University of Pennsylvania
Robotique : Planification computationnelle du mouvement
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Robotique : Planification computationnelle du mouvement

Ce cours fait partie de Spécialisation Robotique

CJ Taylor

Instructeur : CJ Taylor

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Inclus avec Coursera Plus

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4.3

(1,034 avis)

11 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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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

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.4 (51 évaluations)
CJ Taylor
University of Pennsylvania
1 Cours41 606 apprenants

Offert par

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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Larry W.
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5

Révisé le 22 août 2016

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Révisé le 6 juin 2016

VM
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Révisé le 23 sept. 2021

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