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Contribution à l'étude des commandes multi-moteurs en temps réel / Kamel Boudjit

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Titre : Contribution à l'étude des commandes multi-moteurs en temps réel
Type de document : texte imprimé
Auteurs : Kamel Boudjit, Auteur ; Larbes, Chérif, Directeur de thèse
Editeur : [S.l.] : [s.n.]
Année de publication : 2019
Importance : 159 f.
Présentation : ill.
Format : 30 cm.
Accompagnement : 1 CD-ROM.
Note générale : Thèse de Doctorat : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019
Bibliogr. f. 149 - 153 . Annexe f. 154 - 159
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Système -- identification -- contrôle ; Intelligence artificielle ; Reconnaissance -- image ; Reconnaissance -- objet ; Quadrotor
Index. décimale : D000519
Résumé : Dans le domaine de la robotiques et de nombreuses autres applications, la vision par ordinateur, la reconnaissance d'objets et le suivi d'objet ont fait l'objet de nombreuses recherche actives avec de nombreuses approches différentes et des résultats intéressants. Dans notre projet, nous examinons le problèmes de suivi automatique des cibles afin de trouver une méthode efficace et utile pour le UAV (Unmanned Aerial Vehicle). L'AR.Drone 2.0 a été utilisé comme plate-forme aérienne pour le suivi des cibles. Afin de garantir une reconnaissance correcte de la cible par l'AR.Drone, un QR code et ar-track-alvar ont été utilisés comme marqueur de cible. Le contrôle du drone est réalisé par un système d'exploitation robot (ROS : Robot Operating System).
Cette thèse vise à utiliser un mécanisme de contrôler un quadrotor à la recherche d'une cible. La nature non linéaire d'un quadrotor, d'une part, et la difficulté d'obtenir un modèle axact de celui-ci, d'autre part, constituent deux défis de taille dans la conception d'un contrôleur pour ce drone. Une solution potentielle à de tels problèmes consiste à utiliser des méthodes de contrôle intelligentes telles que celles reposant sur des réseaux de neurones artificiels et des contrôleurs flous.
Une nouvelle technique basée sur les réseaux de neurones artificiels (RNA) et le contrôleur flou est proposée dans cette thèse pour l'identification et suivi de cible. Les résultats expérimentaux et les simulations démontrent la faisabilité de la méthode proposée pour le suivi de cible.

Contribution à l'étude des commandes multi-moteurs en temps réel [texte imprimé] / Kamel Boudjit, Auteur ; Larbes, Chérif, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2019 . - 159 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM.
Thèse de Doctorat : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019
Bibliogr. f. 149 - 153 . Annexe f. 154 - 159
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Système -- identification -- contrôle ; Intelligence artificielle ; Reconnaissance -- image ; Reconnaissance -- objet ; Quadrotor
Index. décimale : D000519
Résumé : Dans le domaine de la robotiques et de nombreuses autres applications, la vision par ordinateur, la reconnaissance d'objets et le suivi d'objet ont fait l'objet de nombreuses recherche actives avec de nombreuses approches différentes et des résultats intéressants. Dans notre projet, nous examinons le problèmes de suivi automatique des cibles afin de trouver une méthode efficace et utile pour le UAV (Unmanned Aerial Vehicle). L'AR.Drone 2.0 a été utilisé comme plate-forme aérienne pour le suivi des cibles. Afin de garantir une reconnaissance correcte de la cible par l'AR.Drone, un QR code et ar-track-alvar ont été utilisés comme marqueur de cible. Le contrôle du drone est réalisé par un système d'exploitation robot (ROS : Robot Operating System).
Cette thèse vise à utiliser un mécanisme de contrôler un quadrotor à la recherche d'une cible. La nature non linéaire d'un quadrotor, d'une part, et la difficulté d'obtenir un modèle axact de celui-ci, d'autre part, constituent deux défis de taille dans la conception d'un contrôleur pour ce drone. Une solution potentielle à de tels problèmes consiste à utiliser des méthodes de contrôle intelligentes telles que celles reposant sur des réseaux de neurones artificiels et des contrôleurs flous.
Une nouvelle technique basée sur les réseaux de neurones artificiels (RNA) et le contrôleur flou est proposée dans cette thèse pour l'identification et suivi de cible. Les résultats expérimentaux et les simulations démontrent la faisabilité de la méthode proposée pour le suivi de cible.

Exemplaires

Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire
T000186 D000519 Papier Bibliothèque Annexe Thèse de Doctorat Disponible Electronique Consultation sur place
T000185 D000519 Papier Bibliothèque centrale Thèse de Doctorat Disponible Electronique Consultation sur place

Documents numériques

BOUDJIT.Kamel.pdf
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T000186	D000519	Papier	Bibliothèque Annexe	Thèse de Doctorat	Disponible	Electronique	Consultation sur place
T000185	D000519	Papier	Bibliothèque centrale	Thèse de Doctorat	Disponible	Electronique	Consultation sur place