Sciences Robotiques [French]

1 : Voiture autonome : Comprendre les concepts fondamentaux des véhicules autonomes. 2 : Système avancé d'assistance à la conduite : Explorez la technologie prenant en charge les fonctions autonomes. 3 : Automatisation des véhicules : Découvrez les niveaux d'automatisation des véhicules modernes. 4 : Stationnement automatique : Découvrez les systèmes qui rendent le stationnement simple et sûr. 5 : Waymo : Plongez dans le parcours d'une entreprise pionnière en matière de technologie de conduite autonome. 6 : Mobileye : Découvrez les contributions de Mobileye à la technologie de vision autonome. 7 : Histoire des voitures autonomes : Retracez l'évolution des véhicules autonomes. 8 : Projet de voiture Apple : Explorez l'aventure secrète d'Apple dans la conduite autonome. 9 : Robotaxi : Découvrez l'essor et les implications des taxis autonomes. 10 : Nvidia Drive : Découvrez l'impact de Nvidia sur l'écosystème de la conduite autonome. 11 : Tesla Autopilot : Examinez les avancées de Tesla dans la conduite semi-autonome. 12 : Responsabilité des voitures autonomes : comprendre les considérations juridiques liées à la technologie autonome. 13 : Cruise (véhicule autonome) : obtenir des informations sur Cruise, la filiale autonome de GM. 14 : Centrage sur la voie : étudier une fonctionnalité clé pour une conduite sûre et efficace. 15 : Camion autonome : découvrir le rôle de l'automatisation dans le fret et la logistique. 16 : Openpilot : découvrir les contributions open source à la conduite autonome. 17 : Pony.ai : découvrir cette entreprise innovante de véhicules autonomes. 18 : Aurora Innovation : découvrir le rôle d'Aurora dans la technologie autonome. 19 : Impact des voitures autonomes : évaluer les effets sociétaux des véhicules autonomes. 20 : Réglementation des voitures autonomes : examiner les réglementations qui guident un déploiement sûr. 21 : Sécurité automobile : comprendre les systèmes garantissant la sécurité dans la technologie de conduite autonome.

1 : Réseau neuronal artificiel : Explorez les bases et l'importance générale des réseaux neuronaux. 2 : Perceptron : Comprenez les éléments constitutifs des modèles d'apprentissage monocouche. 3 : Jürgen Schmidhuber : Découvrez les recherches pionnières derrière les réseaux modernes. 4 : Neuroévolution : Examinez les approches génétiques pour optimiser les architectures neuronales. 5 : Réseau neuronal récurrent : Étudiez les réseaux avec mémoire pour les données séquentielles. 6 : Réseau neuronal à action directe : Analysez les réseaux où les données se déplacent dans une seule direction. 7 : Perceptron multicouche : Découvrez les structures en couches améliorant la profondeur du réseau. 8 : Réseau neuronal quantique : Découvrez le potentiel des modèles d'apprentissage assisté par quantique. 9 : ADALINE : Étudiez les neurones linéaires adaptatifs pour la reconnaissance de formes. 10 : Réseau d'état d'écho : Explorez les modèles de réservoir dynamique pour les données temporelles. 11 : Réseau neuronal à pics : Comprendre les systèmes neuronaux d'inspiration biologique. 12 : Reservoir computing : Plongez dans les réseaux spécialisés pour l'analyse des séries chronologiques. 13 : Mémoire à long terme : Maîtrisez les architectures conçues pour conserver les informations. 14 : Types de réseaux neuronaux artificiels : Différenciez les différents modèles de réseau. 15 : Apprentissage profond : Appréhendez la profondeur et la portée des réseaux multicouches. 16 : Règle d'apprentissage : Explorez les méthodes qui guident la formation des modèles neuronaux. 17 : Réseau neuronal convolutionnel : Analysez les réseaux adaptés aux données d'image. 18 : Problème de gradient évanescent : Relevez les défis de la formation des réseaux. 19 : Réseaux neuronaux récurrents bidirectionnels : Découvrez des modèles qui traitent les données dans les deux sens. 20 : Réseau neuronal résiduel : Apprenez des techniques avancées pour optimiser l'apprentissage. 21 : Histoire des réseaux neuronaux artificiels : Retracez l'évolution de ce domaine transformateur.

1 : Robotique BEAM : Explorez les principes fondamentaux qui régissent les robots autonomes bio-inspirés. 2 : Système embarqué : Comprenez la technologie de base permettant le contrôle dans les applications robotiques complexes. 3 : Mark Tilden : Découvrez l'esprit derrière la robotique BEAM et son approche robotique révolutionnaire. 4 : Robotique basée sur le comportement : Plongez dans les robots conçus pour présenter des réponses comportementales réalistes. 5 : Héliostat : Découvrez les héliostats robotisés et leur rôle dans les applications d'énergie solaire. 6 : Solarroller : Étudiez les robots BEAM alimentés par l'énergie solaire avec des conceptions dynamiques à haut rendement énergétique. 7 : Crawler (BEAM) : Analysez les crawlers BEAM et leur mouvement inspiré des organismes biologiques. 8 : Robot analogique : Examinez les robots à commande analogique et leurs circuits simplifiés. 9 : Robot mobile : Comprenez la technologie derrière les robots autonomes axés sur le mouvement. 10 : HERO (robot) : découvrez le rôle de HERO dans la robotique éducative et de développement. 11 : Brosl Hasslacher : découvrez les contributions de Brosl Hasslacher à la robotique BEAM. 12 : Stiquito : découvrez Stiquito, le robot polyvalent ressemblant à un insecte utilisé dans les milieux éducatifs. 13 : RS Media : découvrez RS Media, le robot multimédia qui apporte des expériences interactives. 14 : Roboquad : découvrez la conception à quatre pattes de Roboquad, qui allie stabilité et flexibilité. 15 : Webots : plongez dans Webots, un outil de simulation qui fait progresser la recherche et la conception de robots. 16 : véhicule Braitenberg : étudiez ces robots uniques qui imitent les réponses cognitives. 17 : laboratoire de systèmes de guidage, de contrôle et de décision de l'IISc : aperçu des recherches pionnières du laboratoire en robotique autonome. 18 : Elmer et Elsie (robots) : examinez les premiers prototypes de robots qui ont conduit à la robotique basée sur le comportement. 19 : Microprocesseur : comprenez le rôle crucial du microprocesseur dans le contrôle et le fonctionnement de la robotique. 20 : Microcontrôleur : découvrez les microcontrôleurs qui fournissent une puissance de calcul essentielle aux robots. 21 : Microcontrôleurs AVR : passez en revue la famille AVR, partie intégrante de nombreuses applications robotiques modernes.

1 : Robotique : Introduction aux principes et aux applications de la technologie robotique. 2 : Biomimétisme : Découverte de la manière dont la nature inspire les conceptions et les solutions robotiques. 3 : Robot humanoïde : Présentation des robots conçus pour imiter les mouvements et le comportement humains. 4 : Robotique en essaim : Étude du comportement collectif des systèmes multirobots. 5 : Dynamique passive : Comprendre comment les robots utilisent un minimum d'énergie pour se déplacer. 6 : Robot mobile : Examen de différents types de robots conçus pour la mobilité et la navigation. 7 : Ballbot : Un aperçu des robots qui s'équilibrent sur une balle pour un mouvement dynamique. 8 : Évitement d'obstacles : Techniques permettant aux robots de naviguer dans des environnements difficiles. 9 : Robot modulaire auto-reconfigurable : Systèmes innovants qui adaptent leur forme aux tâches. 10 : Robotique adaptable : L'importance de la flexibilité dans les systèmes robotiques pour des applications variées. 11 : Robot agricole : Une exploration des robots qui révolutionnent les pratiques agricoles. 12 : Robot fleur : Des robots uniques inspirés des structures florales pour diverses tâches. 13 : Capteur tactile : Comprendre le rôle des capteurs tactiles dans la perception robotique. 14 : LAURON : Étude de cas d'un robot quadrupède développé pour des applications concrètes. 15 : Robotique bioinspirée : Examen de conceptions inspirées des systèmes biologiques. 16 : Contrôle neuronal de la rigidité des membres : Aperçu des mécanismes de contrôle des membres des robots. 17 : Oussama Khatib : Célébration des contributions d'un leader dans le domaine de la robotique. 18 : Robotique cloud : Le rôle du cloud computing dans l'amélioration des capacités robotiques. 19 : Robotique souple : Un aperçu des robots flexibles qui peuvent s'adapter à leur environnement. 20 : Robotique souple articulée : Comprendre la structure et la fonction des bras robotiques souples. 21 : Robot continuum : Conceptions innovantes permettant un mouvement polyvalent et flexible.

1 : Contrôle adaptatif : explore les fondements du contrôle adaptatif, s'adaptant aux systèmes dynamiques en temps réel. 2 : Théorie du contrôle : présente les principes fondamentaux de la théorie du contrôle, essentiels à la stabilité et aux performances du système. 3 : Méthodes Hinfinity dans la théorie du contrôle : discute des méthodes Hinfinity, améliorant la robustesse dans les systèmes incertains. 4 : Stabilité de Lyapunov : examine la méthode directe de Lyapunov pour évaluer la stabilité du système dans les systèmes non linéaires. 5 : Identification du système : se concentre sur les techniques d'identification de la dynamique du système à partir des données d'entrée-sortie pour la conception du contrôle. 6 : Contrôle prédictif du modèle : couvre les méthodes de contrôle prédictif utilisées pour optimiser les performances sur un horizon temporel fini. 7 : Théorie de la rétroaction quantitative : explore les systèmes de rétroaction conçus pour améliorer les performances du système grâce à des mesures quantitatives. 8 : Contrôle robuste : examine la conception de systèmes de contrôle résilients aux incertitudes et aux perturbations du système. 9 : Contrôle avancé des processus : Fournit des méthodes avancées pour optimiser les processus industriels et garantir la précision du contrôle. 10 : Contrôle non linéaire : Discute des techniques de contrôle pour gérer les non-linéarités, un aspect crucial en robotique. 11 : Mise en forme de boucle Hinfinity : Se concentre sur l'amélioration des performances du système en façonnant le gain de boucle à l'aide des méthodes Hinfinity. 12 : Miroslav Krstić : Met en évidence les contributions de Krstić au contrôle adaptatif, en particulier dans les techniques de stabilisation robustes. 13 : Dragoslav D. Šiljak : Étudie les travaux de Šiljak sur la stabilité et le contrôle robuste, influençant les systèmes de contrôle modernes. 14 : Estimation de l'horizon mobile : Présente une technique utilisée pour l'estimation de l'état en temps réel dans les systèmes dynamiques. 15 : Wassim Michael Haddad : Discute de l'influence de Haddad sur l'analyse de la stabilité et le contrôle robuste dans les systèmes adaptatifs. 16 : Contrôle linéaire à paramètres variables : explore les stratégies de contrôle pour les systèmes dont les paramètres varient dans le temps. 17 : Identification de systèmes non linéaires : se concentre sur les méthodes d’identification de modèles de systèmes non linéaires pour un meilleur contrôle. 18 : Modèles multiples : explore l’utilisation de plusieurs modèles pour contrôler des systèmes à dynamique variable. 19 : Petros A. Ioannou : étudie les contributions d’Ioannou au contrôle adaptatif et robuste, façonnant les pratiques modernes. 20 : Frank L. Lewis : explore les travaux de Lewis sur les systèmes intelligents et le contrôle, en faisant le lien entre la robotique et le contrôle adaptatif. 21 : Ingénierie du contrôle : offre un aperçu complet des principes d’ingénierie pour la conception et l’analyse des systèmes de contrôle.

