Mobile Robot Programming Toolkit-Introduction aux principes fondamentaux de la programmation des robots mobiles, à la configuration du logiciel et aux outils essentiels pour le développement de systèmes robotiques.

Boids-Explorez l'algorithme Boids pour simuler le comportement de groupement et son application en robotique en essaim.

Neuroévolution-Découvrez les techniques de neuroévolution pour optimiser les systèmes de contrôle robotique et améliorer les performances au fil du temps.

Cartographie robotique-Comprenez les concepts de base de la cartographie robotique, y compris les techniques de création de représentations environnementales précises.

Localisation et cartographie simultanées-découvrez des méthodes permettant aux robots de cartographier leur environnement tout en déterminant simultanément leur position.

Point le plus proche itératif-introduction à l'algorithme ICP, essentiel pour affiner les modèles d'objets 3D et améliorer la précision de la localisation des robots.

Visualisation logicielle-apprenez à visualiser les logiciels robotiques pour améliorer les processus de débogage, de test et d'optimisation.

Courbe de Hilbert-découvrez le rôle de la courbe de Hilbert dans l'amélioration du traitement des données spatiales et de la navigation dans les robots mobiles.

Recherche du voisin le plus proche-explorez les algorithmes permettant de trouver efficacement les voisins les plus proches dans les ensembles de données, un aspect crucial de la prise de décision des robots.

Cartographie collaborative-découvrez les techniques de cartographie collaborative qui permettent à plusieurs robots de travailler ensemble pour créer des cartes détaillées d'environnements inconnus.

Système de positionnement intérieur-explorez les concepts qui sous-tendent les systèmes de positionnement intérieur, qui sont essentiels pour les robots opérant dans des environnements sans GPS.

Navigation robotique-comprendre les principes de la navigation robotique autonome, notamment la planification de trajectoire, l'évitement des obstacles et la prise de décision.

Odométrie visuelle-découvrir les méthodes d'odométrie visuelle utilisées pour estimer la position et le mouvement d'un robot à l'aide des entrées de la caméra.

Caméra omnidirectionnelle (360 degrés)-comprendre l'importance des caméras à 360 degrés pour améliorer la perception et la navigation du robot.

Robotique open source-explorer le monde des logiciels, outils et plateformes de robotique open source pour créer des systèmes robotiques personnalisables.

Carte logicielle-apprendre à créer et à gérer des cartes logicielles pour les systèmes robotiques, améliorant ainsi leur efficacité et leur adaptabilité.

Boîte à outils robotique pour MATLAB-acquérir une expérience pratique avec la boîte à outils robotique pour MATLAB, un outil puissant de modélisation et de simulation de robots.

Robotique cloud-comprendre le domaine émergent de la robotique cloud et son potentiel à révolutionner la collaboration, le calcul et le partage de données entre robots.

Margarita Chli-découvrez les contributions de Margarita Chli à la robotique, notamment en matière de vision robotique et d'intelligence artificielle.

Jürgen Sturm-découvrez les travaux de Jürgen Sturm dans les domaines de la perception visuelle, de la localisation simultanée et de la cartographie pour les robots mobiles.

Flocage-étudiez les principes du comportement de regroupement en robotique, où les robots imitent les schémas de mouvement coordonnés des animaux.