Control and navigation of UAVs formation / Ahmed Allam (2021) 

Public ISBD Titre : Control and navigation of UAVs formation : application to Quadrotors Type de document : texte imprimé Auteurs : Ahmed Allam, Auteur ; Mohamed Tadjine, Directeur de thèse ; Abdelkrim Nemra, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2021 Importance : 160 f., 1 fichier PDF (7.72 Mo) Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 Bibliogr. 153- 160 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Cooperative control  Graph theory Lyapunov Multi-Agents systems Formation tracking Consensus techniques Quadrotors Mobile robots Index. décimale : D004021 Résumé : A cooperative Multi-Vehicles Systems/Multi-Agent Systems MVS/MASs can be characterized as a group of decisionmaking autonomous agents/vehicles operating together and seeking a common and collective objective (i.e., group behaviors) based on their sensed information and the shared inter-agents information. This thesis investigates the methods and techniques from a control point of view to maximize the overall gained performance of a robots-system when accomplishing cooperatively a given task in terms of stability, robustness, speed and tracking accuracy. The main objective is to design cooperative Time Varying Formation Tracking controllers for a group of networked vehicles, while tracking a formation reference trajectory. In the literature, classical MVS control approaches have been deeply investigated such as, behavioral based method, virtual structure approach and leader-Follower technique. However, these methods have been shown to be unified within the framework of Consensus techniques. Consensus technique (or protocol) refers to a control law designed for a group of agents (featured by a linear dynamics) to reach an agreement in some variable of interest (i.e., States). The consensus problems have been extended to a MVS formation control. In this thesis, we focus into designing distributed TVF tracking controllers for a networked MVS. The main contribution was into ensuring a distributed and a reduced network information exchange among the MVS individuals. In addition, practical assumptions have been relaxed such as the connectivity of the network. The MVS stability has been studied relying on Lyapunov theory. Numerical simulations have been provided to confirm the conjectures of the proposed developments with an application to multi-Quadrotors systems. Control and navigation of UAVs formation : application to Quadrotors [texte imprimé] / Ahmed Allam, Auteur ; Mohamed Tadjine, Directeur de thèse ; Abdelkrim Nemra, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2021 . - 160 f., 1 fichier PDF (7.72 Mo) : ill. ; 30 cm. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 Bibliogr. 153- 160 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Cooperative control  Graph theory Lyapunov Multi-Agents systems Formation tracking Consensus techniques Quadrotors Mobile robots Index. décimale : D004021 Résumé : A cooperative Multi-Vehicles Systems/Multi-Agent Systems MVS/MASs can be characterized as a group of decisionmaking autonomous agents/vehicles operating together and seeking a common and collective objective (i.e., group behaviors) based on their sensed information and the shared inter-agents information. This thesis investigates the methods and techniques from a control point of view to maximize the overall gained performance of a robots-system when accomplishing cooperatively a given task in terms of stability, robustness, speed and tracking accuracy. The main objective is to design cooperative Time Varying Formation Tracking controllers for a group of networked vehicles, while tracking a formation reference trajectory. In the literature, classical MVS control approaches have been deeply investigated such as, behavioral based method, virtual structure approach and leader-Follower technique. However, these methods have been shown to be unified within the framework of Consensus techniques. Consensus technique (or protocol) refers to a control law designed for a group of agents (featured by a linear dynamics) to reach an agreement in some variable of interest (i.e., States). The consensus problems have been extended to a MVS formation control. In this thesis, we focus into designing distributed TVF tracking controllers for a networked MVS. The main contribution was into ensuring a distributed and a reduced network information exchange among the MVS individuals. In addition, practical assumptions have been relaxed such as the connectivity of the network. The MVS stability has been studied relying on Lyapunov theory. Numerical simulations have been provided to confirm the conjectures of the proposed developments with an application to multi-Quadrotors systems.

