Robotic mappingRobotic mapping is a discipline related to computer vision and cartography. The goal for an autonomous robot is to be able to construct (or use) a map (outdoor use) or floor plan (indoor use) and to localize itself and its recharging bases or beacons in it. Robotic mapping is that branch which deals with the study and application of ability to localize itself in a map / plan and sometimes to construct the map or floor plan by the autonomous robot. Evolutionarily shaped blind action may suffice to keep some animals alive.
Collaborative mappingCollaborative mapping, also known as citizen mapping, is the aggregation of Web mapping and user-generated content, from a group of individuals or entities, and can take several distinct forms. With the growth of technology for storing and sharing maps, collaborative maps have become competitors to commercial services, in the case of OpenStreetMap, or components of them, as in Google Map Maker Waze and Yandex Map Editor.
Filtre de Kalmanvignette| Concept de base du filtre de Kalman. En statistique et en théorie du contrôle, le filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre a été nommé d'après le mathématicien et informaticien américain d'origine hongroise Rudolf Kálmán. Le filtre de Kalman est utilisé dans une large gamme de domaines technologiques (radar, vision électronique, communication...).
Cartographie en ligneLa cartographie en ligne (en anglais : web mapping ou webmapping) est la forme de la cartographie numérique qui fait usage d'Internet pour pouvoir produire, concevoir, traiter et publier des cartes géographiques. Elle repose sur les services Web dans la logique du cloud computing. Avec le Web 2.0, de nombreux services Web cartographiques sont apparus (cf palette en fin d'article). Certains sont « propriétaires », tels que Google Maps, Google Earth, Bing Maps, etc. D'autres sont fondés sur des démarches coopératives libres, tel que OpenStreetMap.
Cartographie et localisation simultanéesvignette|Une carte générée par le robot Darmstadt. La localisation et cartographie simultanées, connue en anglais sous le nom de SLAM (simultaneous localization and mapping) ou CML (concurrent mapping and localization), consiste, pour un robot ou véhicule autonome, à simultanément construire ou améliorer une carte de son environnement et de s’y localiser. La plupart des robots industriels sont fixes et effectuent des tâches dans un environnement connu.
Robot navigationRobot localization denotes the robot's ability to establish its own position and orientation within the frame of reference. Path planning is effectively an extension of localisation, in that it requires the determination of the robot's current position and a position of a goal location, both within the same frame of reference or coordinates. Map building can be in the shape of a metric map or any notation describing locations in the robot frame of reference. For any mobile device, the ability to navigate in its environment is important.
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.
Récepteur GPSLe système de navigation et de positionnement par satellite capte et analyse les signaux émis par une constellation de satellites. Les systèmes les plus connus sont GPS, GLONASS, Galileo et Beidu. Malgré la simplicité apparente de la technique, le traitement des signaux et le calcul de la position d'un récepteur sont complexes. Le récepteur décrit ici concerne le système GPS, mais la description est généralisable aux autres systèmes. Les satellites émettent en permanence sur deux fréquences L1 () et L2 ().
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.
Système de positionnement par satellitesUn système de positionnement par satellites également désigné sous le sigle GNSS (pour Géolocalisation et Navigation par un Système de Satellites) est un ensemble de composants reposant sur une constellation de satellites artificiels permettant de fournir à un utilisateur par l’intermédiaire d'un récepteur portable de petite taille sa position 3D, sa vitesse 3D et l'heure. Cette catégorie de système de géopositionnement se caractérise par une précision métrique, sa couverture mondiale et la compacité des terminaux, mais également par sa sensibilité aux obstacles présents entre le terminal récepteur et les satellites.
Robot autonomevignette|exemple de robot autonome de type rover Un robot autonome, également appelé simplement autorobot ou autobot, est un robot qui exécute des comportements ou des tâches avec un degré élevé d'autonomie (sans influence extérieure). La robotique autonome est généralement considérée comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle, de la robotique et de l'. Les premières versions ont été proposées et démontrées par l'auteur/inventeur David L. Heiserman.
