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Recherche

Notre mission est de permettre l’utilisation généralisée de robots intelligents au service de la société, en leur permettant de mieux comprendre leur environnement et de réagir de manière optimale face à des situations variées.

Nos recherches couvrent plusieurs domaines essentiels :

  • Inspection et Maintenance : Améliorer la durabilité des infrastructures critiques via des missions de suivi de lignes électriques, barrages, et structures aéronautiques.
  • Sécurité et Surveillance : Contribuer à des missions de recherche et sauvetage, d’aide à la conduite, d'exploration spatiale, et de suivi d’événements tels que les feux de forêts, les inondations et les avalanches.
  • Conservation : Assurer la préservation des écosystèmes en surveillant les espèces menacées et invasives, ainsi qu’en cartographiant les forêts, les fonds marins et les glaciers.

Projets futurs

bonaventure

Détection automatisée du saumon à l'aide de drones et de caméras sous-marines

drone

Navigation sans GNSS pour les drones

mrs

Cartographie active pour les systèmes multi-robots hétérogènes

rov

Inspection d'infrastructures à l'aide de robots sous-marins autonomes

plantes

Cartographie de la végétation des lacs à l'aide de robots aquatiques autonomes

Projets en cours

forillon

Reconnaissance d'images pour l'inventaire des plantes menacées à l'aide de drones

maverick

Conduite autonome hors route et systèmes avancés d'aide à la conduite

Projets réalisés

arena

ARENA: Adaptive Risk-aware and Energy-efficient NAvigation for Multi-Objective 3D Infrastructure Inspection with a UAV

topo

Topological Mapping for Traversability-aware Long-range Navigation in Off-road Terrain

aqua

Active Sampling, Modeling and Estimation in Aquatic Environments

moar

MOAR Planner: Multi-Objective and Adaptive Risk-Aware Path Planning for Infrastructure Inspection with a UAV

tape

TAPE: Tether-Aware Path Planning for Autonomous Exploration of Unknown 3D Cavities using a Tangle-compatible Tethered Aerial Robot

rrt-rope

RRT-Rope: A deterministic shortening approach for fast near-optimal path planning in large-scale uncluttered 3D environments