Autonomie des robots : SLAM et planification de trajectoire

Ce que vous pratiquerez

Des grilles d'occupation au SLAM basé sur des graphes, ce quiz vous aide à relier la théorie aux décisions qu'un robot autonome prend chaque seconde.

Vous affinerez également votre intuition en planification : quand utiliser A*, D*, RRT/RRT*, PRM ou des approches de type MPC, et comment les contraintes et l'incertitude façonnent le chemin le plus sûr.

Format et contrôle de la difficulté

Chaque question a 4 options et il n'y a pas de minuteur, vous pouvez donc réfléchir à travers des cadres, des cartes et des fonctions de coût sans vous précipiter.

Choisissez le nombre de questions que vous souhaitez pour un rapide rafraîchissement ou une série complète de 126 questions, et choisissez un niveau de difficulté plus facile ou plus difficile pour correspondre à votre niveau de confort ; la difficulté mixte équilibre les fondamentaux avec des cas limites plus profonds.

Pièges courants à surveiller

De nombreuses erreurs en autonomie proviennent du mélange de cadres de coordonnées, d'une mauvaise lecture de la covariance ou de l'hypothèse que les capteurs et les cartes sont parfaits.

Un autre piège fréquent est d'optimiser uniquement pour la distance la plus courte tout en ignorant le dégagement, les obstacles dynamiques ou la latence de replanification.

Conseils pour améliorer votre score

• Suivez les cadres explicitement (carte/odom/base_link) et notez où la dérive peut entrer.
• Séparez les erreurs de localisation et de cartographie ; demandez-vous ce que l'algorithme estime réellement.
• Pour les planificateurs, identifiez d'abord la fonction de coût (distance, risque, douceur, temps).
• Faites attention aux hypothèses : monde statique vs dynamique, carte connue vs inconnue, holonomique vs non-holonomique.
• Lorsque vous êtes bloqué, éliminez les options qui violent les contraintes (cinématique, limites des capteurs, observabilité).