Damien LaRocque est un étudiant à la maîtrise au sein du Norlab sous la supervision du P^r François Pomerleau.

Il est gradué du baccalauréat en génie électrique à l’Université de Moncton en 2020. Durant son baccalauréat, il a contribué activement au Groupe de Robotique de l’Université de Moncton (GRUM), dont le but est de concevoir des robots mobiles autonomes pour représenter le Canada à la compétition internationale de robotique Eurobot. Auprès du GRUM, il a développé des algorithmes de vision par ordinateur et de localisation de robots permettant à ceux-ci d’accomplir des tâches d’agilité et d’accumuler des points face à des équipes venant d’une quinzaine de pays.

Il a également réalisé un stage au sein du Laboratoire de robotique de l’Université Laval sous la supervision du P^r Clément Gosselin.

Son travail sur le projet SNOW consiste principalement à améliorer et développer des méthodes de planification de trajectoires pour la navigation autonome de robots mobiles en conditions hivernales complexes.

Education

• Baccalauréat en génie électrique à l’Université de Moncton, 2020

Implication

• Membre étudiant du projet CubeSat NB, 2018-2019
• Membre du Groupe de Robotique de l’Université de Moncton, équipe participante à la compétition internationale Eurobot, 2017-2020
• Membre de l’équipe internationale Team Chat Robotique, équipe participante à la Coupe de France de Robotique, 2021-

Publications

Journal Articles

1. Nasiri, K., Guimont-Martin, W., LaRocque, D., Jeanson, G., Bellemare-Vallières, H., Grondin, V., Bournival, P., Lessard, J., Drolet, G., Sylvain, J.-D., & Giguère, P. (2025). Using Citizen Science Data as Pre-Training for Semantic Segmentation of High-Resolution UAV Images for Natural Forests Post-Disturbance Assessment. Forests, 16(4), 616. https://doi.org/10.3390/f16040616
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2. Baril, D., Deschênes, S.-P., Gamache, O., Vaidis, M., LaRocque, D., Laconte, J., Kubelka, V., Giguère, P., & Pomerleau, F. (2022). Kilometer-scale autonomous navigation in subarctic forests: challenges and lessons learned. Field Robotics, 2(1), 1628–1660. https://doi.org/10.55417/fr.2022050
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Conference Articles

1. LaRocque, D., Guimont-Martin, W., Duclos, D.-A., Giguère, P., & Pomerleau, F. (2024). Proprioception Is All You Need: Terrain Classification for Boreal Forests. 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 11686–11693. https://doi.org/10.1109/iros58592.2024.10801407
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2. Vaidis, M., Dubois, W., Daum, E., LaRocque, D., & Pomerleau, F. (2023). Uncertainty analysis for accurate reference trajectories with robotic total stations. Proceedings of the IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10341529 Accepted for oral presentation
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Theses

1. LaRocque, D. (2024). Terrain analysis using data from proprioceptive sensors on mobile robots [Master's thesis, Université Laval]. https://corpus.ulaval.ca/entities/publication/8adad954-87d5-4ff1-99f3-26b1a9a25c37
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