1 : Contrôle numérique : Introduction aux principes fondamentaux du contrôle numérique, notamment les systèmes à temps discret et leurs applications. 2 : Transformée bilinéaire : Explore la méthode de transformation bilinéaire pour convertir des systèmes continus en systèmes discrets. 3 : Théorie du contrôle : Un examen approfondi des principes de la théorie du contrôle, en mettant l'accent sur leur utilisation en robotique et en automatisation. 4 : Filtre linéaire : Examine les filtres linéaires, leur conception et leur influence sur le traitement du signal dans les systèmes robotiques. 5 : Fonction de transfert : Fournit une compréhension approfondie des fonctions de transfert et de leur rôle dans l'analyse et la conception des systèmes de contrôle. 6 : Filtre numérique : Se concentre sur la conception et l'application de filtres numériques dans les systèmes de contrôle numérique. 7 : Boucle à verrouillage de phase : Discute des boucles à verrouillage de phase, de leurs composants et de leur utilisation dans les systèmes de contrôle robotique. 8 : Contrôleur proportionnel-intégral-dérivé : Approfondit les stratégies de contrôle PID et leur importance pour obtenir des performances de contrôle optimales. 9 : Transformation en Z : explique la technique de la transformation en Z pour l'analyse et la conception de systèmes à temps discret. 10 : Réponse impulsionnelle finie : étude des filtres à réponse impulsionnelle finie et de leurs applications en contrôle numérique. 11 : Réponse impulsionnelle infinie : couvre les filtres à réponse impulsionnelle infinie et leur rôle dans les conceptions de systèmes de contrôle avancés. 12 : Système linéaire invariant dans le temps : présente les systèmes linéaires invariants dans le temps, un concept essentiel dans les systèmes de contrôle numériques et analogiques. 13 : Modulation deltasigma : discute de la théorie et des applications de la modulation deltasigma dans les systèmes de contrôle de haute précision. 14 : Compensateur avance-retard : analyse l'utilisation de compensateurs avance-retard pour améliorer la stabilité et les performances des systèmes de contrôle numérique. 15 : Transformée en étoile : explore la méthode de la transformée en étoile et son application à la résolution de problèmes de contrôle numérique. 16 : Condensateur commuté : étudie les circuits à condensateur commuté et leur importance dans la conception de filtres et le traitement du signal. 17 : Contrôle du temps mort : fournit des informations sur les stratégies de contrôle du temps mort pour obtenir une réponse précise du système en robotique. 18 : Maintien d'ordre zéro : décrit la méthode de maintien d'ordre zéro, essentielle pour reconstruire des signaux à temps continu à partir de signaux à temps discret. 19 : Maintien du premier ordre : explique la technique de maintien du premier ordre, offrant une alternative au maintien d'ordre zéro pour la reconstruction du signal. 20 : Filtre bidimensionnel : examine les filtres bidimensionnels et leurs applications dans le traitement de signaux variant spatialement. 21 : Traitement du signal sonar : se concentre sur les techniques de traitement du signal sonar et leur intégration dans la robotique et les systèmes de navigation.

1 : Biomimétisme : Introduction au pouvoir transformateur du biomimétisme dans la technologie moderne. 2 : Microbotique : Aperçu des robots miniatures inspirés des micro-organismes. 3 : Bionique : Fusion de la biologie et de l'ingénierie pour des fonctions robotiques avancées. 4 : Dario Floreano : Profil d'un pionnier de la robotique bioinspirée. 5 : Effet lotus : Surfaces autonettoyantes naturelles dans les applications technologiques. 6 : Architecture bionique : Structures inspirées de la nature pour une conception durable. 7 : Matériau biomimétique : Innovations en science des matériaux issues de la nature. 8 : Robotique : Évolution et percées influencées par les systèmes biologiques. 9 : Wilhelm Barthlott : Contributions à la technologie des surfaces biomimétiques. 10 : Biomimicry Institute : Institution promouvant des solutions basées sur la nature. 11 : Revêtement antisalissure biomimétique : Technologie inspirée de la vie marine pour résister à l'encrassement. 12 : Robotique bioinspirée : Intégration de systèmes organiques et robotiques. 13 : Architecture biomimétique : avancées architecturales bioinspirées. 14 : Peau électronique : peaux souples et réactives imitant le toucher humain. 15 : Robotique souple : robots dotés d'une flexibilité adaptable et réaliste. 16 : Poissons robots : robots aquatiques imitant les mouvements de vrais poissons. 17 : Surfaces autonettoyantes : surfaces imitant les caractéristiques de faible entretien de la nature. 18 : Bioinspiration : applications plus larges des innovations inspirées de la nature. 19 : Photonique bioinspirée : technologies photoniques dérivées du contrôle de la lumière naturelle. 20 : Silvia Vignolini : innovatrice dans les matériaux photoniques bioinspirés. 21 : Javier G. Fernandez : pionnier des biomatériaux durables.

1 : Android Science : Explorez les principes fondamentaux et les théories clés qui définissent la science Android aujourd'hui. 2 : Android (robot) : Comprenez les aspects techniques et le parcours évolutif des robots humanoïdes conçus pour reproduire les humains. 3 : Robot humanoïde : Plongez dans les caractéristiques et les défis uniques auxquels sont confrontés les robots conçus avec des caractéristiques humaines. 4 : Masahiro Mori (roboticiste) : Découvrez le travail pionnier de Masahiro Mori et son impact sur la recherche en robotique. 5 : Uncanny Valley : Examinez la réponse psychologique aux robots qui ressemblent aux humains mais qui sont en deçà de leurs capacités, créant ainsi un inconfort. 6 : Social Robot : Étudiez les robots conçus pour interagir socialement, comblant ainsi le fossé entre les humains et les machines. 7 : David Hanson (concepteur robotique) : Découvrez le rôle de David Hanson dans la conception de robots réalistes et l'avancement du domaine. 8 : Robotique développementale : Concentrez-vous sur la façon dont les robots apprennent et s'adaptent au fil du temps, en imitant les stades de développement des humains. 9 : Actroid : Plongez dans la série de robots Actroid, connus pour leur apparence et leurs expressions réalistes. 10 : Affordance sociale : Comprenez comment les robots peuvent concevoir des interactions qui encouragent l'engagement et la coopération humains. 11 : Interaction homme-robot : Explorez la dynamique de la communication et de la collaboration entre humains et robots. 12 : Conception affective : Apprenez comment les robots sont conçus pour comprendre et répondre aux émotions humaines. 13 : Lucy Suchman : Découvrez la contribution de Lucy Suchman à la compréhension de la dynamique sociale de l'interaction homme-robot. 14 : Uncanny : Un regard plus approfondi sur le concept d'« étrangeté » en robotique et son impact sur la perception humaine. 15 : Hiroshi Ishiguro : Étudiez le travail innovant d'Hiroshi Ishiguro, un leader dans la création de robots qui reflètent le comportement humain. 16 : L'équation médiatique : Comprenez comment les humains perçoivent les robots en tant qu'acteurs sociaux dans les médias et les scénarios de la vie réelle. 17 : Cognition incarnée : découvrez comment le corps et l’esprit travaillent ensemble dans la conception et l’interaction des robots. 18 : Telenoid R1 : examinez le robot Telenoid R1 et son rôle dans la recherche en robotique émotionnelle et sociale. 19 : Empathie artificielle : explorez le concept d’empathie artificielle et la manière dont les robots pourraient développer la capacité de ressentir et de réagir. 20 : Julie Carpenter : découvrez les recherches de Julie Carpenter sur la relation entre les humains et les robots. 21 : Les robots dans la littérature : concluez en examinant la représentation des robots dans la littérature, en soulignant leur importance culturelle.

