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EKF SLAM (pédagogique)
Vecteur d’état augmenté [x,y,θ, balises…] : prédiction par odométrie bruitée, correction distance–azimut à association connue, couplage de covariance carte–robot.
CAN et CNA
Un sinus continu est échantillonné et quantifié, puis le CNA reconstitue une tension en escalier (bloqueur d’ordre zéro). On voit le critère de Shannon–Nyquist et le repliement spectral.
MPC : mise en oscillation d’un pendule
Commande prédictive : K candidats de couple sur l’horizon H, mise à jour pondérée MPPI, contrainte |u|≤u_max — mise en oscillation d’un pendule inversé et replanification en marche.
MPC : engin holonome (2D, MPPI)
Double intégrateur plan avec limite ‖u‖₂ : un MPPI par échantillonnage mène vers une cible déplaçable et pénalise souplement des obstacles circulaires — éventail de prévisions et meilleur chemin.
Odométrie d’un robot à entraînement différentiel
ω_L, ω_R → v, ω par la cinématique à deux roues ; intégration de la pose et croissance de l’erreur d’estime par biais des rayons, de la voie et bruit de mesure.
Planificateur RRT (grille)
La même carte de murs 40×28 : échantillons aléatoires, nœud le plus proche, pas avec test de collision, biais d’échantillonnage vers le but ; bouton pour comparer à A*.