Exploro-bot

Comment un robot peut-il se déplacer de façon autonome dans un environnement qu’il ne connait pas ? Comment cartographier cet environnement pour prendre les bonnes décisions ?

Poster_ExploroBot_Groupe171Télécharger ici les autres documents (poster pédagogique)
https://sciences.brussels/printemps/wp-content/uploads/sites/2/2026/01/Poster_ExploroBot_Groupe171.pdf

Vous l’avez sans doute remarqué avec les aspirateurs robots ou les voitures autonomes : nos objets connectés apprennent désormais à cartographier leur environnement. Dans ce projet, nous explorons cette technologie à l’aide du robot Adeept AWR. Pour qu’une cartographie soit fiable, le robot doit relever deux défis en même temps : se situer dans l’espace (l’odométrie) et voir son entourage. Pour “voir”, on utilise principalement un radar (qui permet de dire “je vois un obstacle à x cm”). Malheureusement le radar a un champ de vision assez restreint (~15°). Si on devait cartographier l’environnement à l’aide du radar, cela prendrait une éternité. C’est pour cette raison que nous allons nous aider de la caméra du robot qui permet d’avoir un champ de vision beaucoup plus grand mais sans avoir la précision du radar (surtout pour estimer les distances). Le cœur du système repose sur le SLAM (Simultaneous Localisation And Mapping). Nous utiliserons plus précisément la méthode Grid Mapping. L’environnement est représenté par une Occupancy Grid (grille d’occupation). Cette grille est divisée en cellule (de 5cm² par exemple). Chaque cellule est soit libre, soit occupée, soit inconnue.