1-Biorobotique-présente le concept fondamental de la biorobotique, combinant les processus biologiques aux systèmes robotiques pour une interaction homme-machine améliorée. 2-Ingénierie biomédicale-explore le rôle de l'ingénierie dans le développement de dispositifs et de technologies médicales qui comblent le fossé entre la biologie et la technologie. 3-Prothèse-couvre le développement de membres et de dispositifs artificiels qui restaurent les fonctionnalités perdues et améliorent la qualité de vie des amputés. 4-Cyberware-discute de l'intégration de technologies cybernétiques pour augmenter ou remplacer les systèmes biologiques humains pour des capacités améliorées. 5-Biologie synthétique-se concentre sur la conception et la construction de nouvelles pièces, systèmes et organismes biologiques pour créer des solutions innovantes pour la santé et l'environnement. 6-Bionique-explore l'application de principes biologiques à la conception de systèmes mécaniques qui imitent les processus biologiques au bénéfice de l'homme. 7-Gène-Décrit la technologie utilisée pour introduire de l'ADN étranger dans les cellules, permettant des modifications génétiques et des avancées dans les traitements médicaux. 8-Neuroprothèses-Examine le développement de dispositifs qui s'interfacent directement avec le système nerveux pour restaurer les fonctions sensorielles ou motrices perdues. 9-Dynamique passive-Examine la manière dont les composants passifs de la robotique imitent les systèmes biologiques, permettant des mouvements plus efficaces et naturels. 10-Ordinateur Wetware-Étude du concept d'utilisation de matériaux biologiques comme éléments informatiques pour créer des systèmes informatiques avancés à base biologique. 11-Ingénierie neuronale-Se concentre sur la conception de technologies qui interagissent avec le système nerveux pour restaurer ou améliorer les fonctions sensorielles et motrices. 12-Biomécatronique-Combine l'ingénierie mécanique, la biologie et l'électronique pour développer des dispositifs qui s'intègrent parfaitement au corps humain. 13-Biomécanique-Examine les propriétés mécaniques des systèmes biologiques et la manière dont ces principes sont appliqués à la conception de dispositifs médicaux plus efficaces. 14-Ingénierie biologique-aborde les techniques d’ingénierie utilisées pour manipuler les systèmes biologiques pour une gamme d’applications en médecine, en agriculture et en durabilité environnementale. 15-Hybrot-présente les robots hybrides, qui combinent des composants biologiques et mécaniques, offrant de nouvelles possibilités en robotique et en bio-ingénierie. 16-Insert (biologie moléculaire)-explore le rôle de la biologie moléculaire dans la modification génétique et la manière dont ces techniques contribuent aux avancées en robotique. 17-Contrôle des prothèses robotiques-se concentre sur la manière dont les prothèses robotiques sont contrôlées, en examinant les technologies qui permettent une interaction transparente avec le système nerveux de l’utilisateur. 18-Dangers de la biologie synthétique-étudie les préoccupations éthiques et de sécurité entourant la biologie synthétique, y compris les risques de conséquences imprévues. 19-Ingénierie biochimique-explore les principes de l’ingénierie biochimique et la manière dont ils sont appliqués pour améliorer la fonctionnalité et la durabilité des systèmes biorobotiques. 20-Biocompatibilité-discute de l'importance cruciale de s'assurer que les dispositifs robotisés sont compatibles avec la biologie humaine afin de minimiser le rejet ou les réactions indésirables. 21-Impression d'organes-examine le domaine émergent de l'impression d'organes, où la technologie de bio-impression est utilisée pour créer des organes

1 : Robotique basée sur le comportement : présente les principes qui guident les systèmes basés sur le comportement en robotique. 2 : Architecture de subsomption : explore une architecture en couches pour créer des comportements robotiques complexes. 3 : Robotique BEAM : discute de robots simples et efficaces conçus pour imiter les comportements biologiques. 4 : Informatique bioinspirée : examine comment les systèmes biologiques inspirent les approches informatiques en robotique. 5 : Luc Steels : met en évidence les contributions de ce chercheur clé à la robotique et à l'évolution du langage. 6 : Simulation sociale : étudie comment les interactions sociales entre agents informent les conceptions basées sur le comportement. 7 : Rodney Brooks : couvre les idées révolutionnaires avancées par ce pionnier de la robotique. 8 : Localisation et cartographie simultanées : explique les méthodes permettant à un robot de naviguer et de cartographier les environnements. 9 : Système multi-agent : discute des systèmes dans lesquels plusieurs robots interagissent et collaborent. 10 : Système de symboles physiques : explore comment les entités physiques peuvent manipuler des symboles pour résoudre des problèmes. 11 : Raisonnement basé sur un modèle : analyse les processus de raisonnement des robots à l'aide de modèles internes de l'environnement. 12 : Agent intelligent : définit les agents capables d'agir de manière autonome dans des environnements dynamiques. 13 : Science cognitive incarnée : relie l'incarnation physique et les processus cognitifs en robotique. 14 : Nouvelle IA : présente de nouvelles approches d'intelligence artificielle influençant la robotique basée sur le comportement. 15 : Reconnaissance d'activité : discute des techniques permettant aux robots de reconnaître et de répondre aux activités humaines. 16 : Apprentissage : explore comment les robots peuvent apprendre en observant les autres. 17 : Approche située (intelligence artificielle) : souligne l'importance du contexte dans la prise de décision de l'IA. 18 : Winnertakeall dans la sélection des actions : explique les processus de prise de décision dans les environnements concurrentiels. 19 : Elmer et Elsie (robots) : étude de cas de robots spécifiques présentant des principes basés sur le comportement. 20 : Intelligence artificielle symbolique : examine le rôle des symboles dans les capacités cognitives des robots. 21 : Système décentralisé : discute des avantages des architectures décentralisées dans les systèmes robotiques.

1 : Réduction de la dimensionnalité : présente le concept et la nécessité de réduire la complexité des données de grande dimension en robotique. 2 : Analyse en composantes principales : présente l'ACP comme une technique linéaire clé pour l'extraction de caractéristiques et la compression de données. 3 : Réduction de la dimensionnalité non linéaire : explore les techniques non linéaires pour capturer des structures de données complexes en robotique. 4 : Eigenface : couvre l'utilisation des eigenfaces pour la reconnaissance faciale en robotique, démontrant une application concrète de la réduction de la dimensionnalité. 5 : Fonctions orthogonales empiriques : décrit une méthode de représentation des données de manière à capturer des caractéristiques importantes pour les systèmes robotiques. 6 : Incorporation semi-définie : présente cette technique pour préserver les relations entre les données tout en réduisant la dimensionnalité, améliorant ainsi le traitement des données robotiques. 7 : Analyse discriminante linéaire : explique comment l'analyse discriminante linéaire aide dans les tâches de classification en se concentrant sur la séparabilité des classes dans les données réduites. 8 : Factorisation de matrice non négative : décrit comment la NMF permet d'extraire des représentations basées sur des pièces à partir de données, en particulier pour la robotique. 9 : Analyse en composantes principales du noyau : développe l'ACP avec des méthodes de noyau pour gérer les données non linéaires, cruciales pour les systèmes robotiques fonctionnant avec des entrées complexes. 10 : Shogun (boîte à outils) : met en évidence la boîte à outils d'apprentissage automatique Shogun, qui comprend des méthodes de réduction de dimensionnalité pour les applications robotiques. 11 : Regroupement spectral : couvre cette technique de regroupement de données de grande dimension, une tâche essentielle dans la perception et la compréhension robotiques. 12 : Isomap : discute d'Isomap, une méthode de réduction de dimensionnalité non linéaire, et de son impact sur l'amélioration des modèles robotiques. 13 : Régression en composantes principales : relie l'ACP à la régression pour réduire la dimensionnalité des données et améliorer les modèles prédictifs en robotique. 14 : Apprentissage de sous-espaces multilinéaires : présente cette méthode avancée de gestion de données multidimensionnelles, améliorant les performances des robots. 15 : Mlpy : détaille la bibliothèque d’apprentissage automatique Mlpy, présentant des outils de réduction de la dimensionnalité dans les systèmes robotiques. 16 : Carte de diffusion : se concentre sur la technique de la carte de diffusion pour la réduction de la dimensionnalité et son application à la robotique. 17 : Apprentissage des caractéristiques : explore le concept d’apprentissage des caractéristiques et son importance dans l’amélioration de l’interprétation des données des systèmes robotiques. 18 : Filtre adaptatif du noyau : discute de cette technique de filtrage pour adapter les modèles aux données dynamiques, améliorant ainsi la prise de décision robotique en temps réel. 19 : Projection aléatoire : offre un aperçu de la manière dont les techniques de projection aléatoire peuvent accélérer la réduction de la dimensionnalité pour les grands ensembles de données en robotique. 20 : Ingénierie des caractéristiques : présente le processus de conception de caractéristiques qui aident les robots à comprendre et à interagir plus efficacement avec leur environnement. 21 : Distribution normale multivariée : se termine par une exploration de cet outil statistique utilisé en robotique pour gérer l’incertitude et la modélisation des données.

1 : Contrôle des robots : Plongez dans les fondamentaux du contrôle des systèmes robotiques, essentiels à leur fonctionnalité. 2 : Robot : Explorez la conception, le développement et les aspects opérationnels des robots dans divers domaines. 3 : Robot autonome : Apprenez comment les robots fonctionnent de manière indépendante, révolutionnant des secteurs comme la santé et le transport. 4 : Laparoscopie : Découvrez le rôle de la robotique dans la chirurgie mini-invasive, améliorant la précision et le temps de récupération. 5 : Robot militaire : Examinez l'utilisation croissante de la robotique dans la défense, de la surveillance au combat autonome. 6 : Chirurgie à distance : Comprenez les applications révolutionnaires de la chirurgie télécommandée, permettant une précision à distance. 7 : Prise de contrôle de l'IA : Étudiez les possibilités et les risques d'un dépassement de l'intelligence humaine par l'IA en robotique. 8 : Automatisation des processus métier : Découvrez comment la robotique et l'IA rationalisent les opérations commerciales et améliorent l'efficacité. 9 : Procédure mini-invasive : Comprenez comment les robots transforment les procédures médicales, réduisant les risques et le temps de récupération. 10 : Éthique des robots : Plongez dans les préoccupations éthiques entourant la robotique, de l’autonomie à la responsabilité. 11 : Éthique de l’intelligence artificielle : Analysez les implications morales de l’IA, notamment dans la prise de décision et l’autonomie. 12 : Applications de l’intelligence artificielle : Découvrez l’impact de l’IA dans tous les secteurs, de la santé à la finance. 13 : Système chirurgical robotisé ZEUS : Explorez le rôle du système ZEUS dans la révolution de la chirurgie robotique pour une plus grande précision. 14 : Éthique des machines : Découvrez le domaine émergent de l’éthique des machines, garantissant que les robots prennent des décisions moralement judicieuses. 15 : Arme autonome mortelle : Examinez les dangers et les débats entourant les robots ayant le potentiel de mener une guerre autonome. 16 : Campagne pour arrêter les robots tueurs : Comprenez le mouvement mondial visant à empêcher la militarisation de la robotique et de l’IA. 17 : Robots industriels mobiles : Étudiez comment les robots améliorent l’efficacité industrielle grâce à la mobilité et à l’automatisation. 18 : L'IA prend le dessus dans la culture populaire : découvrez comment les médias populaires décrivent l'essor de l'IA et son impact sur la perception du public. 19 : Course aux armements de l'intelligence artificielle : étudiez les implications géopolitiques du développement de l'IA dans les stratégies militaires mondiales. 20 : Android (robot) : découvrez les robots humanoïdes conçus pour ressembler aux humains, repoussant les limites de la robotique. 21 : Robot humanoïde : explorez les technologies de pointe impliquées dans la création de robots qui imitent l'apparence et le comportement humains.

