Les systèmes robotiques comprennent généralement trois éléments : un mécanisme capable d'exercer des forces et des couples sur l'environnement, un système de perception du monde et un système de décision et de contrôle qui module le comportement du robot pour atteindre les objectifs souhaités. Dans ce cours, nous examinerons le problème de la manière dont un robot décide de ce qu'il doit faire pour atteindre ses objectifs. Ce problème est souvent appelé planification de mouvement et il a été formulé de diverses manières pour modéliser différentes situations. Vous apprendrez quelques-unes des approches les plus courantes pour aborder ce problème, y compris les méthodes basées sur les graphes, les planificateurs aléatoires et les champs de potentiel artificiels. Tout au long du cours, nous discuterons des aspects du problème qui rendent la planification difficile.
Robotique : Planification computationnelle du mouvement
Ce cours fait partie de Spécialisation Robotique
Instructeur : CJ Taylor
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Planification des mouvements
- Catégorie : Planification et ordonnancement automatisés
- Catégorie : Algorithme de recherche A*
- Catégorie : Matlab
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue à la semaine 1 ! Dans ce module, nous allons introduire le problème de la planification d'itinéraires à travers des grilles où le robot ne peut prendre que des positions discrètes. Nous pouvons modéliser ces situations comme des graphes où les nœuds correspondent aux positions de la grille et les arêtes aux itinéraires entre les cellules adjacentes de la grille. Nous présentons quelques algorithmes qui peuvent être utilisés pour planifier des chemins entre un nœud de départ et un nœud d'arrivée, y compris la première recherche de largeur ou l'algorithme grassfire, l'algorithme de Dijkstra et la procédure A Star.
Inclus
5 vidéos5 lectures2 devoirs3 éléments d'application
Bienvenue à la semaine 2 ! Dans ce module, nous commençons par introduire le concept d'espace de configuration qui est un outil mathématique que nous utilisons pour réfléchir à l'ensemble des positions que notre robot peut atteindre. Nous aborderons ensuite la notion d'obstacles dans l'espace de configuration, c'est-à-dire les régions de l'espace de configuration que le robot ne peut pas emprunter en raison d'obstacles ou d'autres entraves. Cette formulation nous permet d'envisager les problèmes de planification de trajectoire en termes de construction de trajectoires pour un point dans l'espace de configuration. Nous décrivons également quelques approches qui peuvent être utilisées pour discrétiser l'espace de configuration continu en graphes afin que nous puissions appliquer des outils basés sur les graphes pour résoudre nos problèmes de planification de mouvement.
Inclus
6 vidéos1 devoir2 éléments d'application
Bienvenue à la semaine 3 ! Dans ce module, nous introduisons le concept de techniques de planification de trajectoire basées sur l'échantillonnage. Ces techniques consistent à échantillonner des points au hasard dans l'espace de configuration, puis à créer des arêtes sans collision entre les points d'échantillonnage voisins afin de former un graphe qui capture la structure de l'espace de configuration des robots. Nous parlerons des cartes routières probabilistes et des arbres rapides à exploration aléatoire (RRT) et de leur application aux problèmes de planification de mouvement.
Inclus
3 vidéos1 devoir1 élément d'application
Bienvenue à la semaine 4, la dernière semaine du cours ! Une autre approche de la planification des mouvements consiste à construire des champs de potentiel artificiels conçus pour attirer le robot vers la configuration souhaitée et le repousser des obstacles de l'espace de configuration. Le mouvement du robot peut alors être guidé en considérant le gradient de cette fonction potentielle. Dans ce module, nous illustrerons ces techniques dans le contexte d'un espace de configuration bidimensionnel simple.
Inclus
4 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
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