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Plan du cours

Introduction aux Systèmes Multi-Robots

  • Aperçu des architectures de coordination et de contrôle multi-robots
  • Applications dans l'industrie, la recherche et les systèmes autonomes
  • Comparaison entre systèmes centralisés et décentralisés

Fondements de l'Intelligence Essaim

  • Principes de l'intelligence collective et de l'auto-organisation
  • Inspirations biologiques : fourmis, abeilles et bancs d'oiseaux
  • Comportements émergents et robustesse dans les systèmes d'essaim

Communication et Coordination

  • Modèles et protocoles de communication inter-robots
  • Algorithmes de consensus et accord distribué
  • Stratégies d'allocation des tâches et de partage des ressources

Stratégies de Contrôle et de Formation

  • Contrôle leader-suiveur, comportemental et structure virtuelle
  • Algorithmes d'essaim, de couverture et de poursuite-évasion
  • Maintenance de la formation dans des conditions de communication bruitées

Algorithmes d'Optimisation par Essaim

  • Optimisation par Essaim de Particules (PSO) et Optimisation par Colonie de Fourmis (ACO)
  • Applications à la planification de trajectoire et à l'assignation dynamique des tâches
  • Approches hybrides combinant apprentissage et heuristiques d'essaim

Simulation et Implémentation

  • Construction de simulations multi-robots dans ROS 2 et Gazebo
  • Implémentation de comportements d'essaim en Python ou C++
  • Débogage et analyse des dynamiques émergentes

Sujets Avancés en Robotique d'Essaim

  • Extensibilité, tolérance aux pannes et résilience de la communication
  • Intégration de l'apprentissage automatique pour une coordination adaptative
  • Interaction humain-essaim et contrôle supervisé

Projet Pratique : Conception et Simulation d'un Système de Coordination d'Essaim

  • Définition des objectifs et des contraintes pour une mission multi-robots
  • Implémentation d'algorithmes de coordination d'essaim
  • Évaluation des métriques de performance et de robustesse

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Bonne compréhension des fondamentaux de la robotique
  • Expérience en programmation Python et en ROS
  • Connaissance des algorithmes de planification de mouvement et de contrôle

Public cible

  • Chercheurs en robotique spécialisés dans les systèmes distribués et coopératifs
  • Architectes de systèmes concevant des solutions robotiques multi-agents à grande échelle
  • Développeurs avancés travaillant sur la coordination autonome et les algorithmes d'essaim
 28 Heures

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