1 : Intelligence artificielle : ce chapitre présente l'IA, en décrivant son évolution et ses principes fondamentaux en tant que pierre angulaire de la robotique. 2 : Apprentissage automatique : explore la manière dont les machines apprennent à partir des données et s'améliorent au fil du temps, un élément crucial de la robotique pilotée par l'IA. 3 : Intelligence artificielle symbolique : couvre l'accent mis par l'IA symbolique sur les règles et la logique, essentielles pour développer les capacités de raisonnement des robots. 4 : Neats and scruffies : explore deux approches de l'IA, en comparant les méthodes structurées et heuristiques dans le développement robotique. 5 : Peter Norvig : examine les contributions de Norvig à l'IA, en se concentrant sur son travail sur les algorithmes de recherche et les processus de prise de décision. 6 : Intelligence artificielle : une approche moderne : ce chapitre se penche sur le manuel de Stuart Russell et Peter Norvig, une référence clé pour les praticiens de l'IA. 7 : Stuart J. Russell : analyse les théories influentes de Russell sur l'IA, en particulier son travail sur les agents rationnels en robotique. 8 : Intelligence artificielle générale : aborde le concept d'AGI et son potentiel à créer des robots dotés de capacités cognitives semblables à celles des humains. 9 : Prise de contrôle de l'IA : étudie les préoccupations entourant le dépassement de l'intelligence humaine par l'IA et ses implications pour la robotique. 10 : Intelligence computationnelle : explore l'intersection entre le calcul et l'intelligence, en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux en robotique. 11 : Intelligence synthétique : examine la création de l'IA par des moyens artificiels, faisant progresser les capacités des robots. 12 : Agent intelligent : définit les agents intelligents et la manière dont ils sont conçus pour fonctionner de manière autonome dans des environnements dynamiques. 13 : Histoire de l'intelligence artificielle : retrace l'histoire de l'IA, fournissant un contexte pour ses applications actuelles en robotique et au-delà. 14 : Philosophie de l'intelligence artificielle : aborde les considérations éthiques et les débats philosophiques entourant le rôle de l'IA dans la société. 15 : Hiver de l'IA : examine les périodes de stagnation de l'IA, offrant des leçons sur la manière de surmonter les obstacles au développement de l'IA et de la robotique. 16 : Chronologie de l'intelligence artificielle : fournit un compte rendu chronologique des principales étapes de l'IA, offrant un aperçu de sa croissance en robotique. 17 : GOFAI : présente la bonne vieille IA, expliquant son influence fondamentale sur les systèmes d'intelligence robotique modernes. 18 : Alignement de l'IA : aborde le problème de l'alignement, en se concentrant sur la manière dont les systèmes d'IA peuvent être conçus pour s'aligner sur les valeurs humaines. 19 : Apprentissage supervisé : se concentre sur les techniques d'apprentissage supervisé et leur application dans la formation des robots à des tâches spécifiques. 20 : Réseau neuronal (apprentissage automatique) : couvre les réseaux neuronaux et leur importance dans l'apprentissage automatique, avec des applications pratiques en robotique. 21 : Reconnaissance de formes : explore les techniques de reconnaissance de formes utilisées par les robots pour traiter les données sensorielles et prendre des décisions.

1 : Traitement d'images numériques : présente les principes et techniques fondamentaux de manipulation d'images numériques, jetant les bases des chapitres suivants. 2 : JPEG : explore le format JPEG, en détaillant ses techniques de compression, ses applications et son importance dans le stockage d'images numériques. 3 : Infographie 2D : examine la création et la manipulation de graphiques 2D, en soulignant leur pertinence en robotique et en représentation visuelle. 4 : Transformation affine : discute des transformations géométriques, en se concentrant sur la façon dont les transformations affines sont utilisées dans l'alignement et le mappage d'images. 5 : Compression d'images : fournit un aperçu approfondi des méthodes de compression, optimisant le stockage et la transmission des données d'images pour un traitement efficace. 6 : Compensation de mouvement : explique les techniques d'estimation de mouvement qui aident au suivi et à la compensation des objets en mouvement dans les séquences vidéo. 7 : Transformée en cosinus discrète : décrit l'application de la transformée en cosinus discrète dans la compression d'images, en se concentrant sur son impact dans la compression JPEG. 8 : Caméra vidéo : étudie le rôle des caméras vidéo dans la capture et le traitement des images, crucial pour la robotique et l'analyse du mouvement. 9 : Détecteur de contours Canny : analyse le détecteur de contours Canny, un outil puissant pour identifier les limites au sein des images, essentiel pour la reconnaissance d'objets. 10 : Image numérique : explore l'essence des images numériques, en discutant de leur représentation et de leur traitement dans les systèmes numériques. 11 : Segmentation d'image : couvre les méthodes de segmentation d'images en régions significatives, essentielles pour la détection et la classification d'objets en robotique. 12 : Quantification (traitement d'image) : explore le processus de quantification dans la compression d'image et son effet sur la qualité de l'image et la taille des données. 13 : Transformation de caractéristiques invariantes d'échelle : étudie une technique de détection et de description des caractéristiques d'image locales, particulièrement utile dans la reconnaissance et la mise en correspondance d'objets. 14 : Estimation de mouvement : décrit les algorithmes d'estimation du mouvement dans les séquences vidéo, essentiels pour le suivi et l'analyse des environnements dynamiques. 15 : Filtre médian : explique le filtre médian, une méthode clé dans la réduction du bruit dans les images, importante pour améliorer la qualité de l'image dans les applications robotiques. 16 : Capteur d'image : donne un aperçu des capteurs d'image, de leur fonctionnement et de leur rôle essentiel dans la capture d'images numériques à des fins d'analyse. 17 : Résection de la caméra : examine le processus d'étalonnage des caméras pour mapper l'espace 3D sur des images 2D, essentiel pour des données visuelles précises en robotique. 18 : Correspondance d'histogramme : décrit la technique de correspondance des histogrammes pour normaliser les caractéristiques de l'image, améliorant ainsi la cohérence du traitement de l'image. 19 : Segmentation de mouvement rigide : analyse les méthodes de segmentation du mouvement rigide dans les séquences vidéo, essentielles pour comprendre le mouvement des objets. 20 : Compression des données : couvre diverses techniques de compression des données dans les formats image et vidéo, garantissant un stockage et une transmission efficaces. 21 : Compression avec perte : décrit le concept de compression avec perte, ses compromis et ses applications dans le stockage et le transfert d'images numériques.

1 : Réseau bayésien : approfondir les concepts fondamentaux des réseaux bayésiens et leurs applications. 2 : Modèle statistique : explorer le cadre des modèles statistiques essentiels à l'interprétation des données. 3 : Fonction de vraisemblance : comprendre l'importance des fonctions de vraisemblance dans le raisonnement probabiliste. 4 : Inférence bayésienne : découvrir comment l'inférence bayésienne améliore les processus de prise de décision avec les données. 5 : Reconnaissance de modèles : étudier les méthodes de reconnaissance de modèles dans des ensembles de données complexes. 6 : Statistiques suffisantes : découvrir comment des statistiques suffisantes simplifient l'analyse des données tout en conservant les informations. 7 : Processus gaussien : examiner les processus gaussiens et leur rôle dans la modélisation de l'incertitude. 8 : Probabilité postérieure : comprendre le calcul des probabilités postérieures pour des prédictions éclairées. 9 : Modèle graphique : comprendre la structure et l'utilité des modèles graphiques dans la représentation des relations. 10 : Probabilité a priori : étudier l'importance des probabilités a priori dans le raisonnement bayésien. 11 : Échantillonnage de Gibbs : apprenez les techniques d'échantillonnage de Gibbs pour un échantillonnage statistique efficace. 12 : Estimation a posteriori maximale : découvrez l'estimation MAP comme méthode d'optimisation des modèles bayésiens. 13 : Champ aléatoire conditionnel : explorez l'utilisation des champs aléatoires conditionnels dans la prédiction structurée. 14 : Distribution multinomiale de Dirichlet : comprenez la distribution multinomiale de Dirichlet dans l'analyse de données catégorielles. 15 : Modèles graphiques pour la structure des protéines : étudiez les applications des modèles graphiques en bioinformatique. 16 : Modèles de graphes aléatoires de famille exponentielle : explorez les graphes aléatoires de famille exponentielle pour l'analyse de réseau. 17 : Théorème de Bernstein-von Mises : découvrez les implications du théorème de Bernstein-von Mises en statistique. 18 : Modélisation hiérarchique bayésienne : explorez les modèles hiérarchiques pour l'analyse de structures de données complexes. 19 : Graphoïde : comprenez le concept de graphoïdes et leur signification dans les relations de dépendance. 20 : Réseau de dépendance (modèle graphique) : étudier les réseaux de dépendance dans des cadres de modèles graphiques. 21 : Numérique probabiliste : examiner les numériques probabilistes pour des méthodes de calcul améliorées.

1 : Anthrobotics : une introduction au concept de robots anthropomorphes et à leur potentiel dans la refonte des industries. 2 : Robot : explore les fondamentaux de la robotique, notamment la conception, la fonction et leurs rôles sociétaux. 3 : Robot industriel : se concentre sur l'évolution des robots dans la fabrication, révolutionnant l'efficacité et la précision. 4 : Automatisation : discute de l'impact de l'automatisation sur le travail, les processus commerciaux et l'économie. 5 : Interactivité : examine l'importance des robots dans l'amélioration de l'interaction et de la collaboration homme-machine. 6 : Robot de service : étudie l'utilisation des robots dans des secteurs tels que la santé, l'hôtellerie et le service client. 7 : Domo (robot) : met en évidence le rôle du robot Domo dans l'assistance personnelle et les soins. 8 : Bras robotisé : donne un aperçu des applications polyvalentes des bras robotisés, des chaînes de montage à la chirurgie. 9 : Histoire des robots : un aperçu historique de l'évolution robotique, retraçant son parcours du concept à l'innovation moderne. 10 : Anthropomorphisme : explore la tendance humaine à attribuer des traits humains aux robots et son impact psychologique. 11 : Robotique : une vaste exploration de la robotique, axée sur les avancées technologiques et l'intégration sociétale. 12 : Luis de Miranda : examine les contributions de Luis de Miranda au développement de robots humanoïdes. 13 : Robot domestique : discute du domaine émergent des robots domestiques et de leur impact sur la vie à la maison. 14 : Cobot : se concentre sur les robots collaboratifs conçus pour travailler aux côtés des humains dans divers secteurs. 15 : Quatrième révolution industrielle : explore le rôle essentiel de la robotique dans cette transformation technologique. 16 : Robotique cloud : explore le rôle du cloud computing dans l'amélioration des capacités et de la connectivité robotiques. 17 : Robot compagnon : étudie la demande croissante de robots conçus pour offrir un soutien émotionnel et psychologique. 18 : Technologie des chenilles : explique le développement des robots à chenilles et leur rôle dans la mobilité et la logistique. 19 : Android (robot) : analyse la création des androïdes et leur capacité à imiter de près le comportement et l'apparence humains. 20 : Robot humanoïde : se concentre sur les robots humanoïdes, en soulignant leur potentiel de travail dans des environnements qui nécessitent une interaction humaine. 21 : Trois lois de la robotique : discute des célèbres lois d'Asimov, de leurs implications éthiques et de leurs interprétations modernes.

