Bienvenue sur le site du Laboratoire de robotique boréale (norlab) de l'Université Laval. Notre laboratoire de recherche est spécialisé en systèmes mobiles et autonomes fonctionnant en conditions nordiques ou difficiles en général. Nous visons l'étude de problèmes reliés au algorithmes de navigation dans l'optique de repousser les limites de ce qui est présentement possible de faire avec un robot mobile en conditions d'utilisations réelles. Présentement, nos efforts sont dirrigés vers les algorithmes de localisation basés sur les capteurs laser (lidar) et sur la reconstruction 3D d'environnements. Nous utiliserons ce site web afin de présenter nos résultats de recherche et de simplifier le transfère de connaissances grâce à des trucs et conseils généraux.
Nouvelles
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Our first group photo!
(Seulement en anglais) It has been a good year in term of team building and equipment acquisition. Next year will most probably reserve us a lot of surprises, but I’m certain that...
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Norlab is going to Asia!
(Seulement en anglais) We are going to Tokyo (Japan) and Macau (China) with four accepted publications at the 2019 International Conference on Field and Service Robotics and one at...
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First appearance of the lab in IEEE Spectrum
(Seulement en anglais) Norlab appears in the online version of the magazine IEEE Spectrum with the title DARPA Subterranean Challenge: Meet the First 9 Teams. They confuse our Fren...
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Three articles accepted at ICRA 2019!
(Seulement en anglais) We are happy to announce that we have three accepted publications at the 2019 International Conference on Robotics and Automation.
Recherche
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The Montmorency dataset
(Seulement en anglais) Under construction
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Projet Scutigera et cartographie souterraine
L’exploration de larges cavernes en utilisant les outils classiques de scan 3D est toujours un veritable défi. L’espace est assez limité pour permettre l’ins...
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Project PeGRoGAM
(Seulement en anglais) Open position for a Ph.D. student!
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Libpointmatcher
(Seulement en anglais) Libpointmatcher is a library that implements the Iterative Closest Point (ICP) algorithm for alignment of point clouds. It supports both point-to-point and ...
Publications
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Large-scale 3D Mapping of Subarctic Forests
(Seulement en anglais) The ability to map challenging subarctic environments opens new horizons for robotic deployments in industries such as forestry, surveillance, and open-pit m...
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Lambda-Field: A Continuous Counterpart of the Bayesian Occupancy Grid for Risk Assessment
(Seulement en anglais) In a context of autonomous robots, one of the most important tasks is to ensure the safety of the robot and its surrounding. The risk of navigation is usuall...
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Lidar Measurement Bias Estimation via Return Waveform Modelling in a Context of 3D Mapping
(Seulement en anglais) In a context of 3D mapping, it is very important to obtain accurate measurements from sensors. In particular, LIDAR measurements are typically treated as a z...
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Predicting GNSS satellite visibility from dense point clouds
(Seulement en anglais) To help future mobile agents plan their movement in harsh environments,a predictive model has been designed to determine what areas would be favorable for Gl...