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 dirigés 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 transfert de connaissances grâce à des trucs et conseils généraux.
Nouvelles
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Quatre stages en robotique pour l'été 2021 tous pris!
Norlab ouvre quatre stages couvrant plusieurs domaines d’étude cet été. Appliquez aussitôt que vous pouvez car les offres se terminent sous peu. Voici la lis...
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New Year 2021 brought us the ROSA project
(Seulement en anglais) In the beginning of this year, we have started working with the industrial partner Hydro-Quebec on the new project ROSA (Robot Optimizations for Surveillance...
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Project SNOW update: Better mapping for Lidar Teach & Repeat capability
(Seulement en anglais) In the context of the second milestone of the Snow project, we want to expand and improve our mapping system.
Recherche
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Norlab robots
(Seulement en anglais) The list of our robots is growing, see for yourself! We like them rugged bacause they often go outdoors, collecting datasets, capturing lidar maps and drivin...
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Norlab in media!
(Seulement en anglais) We are happy that Norlab is being noticed in media. See what they have written about us.
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Project SNOW
(Seulement en anglais) Self-driving cars are expected on our roads soon. In the project SNOW (Self-driving Navigation Optimized for Winter), we focus on the unexplored problem of a...
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DARPA - SUBTERRANEAN CHALLENGE
(Seulement en anglais) DARPA - Subterranean Challenge (DARPA-SubT) is an international robotics competition focusing on autonomy, perception, networking, mobility technologies, and...
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The Montmorency dataset
(Seulement en anglais) This large scale forest mapping dataset in now available for download on Academic Torrents. The dataset contains the ground truth species, diameter at breast...
Publications
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Improving the Iterative Closest Point Algorithm using Lie Algebra
(Seulement en anglais) Mapping algorithms that rely on registering point clouds inevitably suffer from local drift, both in localization and in the built map. Applications that req...
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Geometry Preserving Sampling Method based on Spectral Decomposition for Large-scale Environments
(Seulement en anglais) In the context of 3D mapping, larger and larger point clouds are acquired with lidar sensors. Although pleasing to the eye, dense maps are not necessarily ta...
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Evaluation of Skid-Steering Kinematic Models for Subarctic Environments
(Seulement en anglais) In subarctic and arctic areas, large and heavy skid-steered robots are preferred for their robustness and ability to operate on difficult terrain. State esti...
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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...