Northern Robotics Laboratory (Norlab)
Publics cibles
Entreprises développant l'IA, Étudiants et professionnels de recherche, Grandes entreprises souhaitant adopter l'IA, Startups
Compétences
Évaluation de l'état actuel, Formation et adoption, Sensibilisation et éducation, Innovation et mise à jour
Type
Institution de recherche et de transfert
Le Laboratoire de Robotique Nordique se spécialise dans la recherche avancée en robotique et en intelligence artificielle, en se concentrant sur les algorithmes de navigation, l'apprentissage automatique et les systèmes autonomes dans des environnements difficiles.
Robotique
Intelligence Artificielle
Navigation
Apprentissage Automatique
SLAM
Navigation Autonome
Le laboratoire possède une expertise dans le développement d'algorithmes pour la navigation autonome, en particulier dans des environnements difficiles tels que les terrains enneigés et les environnements souterrains.
Perception Robotique
Norlab se spécialise dans l'intégration de techniques d'apprentissage automatique pour améliorer la perception et les capacités de prise de décision des robots, et mène des recherches en lien avec la foresterie de précision.
Que retirez-vous d'un partenariat avec cette organisation?
S'associer à Norlab offre un accès à la recherche de pointe, une expertise en robotique et en IA, et des opportunités de collaboration sur des projets innovants dans des environnements difficiles.
Statut
Public
Années d'expérience
2021
Projets réalisés
N/A
Employés dédiés à l'IA
N/A
Algorithmes de Navigation
Le laboratoire se spécialise dans le développement d'algorithmes de navigation avancés pour les robots mobiles, en particulier dans des environnements difficiles tels que les conditions hivernales et les environnements souterrains.
Systèmes SLAM
Norlab se concentre sur l'amélioration de la robustesse des systèmes de localisation et de cartographie simultanées (SLAM), qui sont cruciaux pour la navigation autonome dans des terrains complexes.
Apprentissage Automatique
Le laboratoire mène des recherches sur les applications de l'apprentissage automatique, en particulier dans la segmentation d'images et la classification de terrains, pour améliorer la perception robotique.





