoir #4
  • Devoir #5
6 à 9

Chapitre 3 - Véhicules (drones, robots mobiles et véhicules autonomes)

  • Modèles dynamiques simplifiés (2D, bicyclette, quart de véhicule, courbe d’adhérence des roues, etc.)
  • Navigation et planification de trajectoires
  • Méthodes numériques de commande et de planification (programmation dynamique, apprentissage par renforcement, algorithmes de recherche et algorithmes d’optimisation)
  • Architectures de commande et stabilisation d’une trajectoire en boucle fermée
  • Devoir #6
  • Devoir #7
  • Devoir #8
  • Examen
10 à 13

Chapitre 4 - Tour d’horizon des méthodes avancées en robotique

  • Présentations sur les derniers avancements dans le domaine
  • Études de cas et exemples (robots marcheurs, manipulation, drones, véhicules autonomes, exosquelettes, etc.)

Projet de session

  • Un projet au choix de l'étudiant impliquant des notions du cours.
  • L’évaluation du projet consistera en une présentation finale devant la classe

Déroulement du cours

Périodes de formation (3hr/semaines) :

Les périodes de formation seront principalement des leçons magistrales et des démonstrations en classe dirigée par l’enseignant.

Travaux pratiques (2hr/semaines):

Les travaux pratiques consisteront en des séances en classe d’exercices dirigés soit théoriques (papier-crayon) soit informatique (basé sur un site web interactif) ainsi que des périodes de consultations pour les devoirs ou le projet.

Étude personnelle :

Des lectures et l’écoute de vidéos seront suggérées à chaque semaine pour complémenter les leçons magistrales.

Modalités d'évaluation

Devoirs:

Examen:

Projet: