Damien LaRocque

Damien LaRocque

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damien.larocque@norlab.ulaval.ca

Expertise: Caractérisation du terrain, Terramécanique, Modélisation de puissance, Conception électrique

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Damien LaRocque est un étudiant à la maîtrise au sein du Norlab sous la supervision du Pr 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 Pr 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

Publications

Journal Articles

  1. 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. ArXiv Preprint ArXiv:2403.16877, Accepted to the 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.16877 Accepted
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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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