Véhicules autonomes
Description:
Ce cours aborde les problèmes de perception, de navigation et de contrôle, ainsi que leur intégration au niveau des systèmes dans le contexte des véhicules autonomes. L'approche générale de la classe est très pratique. Intégrés au cours, les étudiants collaboreront pour mettre en œuvre des concepts abordés dans les lectures sur un véhicule autonome à faible coût dans le but de naviguer dans une ville modèle avec des routes, signalisation, feux de circulation, des obstacles et des citoyens. La plate-forme à roues est équipée d'une caméra monoculaire et effectue tous les traitements à bord d'un Raspberry Pi, et doit: suivre les voies tout en évitant les obstacles, les piétons et autres robots; localiser dans une carte globale; naviguer dans une ville; et coordonner avec d'autres robots pour éviter les collisions.
Notes importantes:
• Chaque élève recevra son propre robot pour construire, personnaliser et utiliser pour le semestre.
• Le cours sera enseigné parallèlement et conjointement avec des autre cours a des autre universités mondiales, ce qui offre des possibilités d'interaction et de collaboration.
• Ceci est une classe complètement open source. En conséquence, cette classe ne sera plus jamais la même deux fois puisque nous construisons toujours sur ce qui existe déjà. Les étudiants qui font un excellent travail ont le potentiel que leur travail deviendra la nouvelle norme de référentiel pour que les autres essayent de battre dans les itérations suivantes.
Les objectifs pédagogiques qui nous intéressent le plus sont:
- Comprendre comment les méthodes issues de disciplines hétérogènes telles que la théorie du contrôle, l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et l'intelligence artificielle sont intégrées pour créer un système autonome complexe.
- Discutez explicitement des contraintes et les compromis dans le conception des robots en général.
- Familiariser les étudiants avec les pratiques de base du développement de systèmes fiables, y compris le développement piloté par les tests et les données.
- Familiariser les étudiants avec les outils et la dynamique du développement logiciel et matériel open-source.
Voici une liste de sujets discutés dans la classe: Architectures d'autonomie, capteurs et modèles (cinématique / dynamique), vision par ordinateur, filtrage non linéaire, navigation et planification, perception complexes, sécurité (garanties formelles), contrôle partagé, systèmes multi-robots, apprentissage automatique appliqué à la robotique;