SU-LU3IN025-robots

UE LU3IN025 IA et Jeux, partie Robotique Autonome

Pré-requis

Vous devez installer le simulateur Roborobo sur votre machine avant de commencer. Ce simulateur s'installe facilement sous Linux et sous MacOS en suivant les instructions. Si vous souhaitez l'utiliser sous Windows, il est suggéré d'utiliser une machine virtuelle (éventuellement fourni par le/la chargé/e de TP).

Installation

Après avoir installé Roborobo, vous devez:

• cloner ce dépôt : git clone https://github.com/nekonaute/SU-LU3IN025-robots.git
• pour tester:
  • conda activate roborobo
  • python comportement.py

Remarques spécifique à l'utilisation à la PPTI

Remarques pour l'installation de roborobo à la PPTI:

• vous devez configurer le proxy: git config --global http.proxy http://proxy:3128
• utilisez conda (et pas pip)
• ne lancez pas les commandes sudo apt(...) (les paquets sont déjà installés)
• lors de la commande conda activate roborobo, conda demande parfois de configurer le shell avec la commande conda init. Utilisez conda init bash (puis quitter/relancer le shell). (2023/4/3: problème avec tcsh)
• utilisez une version de Python strictement différente de la version 3.10 (ex.: python3.9 si présente). Attention à bien vérifier que la version de python est correcte dans l'environnement conda, par rapport à celle accessible par défaut en ligne de commande.
• votre quota doit être suffisant pour installer et exécuter roborobo (env. 3.5go)

Problèmes classiques : voir la section Trouble Shooting de Roborobo (tout en bas de la page).

Si vous êtes sous Windows, ou si pour une raison ou une autre vous n'arrivez pas à installer Roborobo sur votre distribution Linux ou MacOS, nous vous suggérons d'installer le logiciel Virtualbox, et d'utiliser une machine virtuelle Linux Ubuntu. Courant 2023, Roborobo ne semblait pas s'installer correctement sur Mac M1 (ceci semble être résolu fin 2023).

Instructions pour les TPs et le projet

Ce repository contient trois fichiers décrivant les sujets des deux TPs et le sujet de projet.

• instructions_TP1.md: TP sur la conception de comportement. Braitenberg et architecture de subsomption.
• instructions_TP2.md: TP sur l'optimisation de comportement pour un robot autonome (recherche aléatoire, puis algorithmes génétiques).
• instructions_projet.md: description du projet.

Bon courage !