Spatial cognitionSpatial cognition is the acquisition, organization, utilization, and revision of knowledge about spatial environments. It is most about how animals including humans behave within space and the knowledge they built around it, rather than space itself. These capabilities enable individuals to manage basic and high-level cognitive tasks in everyday life. Numerous disciplines (such as cognitive psychology, neuroscience, artificial intelligence, geographic information science, cartography, etc.
Robotvignette|Atlas (2013), robot androïde de Boston Dynamics vignette|Bras manipulateurs dans un laboratoire (2009) vignette|NAO (2006), robot humanoïde éducatif d'Aldebaran Robotics vignette|DER1 (2005), un actroïde d'accueil vignette|Roomba (2002), un robot ménager Un robot est un dispositif mécatronique (alliant mécanique, électronique et informatique) conçu pour accomplir automatiquement des tâches imitant ou reproduisant, dans un domaine précis, des actions humaines.
Mémoire spatialevignette|La mémoire spatiale est nécessaire pour naviguer dans un environnement. La mémoire spatiale est la partie de la mémoire d'un individu responsable de l'enregistrement des informations concernant l'espace environnant et l'orientation spatiale de l'individu dans celui-ci. La mémoire spatiale est ainsi requise pour la navigation spatiale dans un lieu connu, comme dans un quartier familier. Elle est étudiée en neuroscience (chez le rat) et en psychologie cognitive (chez l'homme).
Vision par ordinateurLa vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.
InsecteLes Insectes () sont une classe d'animaux invertébrés de l'embranchement des Arthropodes et du sous-embranchement des Hexapodes. Ils sont caractérisés par un corps segmenté en trois tagmes (tête possédant des pièces buccales externes, une paire d'antennes et au moins une paire d'yeux composés ; thorax pourvu de trois paires de pattes articulées et deux paires d'ailes plus ou moins modifiées ; abdomen dépourvu d'appendices) contenant au maximum 11 segments protégés par une cuticule formant un exosquelette composé de chitine et pourvu de trachées respiratoires.
Mobile robotA mobile robot is an automatic machine that is capable of locomotion. Mobile robotics is usually considered to be a subfield of robotics and information engineering. Mobile robots have the capability to move around in their environment and are not fixed to one physical location. Mobile robots can be "autonomous" (AMR - autonomous mobile robot) which means they are capable of navigating an uncontrolled environment without the need for physical or electro-mechanical guidance devices.
Navigationthumb|Porter un point ou tracer une route sur une carte marine à la passerelle de la frégate La Motte-Picquet. La navigation est la science et l'ensemble des techniques qui permettent de : connaître la position (ses coordonnées) d'un mobile par rapport à un système de référence, ou par rapport à un point fixe déterminé ; calculer ou mesurer la route à suivre pour rejoindre un autre point de coordonnées connues ; calculer toute autre information relative au déplacement de ce mobile (distances et durées, vitesse de déplacement, heure estimée d'arrivée, etc.
Pièces buccales (anatomie des insectes)Les pièces buccales forment l'appareil buccal de l'insecte. Ces pièces s'articulent sur la partie inférieure de la surface à la base de sa tête. Fondamentalement, la cavité orale des insectes est entourée d'une expansion cuticulaire dorsale (labrum), de trois paires d'appendices (deux paires latérales, les mandibules et les maxilles, et une paire ventrale fusionnée en une pièce impaire, le ). Ces appendices résultent de la différenciation des appendices articulés des somites céphaliques, primitivement disposés par paires au niveau de chaque segment.
Habileté de construction visuo-spatialeL'habileté de construction visuo-spatiale ou visuoconstruction désigne l’ensemble des processus du cerveau qui permettent d'analyser, de comprendre et de se représenter l’espace (l'environnement) en deux ou trois dimensions. Parmi les processus nécessaires pour y arriver, on note l'imagerie et la navigation mentale, l'évaluation des distances et de la profondeur ainsi que la construction visuo-spatiale. Plus spécifiquement, le processus de construction visuo-spatiale ou la visuo-construction réfère à la capacité à organiser des parties afin de produire une forme.
