Robotique et interdisciplinarité : maths, physique et informatique en action

Imaginez un monde où les machines effectuent des tâches complexes, du diagnostic médical à l’exploration spatiale. Ce monde est déjà en construction, grâce à la robotique. Mais qu’est-ce que la robotique ? C’est la science et la technologie de la conception, de la fabrication, de l’opération et de l’application des robots.

La robotique n’est pas une discipline isolée. C’est la convergence dynamique et essentielle de plusieurs domaines scientifiques clés. La robotique interdisciplinaire requiert des compétences en mathématiques, en physique et en informatique, mais aussi en sciences humaines et sociales (SHS). L’interdisciplinarité est au cœur de cette formation, intégrant des enseignements et des projets robotiques qui vont au-delà de l’ingénierie pure. De la programmation d’un robot avec un kit comme Lego Spike à la recherche avancée, l’université de Nantes, notamment, encourage cette approche. La journée interdisciplinaire ou un séminaire est l’occasion de présenter l’innovation et les technologies à l’œuvre dans les systèmes robotiques, qu’il s’agisse de produits numériques ou de kits Lego Robotics.

Les mathématiques : le langage fondamental de la robotique

La robotique est intrinsèquement liée aux mathématiques, qui constituent son langage fondamental. La formation en robotique à l’université de Nantes met l’accent sur ces disciplines cruciales.

Algèbre linéaire et géométrie 

Ces outils permettent aux robots de comprendre leur position et leur orientation dans l’espace. Les matrices de transformation et les vecteurs sont essentiels pour représenter la pose d’un robot, tandis que la cinématique, qu’elle soit directe ou inverse, est indispensable pour la programmation et la planification de trajectoire. La navigation et la localisation des robots reposent également sur la transformation de repères.

Calcul différentiel et intégral

Le calcul différentiel et intégral modélise le mouvement, la vitesse et l’accélération des robots, permettant l’optimisation des trajectoires. Des systèmes de contrôle et de régulation comme le PID (Proportionnel-Intégral-Dérivé) et le filtre de Kalman sont des applications directes de ces concepts mathématiques, garantissant la précision des mouvements du robot.

Statistiques et probabilités

Face à l’incertitude des données sensorielles, les statistiques et les probabilités sont vitales. La théorie de Bayes et la fusion de données permettent aux robots de gérer les informations imparfaites. En outre, ces concepts sont la base de l’apprentissage automatique (Machine Learning), qui permet aux robots de reconnaître des objets et de prendre des décisions. La planification dans l’incertain, via les Markov Decision Processes (MDPs) et le Reinforcement Learning, complète l’ensemble des compétences nécessaires en robotique. Ces enseignements sont au cœur de l’ingénierie des robots, façonnant les technologies d’innovation de demain.

La physique : les lois du monde réel appliquées aux robots

La robotique est une discipline fascinante qui s’appuie fondamentalement sur les lois de la physique. Comprendre ces principes est essentiel pour la conception, la programmation robotique et le bon fonctionnement des systèmes.

Mécanique

La mécanique est au centre de la conception des robots. La statique et la dynamique sont cruciales pour dimensionner les structures, comprendre l’équilibre et gérer les forces et les couples exercés sur les articulations du robot. La cinématique et la dynamique des corps rigides permettent de modéliser avec précision le mouvement de chaque segment du robot. Enfin, l’énergie et la puissance guident le choix des moteurs et l’optimisation de la consommation énergétique pour assurer l’autonomie des automates. Ces concepts sont fondamentaux pour l’ingénierie et la recherche en robotique.

Électronique et électromagnétisme

Les robots à programmer sont dotés d’une multitude de capteurs dont le fonctionnement repose sur des principes physiques : ultrasons, infrarouges, LIDAR, caméras, accéléromètres et gyroscopes. Les actionneurs, tels que les moteurs (DC, Brushless, pas-à-pas) et les servomoteurs, transforment l’énergie électrique en mouvement. La conception des circuits électroniques, la gestion de l’alimentation et la transmission des signaux sont des éléments clés pour la formation et le développement de produits innovants.

Optique et ondes

La vision par ordinateur est rendue possible grâce aux principes de l’optique, de la formation d’images et du traitement de la lumière, offrant aux robots la capacité de “voir” leur environnement. La communication sans fil, essentielle pour de nombreux systèmes robotiques, s’appuie sur la propagation des ondes radio. Ces technologies sont au cœur des défis de la robotique moderne et de l’innovation.

L’informatique : le cerveau et le langage du robot

L’informatique est le pilier central de la robotique, fournissant au robot son “cerveau” et son “langage”. Elle sert souvent de plateforme pédagogique essentielle pour son apprentissage et son développement. 

Algorithmique et structures de données

La planification de trajectoire des machines s’appuie sur des algorithmes de recherche de chemin avancés comme A* ou Dijkstra, essentiels pour la navigation autonome. La représentation des connaissances permet au robot de “comprendre” son environnement. Les algorithmes d’optimisation, quant à eux, résolvent des problèmes complexes, comme le problème du voyageur de commerce pour la logistique robotique. Ces sciences fondamentales sont à la base de l’ingénierie des systèmes autonomes.

Programmation et systèmes embarqués

Le choix des langages de programmation est crucial. Python, C++, Java et ROS (Robot Operating System) sont prédominants dans le domaine des technologies robotiques. Les systèmes d’exploitation en temps réel sont nécessaires pour la réactivité des machines, et une architecture logicielle robuste gère les diverses tâches du robot (perception, décision, action). Des projets robotiques concrets, comme ceux développés à l’Université de Nantes ou avec des kits LegoKit et Spike, sont essentiels pour acquérir ces compétences.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

L’Intelligence Artificielle (IA) dote les machines d’une perception avancée grâce à la reconnaissance vocale et à la vision par ordinateur (réseaux de neurones convolutifs). Des algorithmes d’apprentissage par renforcement confèrent aux automates une prise de décision autonome et une capacité d’adaptation. L’interaction Homme-Machine, via le traitement du langage naturel, améliore l’ergonomie des robots. Cette interdisciplinarité, incluant les SHS, est explorée lors de séminaires et de journées interdisciplinaires avec des chercheurs du réseau. Ces enseignements ouvrent la voie à l’innovation et à de nouveaux produits robotiques.