Hormis les capteur cités dans la partie précédente, il excite des moyens, plus précisément des méthodes, qui permettent au robot de se situer dans un espace, souvent inconnu.  Comme la partie concernant les capteurs, nous citerons ici deux méthodes, qui sont celles que nous avons retrouvés le plus souvent dans nos recherches.

1) La méthode SLAM

  Découverte lors de notre visite au site de l'INSERM, cette méthode est présente sur le robot Icube. Celle-ci est utilisée à l'aide d'un capteur qui émet un rayon laser à 360° et le reçoit ensuite, proche du fonctionnement du capteur ultrasons par exemple.

  Mais cette méthode se différencie du fait que les résultats sont rapidement mis à jour, donc le robot connaît sont environnement instantanément, au fur et à mesure de son déplacement.

  Cette méthode est composé de 4 étapes :

• Perception : C'est ce qui correspond aux résultant des capteurs transmit au robot.
• Analyse : C'est l'interprétation des résultats par le robot.
• Mise à jour : C'est la modification des anciens résultats par les récents.
• Déplacement du robot.

Ceci étant une manière simplifiée de la méthode, nous avions trouvé dans nos recherches la même méthode plus complexe, cependant, nos connaissances dans le domaine ne nous permettent pas des les interpréter correctement.

2) Kinect

  Kinect est tout d'abord considéré comme un capteur, mais nous avons choisi de le mettre comme une "méthode" de repérage, car il a un fonctionnement différent des capteurs habituels.

  Ce périphérique est commercialisé sous forme de caméra pour le domaine des jeux vidéos, mais il sert aussi comme méthode de repérage et de déplacement dans la robotique. Il est composé de 3 grandes pièces : la caméra RGB, les caméras 3D et les microphones. L'association de ces trois technologies devrait ainsi permettre la reconnaissance vocale et faciale de l'utilisateur, ainsi que la sauvegarde de l'environnement en 3D.

• La caméra RGB (Red Green Blue)

  La caméra RGB concerne la caméra "classique" et un capteur photographique de type CMOS aura une fonction de détection de couleur. Plus precisemment, elle permettra de connaître la proportion des 3 couleurs qui constituent la lumière blanche.

Exemple de capteur photographique de type CMOS.

  Le capteur photographique CMOS est un composant influencé par la lumière qui va convertir la lumière reçu en un signal analogique et ensuite, grâce à un signal électrique, ce rayonnement deviendra une image numérique.

  Pour convertir le signal analogique reçu en image numérique, le capteur photographique va filtrer la lumière selon ces 3 couleurs et sortir trois signaux numériques correspondant à chacune d'elles.

  Nous ne parlerons pas ici des capteur de type CCD car ils ne nous sons pas utiles et demandent des connaissances en physique-chimie.

  Comment fonctionne un capteur CMOS ? La lumière arrive sur le capteur, celle-ci est d'abord filtré, bloquant d'abord les ondes infrarouges et laissant traverser la lumière. Puis traverse un filtre de couleur rouge, vert ou bleu placé en face du capteur lui même. Ainsi, les millions de capteurs présents à la surface du CMOS vont émettre un signal électrique relatif à une des 3 couleurs, qui sera ensuite converti numériquement.

• Les caméras 3D

  Nous parlons de caméra 3D, mais c'est une erreur de langage, il s'agit d'une caméra infrarouge à capteur CMOS, et d'un émetteur infrarouge.

  Un capteur infrarouge CMOS fonctionne pareil qu'un capteur CMOS classique comme sur la caméra RGB, sauf qu'il ne laisse passer seulement les infrarouges.

  Mais pour l'utiliser comme capteur de distance, Kinect n'utilise pas la capacité d'obtenir la chaleur de l'objet mais tout vient de l'émetteur IR. C'est alors que nous revenons sur le fonctionnement du capteur infrarouge, étudié dans la première sous-partie.

  Ici, la scène qu'un être humain peut percevoir, et la scène que le capteur Kinect est capable d'obtenir après analyse de la première scène.

  En ce qui concerne ce capteur, il est capable de détecter des objets entre 2 et 5 mètres, après cela, les infrarouges sont trop faibles.

  L'avantage est de pouvoir utiliser Kinect dans n'importe quelle condition de luminosité, cependant, la reconnaissance faciale ne pourra être utilisée que dans de bonnes conditions du fait qu'elle utilise la caméra RGB, sensible au spectre de la lumière visible.