Robotique industriellevignette|droite|Un robot industriel Kawasaki FS-03N, robot de soudage La robotique industrielle est officiellement définie par l'Organisation Internationale de Normalisation (ISO) comme étant un système commandé automatiquement, multi-applicatif, reprogrammable, polyvalent, manipulateur et programmable sur trois axes ou plus. Les applications typiques incluent les robots de soudage, de peinture et d'assemblage. L'avantage de la robotique industrielle est sa rapidité d'exécution et sa précision ainsi que la répétition de cette précision dans le temps.
Navigation astronomiqueLa navigation astronomique est une technique de navigation qui consiste à déterminer sa position à l'aide de l'observation des astres et la mesure de leur hauteur (c'est-à-dire l'angle entre la direction de l'astre et l'horizon). Elle est utilisée traditionnellement par les Polynésiens (voir Peuplement de l'Océanie > Navigations austronésiennes). En Europe, elle est mise au point à partir de la Renaissance par les navigateurs portugais.
Nonlinear filterIn signal processing, a nonlinear (or non-linear) filter is a filter whose output is not a linear function of its input. That is, if the filter outputs signals R and S for two input signals r and s separately, but does not always output αR + βS when the input is a linear combination αr + βs. Both continuous-domain and discrete-domain filters may be nonlinear. A simple example of the former would be an electrical device whose output voltage R(t) at any moment is the square of the input voltage r(t); or which is the input clipped to a fixed range [a,b], namely R(t) = max(a, min(b, r(t))).
Système de positionnement en intérieurUn système de positionnement en intérieur ou système de géolocalisation en intérieur permet de trouver la position d'objets ou de personnes dans un espace interne à une structure (bâtiments, maisons...). La localisation joue un rôle essentiel dans la vie de tous les jours. Alors que la localisation basée sur les GPS est populaire, sa prolifération dans les environnements intérieurs est limitée. Cela est dû à la mauvaise pénétration des signaux GPS à l’intérieur des bâtiments et à l'absence fréquente de systèmes de localisation intérieure.
Indian Regional Navigation Satellite SystemL'Indian Regional Navigation Satellite System (« système indien de navigation régionale par satellite ») ou IRNSS est un système de positionnement par satellites indien dont le déploiement en cours devrait s'achever fin 2016. Sa couverture est régionale : les récepteurs peuvent fonctionner en Inde et sur sa périphérie jusqu'à une distance de de ses frontières. Les terminaux dans le service de base fournissent une position avec une précision de . Le système IRNSS est compatible avec les systèmes GPS et Galileo.
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.
Filtre particulaireLes filtres particulaires, aussi connus sous le nom de méthodes de Monte-Carlo séquentielles, sont des techniques sophistiquées d'estimation de modèles fondées sur la simulation. Les filtres particulaires sont généralement utilisés pour estimer des réseaux bayésiens et constituent des méthodes 'en-ligne' analogues aux méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov qui elles sont des méthodes 'hors-ligne' (donc a posteriori) et souvent similaires aux méthodes d'échantillonnage préférentiel.
Navigation inertiellevignette|295x295px|Centrale à inertie du missile S3, Musée de l'Air et de l'Espace, Paris Le Bourget (France) La navigation inertielle (en anglais, inertial navigation system ou INS) est une technique utilisant des capteurs d’accélération et de rotation afin de déterminer le mouvement absolu d’un véhicule (avion, missile, sous-marin...). Elle a l’avantage d’être totalement autonome. La navigation inertielle a été utilisée sur les V1 et V2 allemands. Charles Stark Draper est connu comme le « père de la navigation inertielle ».
Filtre de Kalman d'ensembleLe filtre de Kalman d'ensemble (EnKF) est une variante du filtre de Kalman plus adaptée aux problèmes de très grande dimension comme les modèles géophysiques. Il a fait son apparition en 1994 dans un article de Geir Evensen. L'idée du filtre de Kalman d'ensemble est de représenter la loi recherchée par un échantillon de la variable d'état, et par suite la matrice de covariance du filtre de Kalman devient une matrice de covariance échantillonnée.
