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Ouvrages de la bibliothèque en indexation D000519



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 - 159Langues : 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.pdfURL