Applications de la robotique mobile

Types des robots :

Le concept de tâche :

La tâche que le robot doit accomplir est l’objectif de sa conception, c’est aussi le concept le plus important. La caractéristique principale commune entre tous les robots mobiles est le changement de la position dans un environnement. Les différents robots effectuent des tâches différentes qui requièrent toutes un déplacement. Ce déplacement n’est pas aléatoire; il est effectué en suivant un chemin de navigation déterminé par un plan dessiné selon les informations venant de l’extérieur

L’évolution de la robotique :

La robotique ne s’est pas faite subitement. Évoquer cette branche de la science revient à parler d’autres machines plus simples qui ont évolué au fil du temps pour donner naissance à ce qu’on appelle aujourd’hui la robotique. Les premières machines n’avaient aucune intelligence et se caractérisaient aussi par leur énorme taille. Elles étaient conçues généralement pour répondre au besoin de l’industrie. C’est l’être humain qui se chargeait de contrôler la façon avec laquelle ces machines devaient fonctionner, puisqu’elles étaient conçues pour suivre une loi mécanique simple qui ne requiert pas d’être sous le contrôle d’autres machines ou des programmes.

Les robots mobiles :

Ces robots exécutent des tâches qui nécessitent un déplacement dans un environnement. Ils sont en effet le plus souvent désignés par leur type de locomotion, qu’ils soient marcheurs, sous-marins ou aériens. Contrairement aux robots manipulateurs prévus pour travailler exclusivement dans des espaces connus et de manière répétitive, les robots mobiles sont destinés à évoluer de manière autonome dans des environnements peu ou non structurés. Néanmoins, le concepteur doit augmenter considérablement ses connaissances sur la localisation et la navigation de systèmes autonomes et prendre en considération l’environnement du mouvement lors de la conception de la machine.

Table des matières

I-la robotique
1 Introduction
2 Définitions
2.1 Robot
2.2 Robotique
2.3 Bionique
2.4 Cybernétique
3 Le concept de tâche 
4 L’évolution de la robotique 
5 Types des robots
5.1 Les robots manipulateurs
5.2 Les robots mobiles
6 Conception et composants des robots
6.1 Conception et composants des robots mobiles
7 Les capteurs, les actionneurs et le traitement de l’information
7.1 Les capteurs
7.1.1 Définition
7.1.2 Principe des capteurs
7.2 Les actionneurs
7.3 Le système informatique
7.3.1 Traitement des données
7.3.2 Les plans de mouvements
8 Applications de la robotique mobile
8.1 Exploration
8.2 Industries
8.3 Travail dans des environnements dangereux
8. 4 Maintenances
8. 5 Les pompiers
8. 6 Les robots médicaux
8. 7 Nanotechnologies
8.8 Les robots de la guerre
8.9 L’utilisation civile
9 Conclusion
II-la planification
1 Introduction
2 Concept de planification
2.1 Les ingrédients de planification
2.2 Définitions
3 Classe et techniques de planification
3.1 Espace de configuration
3.2 Planification discrète
3.3 Planification basée sur l’échantillonnage (sampling based planning)
3.3.1 Présentation
3.4 Planification combinatoire
4. Exemples d’algorithme de planification
4.1 Carte routière (road map)
4.2 Décompositions en cellules
4.3 Champ potentiel (Potentiel Field)
4.3.1 Amélioration de la méthode
5 Les algorithmes d’évitement d’obstacle
5.1 Algorithme du BUG
5.2 Algorithme du BUG
5.3 Histogramme du champ de vecteur
.6 Conclusion
1 Introduction
2 Définitions et caractéristiques
2.1 Définitions
2.1.1 Définition heuristique
2.1.2 Définition intelligence 1
2.1.3 Définition intelligence 2
2.1.4 Définition raisonnement
2.2 Caractéristiques des méthodes heuristiques
3 Les méthodes heuristiques 
3.1 Système à base de connaissance
3.1.1 Présentation
3.1.2 Avantage
3.1.3 Inconvénient du système à base de connaissance
3.1.4 Planification et évitement d’obstacle par les systèmes à base de connaissances
3.1.5 Pour notre problème
3.2 Les algorithmes génétiques
3.2.1 Présentation
3.2.2 Avantage
3.2.3 Inconvénient
3.2.4 les algorithmes génétiques pour la planification de la trajectoire et évitement d’obstacles
3.3 La logique floue
3.3.1 Ensemble Flou
3.3.2 Composant d’un system de logique floue
3.3.3 La logique floue pour la planification de trajectoire et évitement d’obstacles
3.3.4 Discussion des travaux
4 Les autres méthodes intelligent
5 La fusion de plusieurs méthodes intelligentes
6 Conclusion
1 Introduction
2 Définitions et concepts de base
2.1 Le neurone biologique
2.2 Définitions
3 Propriété des réseaux de neurone
4 Architecture des réseaux de neurones
4.1 Réseau feedforward mono couche
4.3 Réseaux récurrents
5 Paradigme d’apprentissage
5.1 Définitions d’apprentissage de réseaux de neurone
5.2 Propriétés d’un algorithme d’apprentissage
5.3 Quelques algorithmes d’apprentissage
3.1 Apprentissage par correction d’erreur
5.3.2 Apprentissage basé sur la mémorisation
5.3.3 Apprentissage de Hebb
5.3.4 Apprentissage compétitif
5.4 Types d’apprentissage
5.4.1 Apprentissage supervisé
5.4.2 Apprentissage non supervisé
5.4.3 Apprentissage semi supervisé
5.4.4 Apprentissage par renforcement
6 Représentation de connaissance dans un réseau de neurones 
6.1 Définitions de connaissances
6.2 Conception des données pour un réseau de neurones
7 Utilisation des réseaux de neurones pour la planification et l’évitement d’obstacles dans la robotique mobile
7.1 Implémentation d’approche classique par les réseaux de neurones
7.2 Création d’une méthodologie neuronale
7.3 Modélisation cognitive par les réseaux de neurones
7.4 Discussion
8 Conclusion
1 Introduction
2 Une méthode pour la planification de la trajectoire et évitement d’obstacle
2.1 Description détaillée des objectifs
2.2 L’approche
2.3 La méthode
2.3.1 Distribution de la tache cognitive
2.3.2 L’algorithme
3 Conceptions des agents
3.1 Reconnaissance de la nature de l’environnement
3.2 La détection de la région de la navigation
3.3 La représentation de l’environnement de la navigation
3.4 La navigation
4 Simulation et résultats 
4.1 La reconnaissance de la nature de l’environnement
4.1 La reconnaissance de la région de navigation
4.2 le calcule de la position
4.3 la navigation
5 Conclusion

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