1 : Robotique bioinspirée : explore les principes fondamentaux et les motivations de la robotique inspirée de la nature. 2 : Biomimétisme : explique comment les conceptions de la nature sont reproduites dans la technologie pour résoudre des défis d'ingénierie. 3 : Microbotique : examine la création de minuscules robots imitant les systèmes biologiques pour des tâches de précision. 4 : Snakebot : analyse la conception et la fonction de robots inspirés des serpents pour des tâches de navigation complexes. 5 : Dario Floreano : met en évidence les contributions de Dario Floreano au domaine de la robotique bioinspirée. 6 : Locomotion animale : étudie les différents modes de mouvement trouvés dans le règne animal. 7 : Locomotion robotique : examine les techniques et mécanismes utilisés pour le mouvement et la stabilité des robots. 8 : Locomotion des poissons : examine comment les principes de mouvement des poissons sont appliqués dans les conceptions robotiques. 9 : Soies synthétiques : explore les innovations en matière d'adhérence robotique inspirées de la conception naturelle des soies. 10 : Point de moment zéro : aborde le concept crucial pour maintenir l'équilibre dans la locomotion robotique. 11 : Metin Sitti : examine les recherches et les avancées importantes de Metin Sitti dans le domaine de la robotique souple. 12 : Robot à pattes : analyse la mécanique et les principes de conception des robots à pattes. 13 : Neurorobotique : étudie l'intégration des réseaux neuronaux dans les systèmes robotiques pour un comportement intelligent. 14 : Rhex : discute de la conception unique de Rhex, un robot inspiré de la locomotion des insectes. 15 : Whegs : explore le mécanisme innovant des whegs pour une mobilité robotique améliorée sur des terrains accidentés. 16 : Robotique : offre un aperçu du domaine de la robotique, en soulignant son évolution et ses perspectives d'avenir. 17 : Robotique open source : examine l'impact des plateformes open source sur la recherche collaborative en robotique. 18 : Capteur tactile : aborde le développement de capteurs tactiles inspirés du toucher humain et ses applications. 19 : LAURON : analyse la conception et la fonctionnalité de LAURON, un robot biomimétique inspiré du mouvement des insectes. 20 : Robotique souple : explore les capacités uniques de la robotique souple et son potentiel pour des applications polyvalentes. 21 : Poisson robot : met en évidence la conception et l'application de poissons robotisés pour la surveillance de l'environnement.

1 : Véhicule aérien sans pilote : Introduction aux principes fondamentaux, aux conceptions et aux applications des drones. 2 : AAI RQ7 Shadow : Présentation de ce drone tactique clé et de ses capacités de mission. 3 : Avion de surveillance : Aperçu des drones conçus pour la surveillance et le contrôle. 4 : Véhicule aérien de combat sans pilote : Analyse des drones dans les rôles de combat militaire. 5 : Micro-véhicule aérien : Exploration des drones miniaturisés pour des utilisations spécialisées. 6 : AeroVironment : Découvrez ce pionnier des drones et ses innovations de produits. 7 : Boeing Insitu MQ27 ScanEagle : Profil détaillé des caractéristiques opérationnelles de ce drone. 8 : Histoire des véhicules aériens de combat sans pilote : Évolution des drones de combat au fil du temps. 9 : Elbit Hermes 450 : Examen de l’impact de ce drone tactique sur le terrain. 10 : Prioria Robotics Maveric : Présentation de la conception unique de ce drone polyvalent. 11 : DRDO Ghatak : aperçu des développements avancés des drones de combat en Inde. 12 : drone de livraison : aperçu des drones dans les solutions modernes de logistique et de livraison. 13 : simulation de systèmes d’aéronefs sans pilote : importance de la simulation dans la formation aux drones. 14 : réglementation des véhicules aériens sans pilote : discussion sur la réglementation mondiale des drones. 15 : véhicules aériens sans pilote dans l’armée américaine : analyse des drones dans la défense américaine. 16 : aéronefs autonomes : exploration des capacités des drones entièrement autonomes. 17 : drones dans la gestion des incendies de forêt : rôle des drones dans la réponse aux catastrophes naturelles. 18 : station de base aérienne : comment les drones soutiennent l’infrastructure de communication. 19 : pilote automatique Veronte : systèmes de contrôle avancés des drones et leurs applications. 20 : AAI RQ2 Pioneer : profil de ce drone tactique précoce mais important. 21 : IAI RQ5 Hunter : examen de l’héritage des drones et de leur rôle dans la guerre moderne.

1 : Contrôle électronique de stabilité : découvrez les principes fondamentaux de l'ESC, ses composants et son rôle dans la sécurité du véhicule. 2 : Système de freinage antiblocage : comprenez comment l'ABS empêche le blocage des roues pendant le freinage, améliorant ainsi le contrôle. 3 : Toyota Matrix : examinez la mise en œuvre du contrôle de stabilité dans le modèle Toyota Matrix et son impact. 4 : Système de contrôle de traction : découvrez le TCS et sa fonction de maintien de la traction pendant l'accélération. 5 : Système avancé d'assistance à la conduite : découvrez comment l'ADAS s'intègre à l'ESC pour une meilleure assistance à la conduite. 6 : Répartition électronique de la force de freinage : étudiez comment l'EBD optimise la force de freinage sur les roues individuelles pour plus de sécurité. 7 : Contrôle électronique de l'accélérateur : découvrez l'ETC et son importance dans la gestion précise de l'accélération du véhicule. 8 : Drive by wire : comprenez la transition des commandes mécaniques aux commandes électroniques et ses implications. 9 : Audi RS 6 : analysez l'application du contrôle de stabilité avancé dans l'Audi RS 6 axée sur les performances. 10 : Jeep Patriot : découvrez comment les systèmes de stabilité améliorent les capacités tout-terrain du Jeep Patriot. 11 : Contrôle du freinage en virage : découvrez comment le contrôle du freinage en virage contribue à maintenir la stabilité dans les virages. 12 : Brakebywire : examinez les avantages des freins à commande électronique par rapport aux systèmes traditionnels. 13 : Technologie de sécurité des véhicules : étudiez le spectre plus large des technologies de sécurité dans les véhicules modernes. 14 : Mitsubishi SAWC : comprenez le système Super AllWheel Control et son intégration avec la technologie de stabilité. 15 : Mitsubishi AWC : explorez le système Active Wheel Control et son impact sur la dynamique du véhicule. 16 : Système anticollision : découvrez comment l'ESC joue un rôle crucial dans les technologies de prévention des collisions. 17 : Sensotronic Brake Control : découvrez les technologies de freinage avancées et leur impact sur le contrôle du véhicule. 18 : Gestion intégrée de la dynamique du véhicule : examinez comment VDIMS coordonne plusieurs systèmes pour des performances optimales. 19 : Honda Accord (huitième génération en Amérique du Nord) : examinez comment l'Accord intègre des fonctions de stabilité pour la sécurité. 20 : Accélération soudaine et involontaire : comprendre les mécanismes et les protocoles de sécurité entourant ce phénomène. 21 : Stabilisation par vent latéral : découvrir les technologies qui aident à stabiliser les véhicules en cas de vent latéral.

Exploration de données-ce chapitre présente les principes fondamentaux de l'exploration de données, en mettant l'accent sur la manière dont les algorithmes et les outils sont appliqués pour analyser de grands ensembles de données en robotique Apprentissage automatique-explore l'intersection entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique, en montrant comment les modèles peuvent être formés pour reconnaître des modèles et faire des prédictions dans les systèmes robotiques Exploration de texte-explore l'exploration de texte, en montrant comment les systèmes robotiques peuvent extraire des informations utiles à partir de données textuelles non structurées Apprentissage des règles d'association-présente les techniques d'exploration de règles d'association pour découvrir des relations cachées dans les données, essentielles pour améliorer la prise de décision dans les robots Données non structurées-aborde les défis et les méthodes de traitement des données non structurées, telles que les images ou l'audio, dans le contexte de la robotique Dérive conceptuelle-ce chapitre explique comment les modèles d'apprentissage automatique s'adaptent au fil du temps à mesure que de nouvelles données introduisent des changements, impactant les performances du robot Weka (logiciel)-couvre l'utilisation de Weka, un logiciel open source populaire pour l'exploration de données, pour mettre en œuvre divers algorithmes d'exploration dans des applications robotiques Profilage (science de l'information)-se concentre sur les techniques de profilage utilisées pour comprendre le comportement des systèmes et prédire les actions futures, améliorant ainsi la prise de décision robotique Analyse des données pour la détection des fraudes-explore comment l'exploration de données peut aider les robots à identifier les fraudes et les anomalies dans divers domaines, tels que la finance ou la sécurité ELKI-fournit une plongée en profondeur dans le cadre ELKI, utile pour les techniques avancées d'exploration de données et appliquées aux systèmes robotiques Exploration de données éducatives-étudie comment l'exploration de données éducatives peut améliorer les environnements d'apprentissage assisté par robot et l'éducation personnalisée Extraction de connaissances-examine le processus d'extraction d'informations précieuses à partir de grands ensembles de données, guidant les robots pour prendre de meilleures décisions Science des données-présente la science des données comme partie intégrante de la robotique, offrant la base pour la construction de robots plus intelligents et plus performants Analyse en ligne massive-aborde les techniques de traitement d'ensembles de données massifs en temps réel, garantissant que les robots peuvent s'adapter instantanément aux nouvelles informations Exemples d'exploration de données-ce chapitre présente des exemples concrets d'applications d'exploration de données en robotique, mettant en valeur son utilité pratique Intelligence artificielle-explore comment l'intelligence artificielle s'intègre aux techniques d'exploration de données pour doter les robots de capacités de prise de décision avancées Apprentissage supervisé-se concentre sur les modèles d'apprentissage supervisé et sur la manière dont ils sont utilisés pour former les robots à des tâches spécifiques grâce à des données étiquetées Réseau neuronal (apprentissage automatique)-présente les réseaux neuronaux et la manière dont ils imitent les fonctions du cerveau humain, essentielles pour la robotique avancée et les systèmes autonomes Reconnaissance de formes-aborde les techniques de reconnaissance de formes qui permettent aux robots d'identifier des objets, des gestes ou des paroles à partir de données brutes

