Séminaire du CRG – Localisation et cartographie autonome en robotique mobile

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Localisation et cartographie autonome en robotique mobile : vers l’automatisation des cartes 3D en forêt?

Conférencier: Philippe Giguère, professeur, Département d’informatique et de génie logiciel

Quand: lundi 9 novembre 2015, de 12h30 à 13h15
: salle 1516 du Pavillon Louis-Jacques-Casault | ou sur le Web
Entrée libre. Bienvenue à tous !

Résumé
Depuis une dizaine d’année, la robotique mobile se développe à un rythme fulgurant, permettant son utilisation dans des milieux de plus en plus challengeant. En effet, il existe maintenant des solutions permettant à des robots de naviguer des environnements non-structurés, laissant entrevoir leur utilisation en forêt. Dans cette présentation, nous nous concentrerons sur le volet perception et localisation, laissant de côté l’aspect locomotion. En particulier, nous verrons de quelle manière le problème de localisation et de cartographie simultanée, mieux connu sous son acronyme anglais SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) peut se solutionner. Nous débuterons par présenter le cadre probabiliste de la robotique mobile moderne. Puis sera donné un bref aperçu du concept de filtrage Bayésien, suivi de l’usage des LiDARs terrestres comme modalité principale de perception en robotique mobile. Des méthodes de traitement de données de nuages de points 3D obtenues par LiDAR (ICP, extraction de caractéristiques, libraire PCL, etc.) seront donc naturellement abordées. Finalement, nous terminerons par la présentation de diverses solutions au problème de SLAM, en mettant en relief ses difficultés (comme la fermeture de boucle).

À propos du conférencier
Philippe Giguère, ing. jr (Bac. : Génie Physique U. Laval, Maîtrise : Northeastern U., Ph.D. : U. McGill) est professeur adjoint au département d’informatique et de génie logiciel de l’Université Laval depuis 2010. Il possède une douzaine d’années d’expertise en robotique et capteurs, en plus de cumuler 6 années d’expérience en entreprise privée sur des systèmes ordinés ou embarqués. Il dirige un groupe de recherche en robotique mobile et perception artificielle, au sein du laboratoire DAMAS. L’objectif principal de ses recherches vise à augmenter le degré d’autonomie de systèmes robotiques intelligents, via l’application de méthodes d’apprentissage automatique ou de fusion de données, tout particulièrement pour des systèmes opérants en milieu extérieurs difficiles (sous-marins ou terrain non-structurés). Ses projets des dernières années ont touché à la perception tactile ou de terrain, la vision numérique (2D/3D), à la localisation, au traitement de signal ou de nuage de point 3D, et à l’utilisation des lidars terrestres. Finalement, il est membre du regroupement pour les environnements intelligents FRQNT-REPARTI, du centre de recherche en données massive (big data) de l’Université Laval et du réseau canadien CRSNG de robotique de terrain (NCFRN en anglais).