Analyse spatialevignette|200px|Carte de cas de choléra pendant l'épidémie de 1854 à Londres L'analyse spatiale est une approche géographique qui étudie les localisations et les interactions spatiales en tant que composantes actives des fonctionnements sociétaux. Elle part du postulat selon lequel l'espace est acteur organisé. C'est une science nomothétique donc elle vise à proposer une approche modélisée de l'espace géographique en mettant en évidence des formes récurrentes d'organisation spatiales et des théories, notamment à travers diverses notions-clés : distance, réseaux, structure, .
Anatomie des insectesL’anatomie des insectes décrit la morphologie de leurs structures externes et internes, et les principales propriétés de ces structures. Elle présente de nombreux points communs avec celle des autres Hexapodes : le corps est segmenté (d'où le nom d'insecte, qui est un emprunt savant de 1553 au latin insectus, du verbe insecare, « couper »), les biologistes appelant ces segments des métamères.
Aile (anatomie des insectes)L'aile de l'insecte est une expansion tégumentaire de l'exosquelette de l'insecte qui lui permet de voler. Elle n'est absolument pas homologue à l'aile des oiseaux. Les ailes sont présentes dans la sous-classe des ptérygotes (cf. grec πτέρυξ/-γ, « ptéryx » / « aile ») et absentes chez les aptérygotes. Elles se mettent en place lors de la dernière mue. Lorsque l'insecte sort de son exuvie, ses ailes sont toutes froissées et repliées sur elles-mêmes, c'est la pression de l'hémolymphe qui contribue à les rigidifier et à leur donner leur forme définitive.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Robot militairethumb|Un THeMIS, robot militaire de fabrication estonienne. Un robot militaire, aussi appelé arme autonome, est un robot, autonome ou contrôlé à distance, conçu pour des applications militaires. Les drones sont une sous-classe des robots militaires. Des systèmes sont déjà actuellement en service dans un certain nombre de forces armées, où ils s'avèrent efficaces. Le drone "Predator", par exemple, est capable de prendre des photographies de surveillance, et même à lancer des missiles air-sol AGM-114N "Hellfire" II ou des GBU-12 "Paveway" II dans le cas du MQ-1 et du MQ-9.
Base de données spatialesUne base de données spatiales est une base de données optimisée pour stocker et interroger des données reliées à des objets référencés géographiquement, y compris des points, les lignes et des polygones. Alors que les bases de données classiques peuvent comprendre différents types de données numériques et caractères, des fonctions additionnelles ont besoin d'être ajoutées pour traiter les types de données spatiales. Celles-ci sont typiquement appelées géométrie ou caractère.
Système nerveuxthumb|Le système nerveux humain. Le système nerveux (ou système neuronal) est un système biologique animal responsable de la coordination des actions avec l'environnement extérieur et de la communication rapide entre les différentes parties du corps. Les êtres vivants dotés d'un système nerveux sont nommés eumétazoaires. Il exerce un contrôle sur l'ensemble du corps qui se traduit par des actes volontaires ou involontaires, et des sensations qui sont conscientes ou inconscientes.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Cortex visuelLe occupe le lobe occipital du cerveau et est chargé de traiter les informations visuelles. Le cortex visuel couvre le lobe occipital, sur les faces latérales et internes, et empiète sur le lobe pariétal et le lobe temporal. L'étude du cortex visuel en neurosciences a permis de le découper en une multitude de sous-régions fonctionnelles (V1, V2, V3, V4, MT) qui traitent chacune ou collectivement des multiples propriétés des informations provenant des voies visuelles (formes, couleurs, mouvements).
Infant visual developmentInfant vision concerns the development of visual ability in human infants from birth through the first years of life. The aspects of human vision which develop following birth include visual acuity, tracking, color perception, depth perception, and object recognition. Unlike many other sensory systems, the human visual system – components from the eye to neural circuits – develops largely after birth, especially in the first few years of life. At birth, visual structures are fully present yet immature in their potentials.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