1 : Fonction de distribution cumulative – Présente la CDF et son rôle fondamental en probabilité. 2 : Distribution de Cauchy – Examine cette distribution de probabilité clé et ses applications. 3 : Valeur attendue – Discute du concept de résultats attendus dans les processus statistiques. 4 : Variable aléatoire – Explore le rôle des variables aléatoires dans les modèles probabilistes. 5 : Indépendance (théorie des probabilités) – Analyse les événements indépendants et leur signification. 6 : Théorème central limite – Détaille l’impact de ce théorème fondamental sur l’approximation des données. 7 : Fonction de densité de probabilité – Décrit la PDF et son lien avec les distributions continues. 8 : Convergence des variables aléatoires – Explique les types de convergence et leur importance en robotique. 9 : Fonction génératrice de moments – Couvre les fonctions qui résument les caractéristiques de la distribution. 10 : Fonction génératrice de probabilités – Présente les fonctions génératrices en probabilité. 11 : Espérance conditionnelle – Examine les valeurs attendues dans certaines conditions connues. 12 : Distribution de probabilité conjointe – Décrit la probabilité de plusieurs événements aléatoires. 13 : Distribution de Lévy – Étudie cette distribution et sa pertinence en robotique. 14 : Théorie du renouvellement – ​​Explore la théorie essentielle à la modélisation d’événements répétitifs en robotique. 15 : Système de Dynkin – Discute du rôle de ce système dans la structure de probabilité. 16 : Fonction de distribution empirique – Examine l’estimation de la distribution en fonction des données. 17 : Fonction caractéristique – Analyse les fonctions qui capturent les propriétés de la distribution. 18 : PiSystem – Examine les pisystems pour la construction de mesures de probabilité. 19 : Transformation intégrale de probabilité – Présente la transformation des variables aléatoires. 20 : Preuves de convergence des variables aléatoires – Fournit des preuves essentielles à la fiabilité de la robotique. 21 : Convolution des distributions de probabilité – Explore les distributions combinées en robotique.

1 : Filtre de Kalman étendu : présente le filtre de Kalman étendu (EKF), un outil essentiel de l'estimation non linéaire. 2 : Notation Bra–ket : explique les fondements mathématiques, en se concentrant sur la structure des systèmes quantiques. 3 : Courbure : discute du concept de courbure et de son influence sur les performances des filtres non linéaires. 4 : Estimation du maximum de vraisemblance : détaille l'approche statistique utilisée pour estimer les paramètres ayant la plus grande vraisemblance. 5 : Filtre de Kalman : fournit une exploration approfondie du filtre de Kalman, la base de nombreuses techniques d'estimation d'état. 6 : Matrice de covariance : décrit la matrice de covariance et son rôle dans la quantification de l'incertitude dans le filtrage. 7 : Propagation de l'incertitude : explore comment l'incertitude se propage dans le temps et affecte la précision du filtrage. 8 : Algorithme de Levenberg-Marquardt : présente cet algorithme qui optimise les problèmes de moindres carrés non linéaires. 9 : Région de confiance : explique la région statistique qui quantifie la précision des estimations de paramètres. 10 : Régression non linéaire : se concentre sur les méthodes d'ajustement de modèles non linéaires aux données à l'aide de techniques d'optimisation. 11 : Théorie de l'estimation : fournit la théorie derrière l'estimation, essentielle pour comprendre la conception et l'analyse des filtres. 12 : Moindres carrés généralisés : discute de l'approche généralisée pour résoudre les problèmes de régression en présence d'hétéroscédasticité. 13 : Distribution de Von Mises-Fisher : présente cette distribution de probabilité utile pour les données directionnelles en grandes dimensions. 14 : Filtre de Kalman d'ensemble : explore une variante du filtre de Kalman adaptée aux systèmes non linéaires à grande échelle. 15 : Problème de filtrage (processus stochastiques) : détaille comment le filtrage peut être appliqué aux processus aléatoires dans les systèmes dynamiques. 16 : GPS/INS : décrit l'intégration du GPS et des systèmes de navigation inertielle pour une navigation et une estimation précises. 17 : Moindres carrés linéaires : couvre la méthode des moindres carrés pour résoudre les problèmes de régression linéaire. 18 : Filtre de préservation de la symétrie : présente les filtres conçus pour préserver la symétrie dans les systèmes, importants en robotique. 19 : Filtre de Kalman étendu invariant : explique une variante de l'EKF qui maintient l'invariance dans les systèmes non linéaires. 20 : Transformée non parfumée : décrit la transformée non parfumée, une technique permettant d'améliorer l'estimation de l'état dans les modèles non linéaires. 21 : SAMV (algorithme) : présente l'algorithme SAMV pour une estimation robuste dans des environnements incertains.

1 : Bionique : explore les concepts fondamentaux, en combinant biologie et robotique pour obtenir des résultats révolutionnaires. 2 : Ingénierie biomédicale : examine les applications médicales des systèmes bioniques au bénéfice de l'homme. 3 : Biomimétisme : discute de la technologie inspirée des systèmes biologiques pour résoudre des problèmes complexes. 4 : Informatique bioinspirée : analyse les techniques informatiques ancrées dans les processus naturels. 5 : Janine Benyus : présente la pionnière du biomimétisme et son influence sur les applications bioniques. 6 : Biorobotique : examine les robots imitant les fonctions biologiques pour une meilleure adaptabilité. 7 : Neuroprothèses : explore les avancées dans les prothèses robotiques pour l'intégration neuronale. 8 : Rahul Sarpeshkar : met en évidence les contributions de cette figure clé à la bionique et à la bio-ingénierie. 9 : Ingénierie biologique : examine le croisement de la biologie et de l'ingénierie en robotique. 10 : Biomatériaux : étudie les matériaux dérivés ou inspirés de la biologie. 11 : Matériaux biomimétiques : se concentre sur les matériaux conçus pour imiter les propriétés biologiques. 12 : Cyborg : examine la fusion de la biologie humaine avec la robotique pour des capacités améliorées. 13 : Bionique (homonymie) : clarifie la terminologie et la portée de « bionique » dans divers domaines. 14 : Biomimicry Institute : couvre l'impact de l'organisation sur les technologies bioinspirées. 15 : Werner Nachtigall : rend hommage au travail fondateur du chercheur en biomimétisme. 16 : Robotique bioinspirée : discute des robots inspirés des mouvements et des adaptations biologiques. 17 : Architecture biomimétique : examine l'architecture influencée par les formes et les systèmes naturels. 18 : Bioinspiration : met en évidence diverses applications de la conception inspirée de la biologie dans la technologie. 19 : Photonique bioinspirée : explore la photonique inspirée des systèmes visuels biologiques. 20 : Ingénierie biochimique : discute des processus biochimiques appliqués aux fonctions robotiques. 21 : Biocompatibilité : explique comment la bionique peut s'harmoniser avec la biologie humaine en toute sécurité.

1 : Degrés de liberté (mécanique) : Ce chapitre présente le concept de degrés de liberté, en expliquant son importance dans les systèmes mécaniques et son influence sur le mouvement des objets. 2 : Machine : Explorez la nature des machines, notamment leur structure, leur fonction et le rôle des degrés de liberté dans la détermination du comportement et des capacités des machines. 3 : Cinématique : Apprenez les principes de la cinématique, en vous concentrant sur le mouvement des corps sans tenir compte des forces, et son application dans les systèmes robotiques. 4 : Espace de configuration (physique) : Comprenez le concept d'espace de configuration, où toutes les positions et orientations possibles d'un système sont représentées. 5 : Dynamique des corps rigides : Plongez dans la dynamique des corps rigides, en vous concentrant sur le mouvement des corps solides dans un système mécanique et sa pertinence pour la robotique. 6 : Cinématique inverse : Explorez la cinématique inverse, un aspect crucial du mouvement robotique qui implique le calcul des paramètres articulaires requis pour atteindre une position cible. 7 : Système non holonome : découvrez les systèmes non holonomes, où les contraintes de mouvement dépendent de la vitesse, ce qui a un impact sur la conception des systèmes robotiques. 8 : Cinématique des robots : ce chapitre se penche sur l'application spécifique de la cinématique aux robots, en expliquant comment ils parviennent à se déplacer grâce à des articulations et des liaisons. 9 : Liaison (mécanique) : étudiez les liaisons mécaniques qui relient les pièces d'une machine, permettant un mouvement précis et une fonctionnalité dans les systèmes robotiques. 10 : Mécanisme surcontraint : examinez les mécanismes surcontraints qui, bien qu'ayant plus de contraintes que nécessaire, peuvent toujours fonctionner efficacement dans certains systèmes. 11 : Six degrés de liberté : un accent sur les six degrés de liberté essentiels aux bras et manipulateurs robotisés, permettant un contrôle total du mouvement dans l'espace tridimensionnel. 12 : Manipulateur parallèle : étudiez le manipulateur parallèle, un mécanisme dans lequel plusieurs bras fonctionnent en tandem pour contrôler le mouvement avec une grande précision. 13 : Système multicorps : Comprendre la dynamique des systèmes impliquant plusieurs corps interconnectés, essentiels dans les systèmes robotiques complexes. 14 : Paire cinématique : Découvrez les paires cinématiques, qui définissent le mouvement relatif entre les composants d'un mécanisme et leurs contraintes. 15 : Chaîne cinématique : Ce chapitre traite des chaînes cinématiques, où une série de liens et d'articulations interconnectés créent un système capable de mouvement contrôlé. 16 : Contraintes holonomes : Plongez dans les contraintes holonomes, où les restrictions de mouvement sont directement liées aux coordonnées du système. 17 : Critère de Chebychev–Grübler–Kutzbach : Explorez ce critère pour analyser le degré de liberté dans les mécanismes et déterminer la faisabilité des systèmes mécaniques. 18 : Mécanisme (ingénierie) : Un examen plus approfondi des mécanismes en ingénierie, en se concentrant sur leur rôle dans la transformation du mouvement au sein des systèmes mécaniques. 19 : Équations cinématiques : découvrez les équations mathématiques qui régissent le mouvement des systèmes robotiques, en apportant des solutions aux problèmes cinématiques. 20 : Topologies de liberté et de contrainte : étudiez les relations topologiques entre les degrés de liberté et les contraintes dans les systèmes robotiques, essentielles pour une conception optimale. 21 : Manipulateurs parallèles cartésiens : découvrez les manipulateurs parallèles cartésiens, qui off

