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Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : https://hdl.handle.net/20.500.12177/11212
Titre: Modélisation et commande des manipulateurs mobiles continuums
Auteur(s): Mahamat Loutfi, Imrane
Directeur(s): Biya Motto, Fréderic
Melingui, Achille
Mots-clés: Manipulateurs mobiles continuums
Robots mobiles
Manipulateurs continuums
Navigation autonome
Champ de potentiel artificiel
Réseaux de neurones
logique floue et Systèmes neuro- flous
Date de publication: 2023
Editeur: Université de Yaoundé I
Résumé: Cette thèse s'intéresse à la modélisation et la commande des manipulateurs mobiles continuums pour l'assistance aux personnes à mobilité réduite. Nous utilisons la plate- forme robotique Robotino XT comme cas d'étude. Cette dernière est composée d'un manipulateur continuum monté sur une plate-forme mobile omnidirectionnelle. Dans cette thèse, nous proposons un contrôleur champ de potentiel arti ciel (APF)- neuro- ou à intervalle de type-2 (IT2FNN). Cette hybridation vise à exploiter les avantages o erts par chacune de ces approches pour concevoir un contrôleur robuste, intelligent et efficace en temps de calcul. Nous faisons également une étude comparative de quatre modèles d'apprentissage, à savoir le perceptron multicouche (MLP), les fonctions à base radiale (RBF), la régression par vecteur support (SVR) et le système d'inférence neuro- ou Co-adaptatif (CANFIS) pour la modélisation géométrique de la partie manipulatrice. En n, les deux contrôleurs précédents sont coordonnés par un système neuronal pour la commande de l'ensemble du Robotino XT. Les performances des différents contrôleurs ont été évaluées par une série de simulations et expériences en temps réel.
Pagination / Nombre de pages: 120
URI/URL: https://hdl.handle.net/20.500.12177/11212
Collection(s) :Thèses soutenues

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