Semaine 4: Fusion de données et cartographie

Objectifs du module

Voici les objectifs de cette semaine : 

- comprendre l’utilité de la fusion de données pour la localisation robotique,

- découvrir différentes techniques de fusion de données,

- appliquer le filtre de Kalman (version classique et étendue) à la localisation d’un robot unicycle,

- découvrir les principes fondamentaux de la cartographie robotique,

- formuler le problème de la cartographie de plusieurs balises avec un véhicule mobile équipé de télémètre,

- découvrir l’algorithme « iterative closest point », qui permet d’apparier deux nuages de points.

 Vidéo 1 - Introduction à la localisation par fusion de données

Vidéo 2 - Filtre de Kalman classique

 Vidéo 3 - Application du filtre de Kalman classique à la localisation
  

 

 Vidéo 4 - Filtre de Kalman étendu

 

 Vidéo 5 - Application du filtre de Kalman étendu à la localisation

 

 
 

 Vidéo 6 - Introduction à la cartographie

 

 Vidéo 7 - Méthodes de cartographie

 

 Ressources externes - fusion de données et cartographie 

Vous trouverez ci-après des liens qui vous amènent vers des ressources externes : 

• MOOC sur le filtre de Kalman en français https://www.ensta-bretagne.fr/jaulin/kalmooc.html
• Blog sur le filtre de Kalman en français http://www.ferdinandpiette.com/blog/2011/04/exemple-dutilisation-du-filtre-de-kalman/
• Filtre particulaire
• Tutoriels sur ICP, Kalman etc (en anglais) https://www.youtube.com/@CyrillStachniss