1-Cloud robotics-une introduction à la robotique cloud, expliquant comment l'infrastructure cloud prend en charge les capacités de traitement et de stockage des robots. 2-Modèle client-serveur-un aperçu détaillé de l'architecture client-serveur qui facilite la communication entre les robots et les serveurs cloud. 3-Informatique neuromorphique-explore comment l'informatique neuromorphique imite les réseaux neuronaux du cerveau, faisant progresser l'apprentissage et la prise de décision robotiques. 4-Localisation et cartographie simultanées-se concentre sur l'intégration du cloud computing pour optimiser la cartographie et la localisation des robots en temps réel. 5-Intelligence computationnelle-explore les techniques d'intelligence computationnelle utilisées pour améliorer la prise de décision autonome des robots dans les environnements cloud. 6-Neuroinformatique-examine le rôle de la neuroinformatique dans la liaison entre l'informatique neuronale et la robotique au sein du cloud. 7-Apprentissage robotique-discute des stratégies d'apprentissage automatique pour les robots, en exploitant les ressources du cloud pour améliorer l'apprentissage et l'adaptation. 8-Gregory Dudek-met en évidence les contributions de Gregory Dudek au domaine de la robotique et son influence sur la recherche en robotique basée sur le cloud. 9-Edge computing-explore comment l'informatique de pointe est intégrée à la robotique cloud pour traiter les données plus près de la source, améliorant ainsi l'efficacité. 10-Système cyber-physique-analyse des systèmes cyberphysiques utilisés dans la robotique cloud pour relier les robots physiques aux données et logiciels basés sur le cloud. 11-Cloud computing-couvre les fondamentaux du cloud computing, en soulignant son importance dans le développement et l'évolution de la robotique cloud. 12-Deep learning-examine les techniques de deep learning en robotique, montrant comment les robots utilisent des modèles de deep learning basés sur le cloud pour une autonomie accrue. 13-Google Brain-un aperçu de la contribution de Google Brain à l'IA et à la robotique basée sur le cloud, révolutionnant les modèles d'apprentissage automatique pour les robots. 14-accélérateur d'IA-explore comment les accélérateurs d'IA alimentent la robotique cloud, renforçant les capacités des robots avec une puissance de calcul avancée. 15-Amir Hussain (scientifique cognitif)-examine les travaux d'Amir Hussain sur la robotique cognitive et comment ils éclairent le développement de la robotique cloud. 16-Fog robotics-étudie le fog computing et sa synergie avec la robotique cloud pour traiter les données et améliorer les performances des robots en périphérie. 17-Optimisation multitâche-discute des méthodes d'optimisation multitâche, garantissant que les robots cloud gèrent efficacement des tâches complexes simultanément. 18-Aude Billard-examine les travaux révolutionnaires d'Aude Billard dans le domaine de l'apprentissage robotique et son intégration aux systèmes cloud pour améliorer le comportement des robots. 19-Juyang Weng-met en lumière les contributions de Juyang Weng à la robotique, notamment dans la modélisation cognitive et l'intelligence robotique basée sur le cloud. 20-Cache (informatique)-fournit des informations sur le calcul du cache et sur la manière dont les techniques de mise en cache optimisent la robotique cloud pour de meilleures performances. 21-Peertopeer-conclut par une exploration des réseaux peer-to-peer dans la robotique cloud, permettant une communication décentralisée et efficace entre les robots.

1 : Robot de recherche autonome : ce chapitre présente les principes fondamentaux des robots de recherche autonomes, jetant les bases du livre. 2 : Lidar : découvrez comment la technologie Lidar joue un rôle crucial dans la navigation et la perception des systèmes autonomes. 3 : Robot autonome : explorez la structure et la fonction des robots autonomes, en examinant les composants clés et leurs interdépendances. 4 : Cartographie robotique : comprenez comment les robots créent et interprètent des cartes de leur environnement pour une navigation et une réalisation de tâches efficaces. 5 : Localisation et cartographie simultanées : explorez le processus crucial de localisation et de cartographie simultanées (SLAM) qui permet aux robots de naviguer dans des zones inconnues. 6 : PatrolBot : une étude de cas de PatrolBot, un robot conçu pour des applications de sécurité, démontrant une mise en œuvre pratique. 7 : Véhicule terrestre sans pilote : étudiez la conception et la fonction des véhicules terrestres sans pilote, en mettant l'accent sur leurs applications militaires et commerciales. 8 : Stanley (véhicule) : découvrez Stanley, le véhicule autonome qui a remporté le DARPA Grand Challenge 2005, et ses avancées techniques. 9 : Véhicule à guidage automatique : découvrez comment les véhicules à guidage automatique transforment des secteurs comme la logistique et la fabrication. 10 : Robot mobile : explorez l'évolution des robots mobiles et leur impact sur l'automatisation dans divers domaines. 11 : Système de positionnement : comprenez l'importance des systèmes de positionnement en robotique, garantissant un suivi précis de la localisation pour les opérations autonomes. 12 : Projet Player : une introduction au projet Player, qui propose un logiciel de contrôle et de simulation de robots. 13 : Système de positionnement en intérieur : découvrez comment les systèmes de positionnement en intérieur améliorent la capacité des robots à naviguer dans des environnements intérieurs complexes. 14 : Navigation robotique : plongez dans les algorithmes et les technologies qui permettent aux robots de naviguer efficacement et de manière autonome. 15 : Webots : découvrez Webots, une plateforme de simulation qui prend en charge le développement et les tests de robots autonomes. 16 : Boîte à outils de programmation de robots mobiles : Comprendre les outils et les techniques utilisés pour programmer des robots mobiles, améliorant ainsi leur autonomie et leur fonctionnalité. 17 : Système de navigation inertielle : Découvrez comment les systèmes de navigation inertielle permettent aux robots de maintenir un positionnement précis sans références externes. 18 : Willow Garage : Découvrez les contributions de Willow Garage au développement de logiciels et de matériel open source pour la robotique. 19 : CajunBot : Un aperçu de CajunBot, un projet de robot unique avec des applications dans la recherche et le développement universitaires. 20 : National Robotics Engineering Center : Découvrez les innovations issues du National Robotics Engineering Center, leader dans le développement de robots autonomes. 21 : Alcherio Martinoli : Découvrez les contributions d'Alcherio Martinoli au domaine des systèmes multirobots et de la recherche autonome.

1 : Neurosciences computationnelles : explorez le domaine interdisciplinaire des neurosciences computationnelles, en examinant le rôle des modèles mathématiques et des simulations dans la compréhension des systèmes neuronaux. 2 : Neurosciences : comprenez les principes fondamentaux des neurosciences, en vous concentrant sur la structure et la fonction du cerveau, et sa relation avec la robotique. 3 : Informatique bioinspirée : découvrez comment les processus biologiques inspirent de nouveaux modèles informatiques, contribuant à la conception de systèmes d'intelligence artificielle. 4 : Informatique neuromorphique : étudiez l'informatique neuromorphique, où les systèmes informatiques sont modélisés d'après l'architecture du cerveau, permettant un traitement plus efficace. 5 : Neurosciences comportementales : découvrez comment le comportement est déterminé par les systèmes neuronaux, en mettant l'accent sur la prise de décision et les processus cognitifs en robotique. 6 : Problème de liaison : explorez le problème de liaison, un défi en neurosciences qui aborde la manière dont le cerveau intègre des informations disparates dans une expérience cohérente. 7 : Christof Koch : découvrez les travaux de Christof Koch et ses contributions à la compréhension de la conscience et des processus neuronaux du cerveau. 8 : réseau neuronal (biologie) : examinez les réseaux neuronaux biologiques et leurs implications pour les modèles de réseaux neuronaux artificiels utilisés dans la robotique et les systèmes d’IA. 9 : métastabilité dans le cerveau : comprenez le concept de métastabilité, décrivant la capacité du cerveau à rester dans plusieurs états, favorisant ainsi son adaptabilité. 10 : oscillation neuronale : étudiez les oscillations neuronales et leur rôle dans la coordination de l’activité cérébrale, offrant un aperçu des interactions des ondes cérébrales avec la robotique. 11 : neuroinformatique : découvrez la neuroinformatique et son rôle dans la gestion des données et l’analyse de l’activité cérébrale pour modéliser les processus neuronaux. 12 : David Heeger : découvrez les contributions de David Heeger à la compréhension du traitement cérébral et des modèles informatiques utilisés en neurosciences. 13 : simulation cérébrale : obtenez un aperçu des technologies de simulation cérébrale qui modélisent la complexité du cerveau et de leurs applications en robotique. 14 : Modèles de calcul neuronal : Étudiez divers modèles de calcul neuronal, en explorant comment les algorithmes imitent les fonctions cérébrales dans les systèmes robotiques. 15 : Neurosciences dynamiques : Apprenez comment la théorie des systèmes dynamiques s’applique aux neurosciences, améliorant la compréhension de l’activité cérébrale en robotique. 16 : Modèle Dehaene–Changeux : Explorez le modèle Dehaene–Changeux du fonctionnement cérébral, reliant la cognition aux circuits neuronaux dans les robots. 17 : Modèles de réseau du système nerveux : Comprenez comment les modèles de réseau du système nerveux contribuent au développement de systèmes robotiques plus efficaces. 18 : Codage prédictif : Découvrez le codage prédictif et sa pertinence pour comprendre la perception, l’apprentissage et la prise de décision dans le cerveau et la robotique. 19 : Simon Stringer : Explorez les recherches de Simon Stringer en neurosciences computationnelles et leur influence sur le développement de modèles robotiques inspirés du cerveau. 20 : Kanaka Rajan : Examinez les travaux de Kanaka Rajan dans l’application des neurosciences computationnelles pour développer des systèmes robotiques plus robustes et adaptatifs. 21 : Hypothèse de saillance V1 : Plongez dans l’hypothèse de saillance V1, qui se concentre sur la façon dont le cerveau