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T000364	D004021	Papier + ressource électronique	Bibliothèque Annexe	Thèse de Doctorat	Disponible	Automatique	Consultation sur place/Téléchargeable

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Robust mobile robot navigation using fuzzy logic controllers with robustness analysis / Yasmine Saidi (2021) 

Public ISBD Titre : Robust mobile robot navigation using fuzzy logic controllers with robustness analysis Type de document : texte imprimé Auteurs : Yasmine Saidi, Auteur ; Mohamed Tadjine, Directeur de thèse ; Abdelkrim Nemra, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2021 Importance : 213 f., 1 fichier PDF (10.8 Mo) Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 Bibliogr. f. 185 - 213 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Differential drive wheeled mobile robot  Wheel slip dynamic Parameters uncertainties Robustness analysis Type 2 fuzzy logic controller Virtual experimentation platform. Index. décimale : D001521 Résumé : In this work, a full dynamic model for mobile robot with wheel slip is developed for robust navigation. The type 2 fuzzy logic controller algorithm is implemented and compared to the type 1 fuzzy controller using a differential drive wheels mobile robot (DDWMR) in the presence of wheel slipping from the perspective of control design. We present a dynarnic model that explicitly relates perturbations to the vehicle slipping and parameters uncertainties. Both controllers are validated on different behaviors of navigation to evaluate their performances. Furthermore, many advanced robustness tests (modeling en-ors, localisation uncertainties, loss of efficiency of motors, sliding ground) are established to compare the efficiency of each controller. Type 1 and interval type 2 fuzzy logic controllers are validated using V-REP robotic simulator on MATLAB environment and real scenario are considered. The obtained results show clearly the performances of the IT2FLC comparing to the TIFLC controller especially when significant wheel slip and parameters uncertainty are considered. Robust mobile robot navigation using fuzzy logic controllers with robustness analysis [texte imprimé] / Yasmine Saidi, Auteur ; Mohamed Tadjine, Directeur de thèse ; Abdelkrim Nemra, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2021 . - 213 f., 1 fichier PDF (10.8 Mo) : ill. ; 30 cm. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 Bibliogr. f. 185 - 213 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Differential drive wheeled mobile robot  Wheel slip dynamic Parameters uncertainties Robustness analysis Type 2 fuzzy logic controller Virtual experimentation platform. Index. décimale : D001521 Résumé : In this work, a full dynamic model for mobile robot with wheel slip is developed for robust navigation. The type 2 fuzzy logic controller algorithm is implemented and compared to the type 1 fuzzy controller using a differential drive wheels mobile robot (DDWMR) in the presence of wheel slipping from the perspective of control design. We present a dynarnic model that explicitly relates perturbations to the vehicle slipping and parameters uncertainties. Both controllers are validated on different behaviors of navigation to evaluate their performances. Furthermore, many advanced robustness tests (modeling en-ors, localisation uncertainties, loss of efficiency of motors, sliding ground) are established to compare the efficiency of each controller. Type 1 and interval type 2 fuzzy logic controllers are validated using V-REP robotic simulator on MATLAB environment and real scenario are considered. The obtained results show clearly the performances of the IT2FLC comparing to the TIFLC controller especially when significant wheel slip and parameters uncertainty are considered.

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Système de vision pour la commande d’un UAV « Unmanned aerial vehicle », type quadrotor / Abdelghani Boucheloukh (2022)

