Description
Chaîne perception–décision–action en robotique, place de la vision 2D/3D, des capteurs de profondeur et de la calibration caméra–robot. Représentations géométriques et repères pour la manipulation, cinématique de base et commande de manipulateurs et robots collaboratifs via les interfaces de programmation modernes. Méthodes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour la perception visuelle, apprentissage par renforcement pour le contrôle et les politiques de décision. Simulation et jumeaux numériques pour génération de données, entraînement, campagnes de tests de robustesse et préparation du passage de la simulation au réel. Bonnes pratiques d'architecture logicielle pour intégration perception–planification–commande. Contraintes de déploiement embarqué et temps réel, sécurité, analyse de risques et interaction humain–robot en cellules industrielles ou collaboratives.