1 : Interface de manipulation directe : Ce chapitre présente le concept d'interfaces de manipulation directe, en soulignant leur importance dans la robotique et l'interaction avec l'utilisateur. 2 : Souris d'ordinateur : Discute du rôle central de la souris d'ordinateur dans la transformation de la conception de l'interface utilisateur et des méthodes d'interaction. 3 : Interface utilisateur graphique : Explore comment les interfaces utilisateur graphiques (GUI) ont façonné la façon dont les utilisateurs interagissent avec les ordinateurs et les systèmes robotiques. 4 : Dispositif de pointage : Examine l'évolution et la fonction des dispositifs de pointage, essentiels pour une navigation fluide dans la robotique et les systèmes numériques. 5 : Infographie 2D : Couvre le rôle fondamental des graphiques 2D dans la création d'interfaces utilisateur attrayantes pour les applications robotiques. 6 : Interface utilisateur : Se concentre sur la conception et la fonction des interfaces utilisateur pour améliorer l'interaction entre les humains et les robots. 7 : Icône (informatique) : Explore le rôle des icônes dans la simplification des opérations complexes et l'amélioration de la convivialité dans les systèmes robotiques. 8 : Glisser-déposer : explore la technique d'interaction glisser-déposer et son impact sur la robotique intuitive et la conception d'interfaces. 9 : WIMP (informatique) : aborde le modèle WIMP (fenêtres, icônes, menus, pointeur) et son influence historique sur les interfaces utilisateur robotiques modernes. 10 : Widget graphique : fournit un aperçu des widgets graphiques et de leur application dans la conception d'interfaces robotiques conviviales. 11 : Pipeline graphique : se concentre sur le pipeline graphique, un composant crucial pour le rendu visuel dans les systèmes robotiques. 12 : Ben Shneiderman : explore les contributions de Ben Shneiderman à l'interaction homme-machine, en particulier dans les interfaces de manipulation directe. 13 : Curseur (interface utilisateur) : analyse l'importance des curseurs dans les interfaces utilisateur et leur évolution dans le contexte de la robotique. 14 : Laboratoire d'interaction homme-machine de l'Université du Maryland : met en évidence les contributions de ce laboratoire au domaine de l'interaction homme-machine, impactant la conception d'interfaces robotiques. 15 : Interface objet-action : explore le concept d'interfaces objet-action, essentiel pour les opérations robotiques intuitives et l'interaction utilisateur. 16 : Technique d'interaction : discute de diverses techniques d'interaction utilisées en robotique, en soulignant leur rôle dans l'optimisation de l'expérience utilisateur. 17 : Interaction utilisateur 3D : examine l'évolution et l'importance de l'interaction utilisateur 3D, en particulier dans les environnements robotiques avancés. 18 : Interface utilisateur naturelle : explore le concept d'interface utilisateur naturelle (NUI), en soulignant son intégration aux systèmes robotiques modernes. 19 : Boîte à outils Abstract Window : explique la boîte à outils Abstract Window (AWT) et sa pertinence pour la création d'interfaces utilisateur multiplateformes pour la robotique. 20 : Geste du dispositif de pointage : explore comment les dispositifs de pointage basés sur les gestes transforment l'interaction homme-robot. 21 : Trackball : discute du rôle des trackballs dans la fourniture d'un contrôle précis au sein des interfaces utilisateur, crucial pour la robotique.

"Robot Kinematics" est un guide essentiel pour le monde complexe mais fascinant du mouvement et du contrôle des robots. Ce livre, qui fait partie de la série "Robotics Science", est conçu pour les professionnels, les étudiants, les passionnés et les amateurs intéressés par la compréhension des subtilités de la cinématique des robots. Que vous soyez un étudiant diplômé cherchant à approfondir vos connaissances ou un professionnel souhaitant améliorer vos compétences, ce livre vous fournira à la fois des principes fondamentaux et des applications de pointe en robotique. Cinématique des robots-présente les principes de base du mouvement des robots et le cadre mathématique qui les sous-tend. Robot industriel-aborde les différents types de robots industriels et leurs systèmes cinématiques pour la production. Espace de configuration (physique)-explore le concept d'espace de configuration et son rôle dans la résolution des problèmes de mouvement des robots. Cinématique inverse-se concentre sur les méthodes permettant de déterminer les paramètres d'articulation qui permettent d'obtenir une position d'effecteur terminal souhaitée. Solution de bras-examine les solutions pour les configurations de bras de robot, des manipulations de base aux manipulations avancées. Théorie de la vis-présente la théorie de la vis, une méthode mathématique pour décrire le mouvement du corps rigide et la cinématique du robot. Liaison (mécanique)-examine le rôle des liaisons mécaniques dans la conception du robot et leur impact sur le mouvement. Optimisation de trajectoire-explore les méthodes permettant d'optimiser les trajectoires du robot pour un mouvement efficace et précis. Dynamique inverse-explique comment calculer les forces et les couples nécessaires pour produire le mouvement souhaité dans un robot. Singularité mécanique-discute des singularités dans les systèmes robotiques et de la manière dont elles affectent le mouvement et la stabilité. Manipulateur série-se concentre sur les manipulateurs de robots série, leur structure et l'analyse du mouvement. Manipulateur parallèle-analyse les manipulateurs de robots parallèles et leurs avantages par rapport aux manipulateurs série dans certaines applications. Cinématique directe-examine la méthode de détermination de la position et de l'orientation de l'effecteur terminal d'un robot. Chaîne cinématique-présente le concept de chaînes cinématiques et leurs applications dans le mouvement du robot. Structure cinématique 321-se concentre sur la structure cinématique 321, une configuration courante en robotique. Paramètres Denavit–Hartenberg-discute de cette convention standard pour décrire les configurations de bras de robot. OpenRAVE-explique comment OpenRAVE, un logiciel open source, est utilisé pour la planification et la simulation des mouvements des robots. Ellipsoïde de manipulabilité-présente le concept d'ellipsoïdes de manipulabilité et leur utilisation dans l'évaluation des performances du robot. Équations cinématiques-fournit une plongée en profondeur dans les équations cinématiques qui régissent le mouvement et la manipulation robotiques. Formule du produit des exponentielles-se concentre sur cet outil mathématique pour modéliser le mouvement des robots de manière plus efficace. Liaison à cinq barres-analyse le mécanisme de liaison à cinq barres et son application dans les systèmes robotiques pour un mouvement précis.

Robotique évolutive-présente les principes fondamentaux et l'évolution des systèmes robotiques autonomes, en soulignant comment les robots peuvent évoluer par essais et erreurs, à l'instar de la sélection naturelle Calcul évolutif-explique les techniques de calcul inspirées de la biologie évolutive, telles que les algorithmes génétiques, utilisées pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes en robotique Neuroévolution des topologies d'augmentation-discute d'une approche révolutionnaire où les réseaux neuronaux évoluent, y compris la structure et les poids, pour optimiser les performances robotiques Neuroévolution-explore le processus d'évolution des réseaux neuronaux artificiels pour améliorer les capacités des robots, en se concentrant sur leur apprentissage et leur adaptabilité Matériel évolutif-offre un aperçu des systèmes matériels qui évoluent en réponse aux conditions environnementales changeantes, en intégrant des concepts évolutifs dans les systèmes robotiques physiques Robot mobile Sbot-examine le robot mobile Sbot, un exemple clé de la manière dont les techniques de robotique évolutive ont été appliquées aux plates-formes robotiques du monde réel Dario Floreano-met en lumière les contributions de Dario Floreano, un chercheur de premier plan en robotique évolutionnaire, dont les travaux ont considérablement façonné le domaine Inman Harvey-explore les recherches d'Inman Harvey et ses approches innovantes dans l'intégration d'algorithmes évolutionnaires aux systèmes robotiques Phil Husbands-se concentre sur les travaux de Phil Husbands dans le domaine du comportement des robots autonomes et ses contributions à l'application des méthodes évolutionnaires en robotique Stefano Nolfi-étudie les contributions de Stefano Nolfi à la neuroévolution et ses travaux sur la création de robots qui apprennent et évoluent dans des environnements dynamiques Neurorobotique-couvre le domaine passionnant de la neurorobotique, où la robotique et les neurosciences convergent pour développer des robots capables d'imiter l'intelligence biologique Développement artificiel-décrit le domaine émergent du développement artificiel, où les principes évolutionnaires et développementaux sont appliqués pour créer des systèmes robotiques plus complexes et adaptatifs HyperNEAT-présente le cadre HyperNEAT, une méthode avancée pour faire évoluer les réseaux neuronaux qui génèrent des comportements et des structures robotiques complexes robotique morphogénétique-se concentre sur la robotique morphogénétique, où les robots s'auto-organisent et adaptent leurs formes physiques par le biais de processus évolutifs robotique développementale évolutive-examine comment la combinaison d'algorithmes évolutifs avec la robotique développementale conduit à la création de robots qui grandissent et apprennent au fil du temps Dave Cliff (informaticien)-discute du travail de Dave Cliff, dont les recherches sur la vie artificielle et les algorithmes évolutifs ont influencé le développement de robots adaptatifs vie artificielle-explore la relation entre la vie artificielle et la robotique, en discutant de la façon dont la création d'un comportement réaliste chez les robots peut conduire à des systèmes plus intelligents Jordan Pollack-met en évidence le travail de Jordan Pollack sur l'évolution artificielle, en particulier en ce qui concerne le développement de systèmes qui imitent les processus naturels pour améliorer les performances robotiques Sabine Hauert-se concentre sur les contributions de Sabine Hauert aux systèmes multirobots et sur la façon dont les principes évolutionnaires peuvent améliorer le comportement collaboratif des robots Pavan Ramdya-explore les travaux de Pavan Ramdya, dont les recherches en robotique