Public ISBD Titre : Système de vision pour la commande d’un UAV « Unmanned aerial vehicle », type quadrotor Type de document : texte imprimé Auteurs : Abdelghani Boucheloukh, Auteur ; Boudjema, Fares, Directeur de thèse ; Abdelkrim Nemra, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2022 Importance : 153 f., 1 fichier PDF (6.03 Mo) Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2022 Bibliogr. f.145 - 153 Langues : Français (fre) Mots-clés : Véhicules aériens sans pilote  Suivi de trajectoire Commande Backstepping PSO Filtre Kalman adaptatif Système flou et odométrie visuelle Index. décimale : D002922 Résumé : Ce travail étudie le suivi de trajectoire 3D d'un Quadrotor de type UAV (Unmanned Aerial Vehicle) en utilisant un système de localisation visuelle, qui s’intégre dans une boucle fermée de commande. Tout d'abord, une odométrie visuelle stéréo adaptative (OVS) est proposée pour résoudre le problème de la localisation des drones. La solution proposée est principalement basée sur l'application du point le plus proche itératif (ICP) et sur les caractéristiques robustes accélérées (SURF), avec l’hypothèse que la profondeur inverse des points 3D donne plus d'importance aux entités les plus proches. Deuxièmement, un algorithme de suivi de trajectoire basé sur la vision est implémenté à l'aide du contrôleur Backstepping, les paramètres de ce dernier sont optimisés à l'aide de l'algorithme Particle Swarm Optimization (PSO). Enfin, afin d'éviter la limitation de la localisation visuelle (environnement sombre, zone uniforme, scène dynamique, etc.), la pose visuelle est facilitée par la pose inertielle à l'aide d'un filtre de Kalman adaptatif flou (FAKF), sur la base du nombre et de la profondeur moyenne des points 3D estimés, l’algorithme FAKF ajuste de manière adaptative les paramètres EKF pour donner plus d'importance au capteur approprié (OVS ou IMU ou les deux en même temps) afin de fournir la meilleure estimation de pose. Les algorithmes proposés sont validés à l'aide de simulations et de données expérimentales. De nombreux scénarios ont été appliqués avec des différentes trajectoires. L'approche proposée est évaluée en utilisant un nombre différent d'entités 3D avec un bruit de mesure significatif. De bonnes performances sont obtenues qui confirment l'efficacité de l'approche proposée. Système de vision pour la commande d’un UAV « Unmanned aerial vehicle », type quadrotor [texte imprimé] / Abdelghani Boucheloukh, Auteur ; Boudjema, Fares, Directeur de thèse ; Abdelkrim Nemra, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2022 . - 153 f., 1 fichier PDF (6.03 Mo) : ill. ; 30 cm. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2022 Bibliogr. f.145 - 153 Langues : Français (fre) Mots-clés : Véhicules aériens sans pilote  Suivi de trajectoire Commande Backstepping PSO Filtre Kalman adaptatif Système flou et odométrie visuelle Index. décimale : D002922 Résumé : Ce travail étudie le suivi de trajectoire 3D d'un Quadrotor de type UAV (Unmanned Aerial Vehicle) en utilisant un système de localisation visuelle, qui s’intégre dans une boucle fermée de commande. Tout d'abord, une odométrie visuelle stéréo adaptative (OVS) est proposée pour résoudre le problème de la localisation des drones. La solution proposée est principalement basée sur l'application du point le plus proche itératif (ICP) et sur les caractéristiques robustes accélérées (SURF), avec l’hypothèse que la profondeur inverse des points 3D donne plus d'importance aux entités les plus proches. Deuxièmement, un algorithme de suivi de trajectoire basé sur la vision est implémenté à l'aide du contrôleur Backstepping, les paramètres de ce dernier sont optimisés à l'aide de l'algorithme Particle Swarm Optimization (PSO). Enfin, afin d'éviter la limitation de la localisation visuelle (environnement sombre, zone uniforme, scène dynamique, etc.), la pose visuelle est facilitée par la pose inertielle à l'aide d'un filtre de Kalman adaptatif flou (FAKF), sur la base du nombre et de la profondeur moyenne des points 3D estimés, l’algorithme FAKF ajuste de manière adaptative les paramètres EKF pour donner plus d'importance au capteur approprié (OVS ou IMU ou les deux en même temps) afin de fournir la meilleure estimation de pose. Les algorithmes proposés sont validés à l'aide de simulations et de données expérimentales. De nombreux scénarios ont été appliqués avec des différentes trajectoires. L'approche proposée est évaluée en utilisant un nombre différent d'entités 3D avec un bruit de mesure significatif. De bonnes performances sont obtenues qui confirment l'efficacité de l'approche proposée.

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