Cet enseignement, associé à l'UE DLSV214, se propose de vous former au traitement et à l’analyse des données biologiques qu’elles soient acquises au laboratoire, sur le terrain ou en entreprise et à leur représentation graphique (adaptée). Il sera axé sur les statistiques descriptives et les fondamentaux que sont la gestion des erreurs ; le modèle linéaire (régression linéaire simple et multiple et l'analyse de variance) et l’analyse factorielle. Sans entrer dans les principes de ces méthodes, nous apprendrons à les mettre en œuvre et à les interpréter à l’aide de logiciels très pratiques et faciles à utiliser. 

Responsable : Pascal RIGOLET

Etre capable de se déplacer dans un environnement quelconque est à la fois indispensable et extrêmement complexe pour un robot mobile autonome ou pour un véhicule intelligent. Dans ce cours, nous présenterons un panorama des capteurs, des représentations et des différentes méthodes utilisées pour résoudre ce problème.

Ce cours présentera les méthodes classiques de navigation, des méthodes réactives les plus simples aux méthodes plus complexes basées sur des cartes de l’environnement. Un certain nombre d'approche pour la commande des robots sont aussi présentées, ainsi qu'un panorama des applications de la robotique mobile.

La vision est l'un des capteurs essentiel de la robotique. Ce cours a pour objectif de présenter les principales approches de la vision utilisées en robotique.

La vision est l'un des capteurs essentiel de la robotique. Ce cours a pour objectif de présenter les principales approches de la vision utilisées en robotique.