Ingénieur en Robotique
Robotics Engineer
Devenez ingénieur en robotique en maîtrisant la conception, la programmation et le déploiement de systèmes robotiques. Apprenez la cinématique, la vision par ordinateur, le contrôle et l'intelligence artificielle appliquée aux robots.
📋Prérequis
- •Programmation (Python/C++)
- •Mathématiques (algèbre linéaire, calcul)
- •Bases en électronique
- •Systèmes embarqués
🎯Débouchés possibles
Ce que vous allez apprendre
Les phases du parcours
Phase 1: Fondamentaux de la Robotique
Durée estimée : 3-4 mois
Bases théoriques et pratiques de la robotique
Mathématiques pour la Robotique
Maîtriser les mathématiques essentielles pour la robotique
📚Sujets principaux :
- •Linear algebra
- •Transformation matrices
- •Quaternions
- •Euler angles
- •Homogeneous coordinates
- •Differential equations
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Calculs de transformations
- ✓Rotations 3D
- ✓Cinématique directe
Cinématique et Dynamique
Comprendre le mouvement et les forces dans les robots
📚Sujets principaux :
- •Forward kinematics
- •Inverse kinematics
- •Jacobian matrices
- •Dynamics equations
- •Lagrangian mechanics
- •Newton-Euler formulation
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Modèle cinématique robot
- ✓Calcul IK
- ✓Simulation dynamique
Systèmes Embarqués et Hardware
Découvrir les composants matériels des robots
📚Sujets principaux :
- •Microcontrollers (Arduino, STM32)
- •Single-board computers (Raspberry Pi, Jetson)
- •Sensors (IMU, LiDAR, cameras)
- •Actuators (servos, motors)
- •Power systems
- •Communication protocols (I2C, SPI, UART)
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Projet Arduino robot
- ✓Lecture capteurs
- ✓Contrôle moteurs
Phase 2: Programmation et Contrôle
Durée estimée : 3-4 mois
Développer des systèmes de contrôle et perception
ROS (Robot Operating System)
Maîtriser le middleware robotique le plus utilisé
📚Sujets principaux :
- •ROS architecture
- •Nodes & topics
- •Services & actions
- •TF transformations
- •URDF models
- •Gazebo simulation
- •RViz visualization
- •ROS2 migration
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓ROS workspace setup
- ✓Publisher/Subscriber
- ✓Robot simulation
Vision par Ordinateur pour Robots
Implémenter la perception visuelle
📚Sujets principaux :
- •OpenCV
- •Image processing
- •Object detection (YOLO)
- •Stereo vision
- •Depth estimation
- •Visual servoing
- •Camera calibration
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Détection d'objets
- ✓Tracking visuel
- ✓Calibration caméra
Systèmes de Contrôle
Concevoir des contrôleurs pour robots
📚Sujets principaux :
- •PID control
- •State-space control
- •Optimal control
- •Trajectory generation
- •Motion profiles
- •Feedback control
- •Adaptive control
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓PID tuning
- ✓Contrôleur trajectory
- ✓Stabilisation système
Phase 3: Autonomie et IA
Durée estimée : 2-4 mois
Robots autonomes et intelligence artificielle
Navigation et SLAM
Localisation et cartographie simultanées
📚Sujets principaux :
- •SLAM algorithms
- •Particle filters
- •Kalman filters
- •Occupancy grids
- •Path planning (A*, RRT)
- •Obstacle avoidance
- •Global & local planners
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓SLAM implementation
- ✓Path planning
- ✓Navigation autonome
Machine Learning pour Robotique
Appliquer l'IA aux systèmes robotiques
📚Sujets principaux :
- •Reinforcement learning
- •Deep learning for perception
- •Imitation learning
- •Sim-to-real transfer
- •Neural network controllers
- •Computer vision models
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓RL pour contrôle
- ✓Vision deep learning
- ✓Training simulation
Projets Avancés et Déploiement
Développer des systèmes robotiques complets
📚Sujets principaux :
- •Multi-robot systems
- •Manipulation (pick & place)
- •Mobile robots
- •Humanoid robotics
- •Safety & reliability
- •Real-world deployment
- •Testing & validation
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Projet robot autonome
- ✓Système manipulation
- ✓Déploiement terrain
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Pratique régulière
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