Localisation d'un robot humanoïde TALOS par information géométrique et visuelle combinée à l'apprentissage

Résumé : La reconnaissance de lieu est importante dans les applications en robotique, notamment pour détecter les lieux déjà visités, pour détecter des objets afin de les manipuler ou d’éviter des obstacles [1], ou pour localiser un robot dans un environnement connu. La reconnaissance de lieu intervient dans de nombreux sous-problèmes, comme dans le SLAM [2] [3] [4] (pour Simultaneous Locali- zation and Mapping) qui est un procédé qui consiste pour un robot mobile à construire une carte de l’environnement qu’il perçoit et de s’y localiser en même temps. On trouve aussi le problème du robot kidnappé, qui consiste à devoir déterminer la localisation du robot au démarrage dans un environnement connu, sans a priori sur sa position et orientation. Durant ce stage, l’objectif a été de déterminer une solution basée sur l’apprentissage pour la localisation d’un robot TALOS dans le contexte du problème du robot kidnappé, cela afin d’améliorer un futur procédé SLAM [5] [6]. Ce rapport propose une formulation du problème de localisation, ainsi que différentes méthodes