Recent Advances in Biometrics and Its Applications

Biometric recognition has become a burgeoning research area due to the industrial and government needs for security and privacy concerns [...

Observateurs et commande neuronale adaptative pour systèmes robotisés

Dans cette thèse nous proposons une méthodologie de commande neuronale adaptative pour les systèmes robotisés. Lorsque la structure du modèle est connue (c'est le cas des robots manipulateurs) et que l'état du système est mesurable, nous avons développé une commande neuronale avec une estimation en ligne des fonctions du modèle. Dans le cas où seulement une partie de l'état du système est mesurable, nous avons proposé dans un premier temps, un observateur adaptatif basé sur une technique mixte utilisant la méthode des modes glissants et les réseaux de neurones. Dans un deuxième temps, nous avons développé une commande neuronale adaptative intégrant un observateur par modes glissants. En suivant la même démarche que précédemment, une méthode neuronale de compensation des frottements dans un actionneur électrique est proposée et appliquée. Nous proposons aussi une commande neuronale adaptative des robots manipulateurs redondants dans l'espace opérationnel sans avoir recours à l'inversion de matrices. Dans les différents schémas de commande proposés, un terme de robustesse est rajouté afin de réduire l'effet de l'erreur d'approximation inhérente à l'utilisation des réseaux de neurones. Lorsque le modèle du système est inconnu, une nouvelle démarche expérimentale de commande adaptative a été proposée. Cette démarche consiste à faire un apprentissage a priori dont le but est de déterminer le degré relatif du système, ensuite d'utiliser le résultat obtenu pour la commande adaptative. Cette commande a été appliquée pour l'asservissement en force d'un vérin hydrauliqueVERSAILLES-BU Sciences et IUT (786462101) / SudocSudocFranceF

Contribution à l'identification et à la commande adaptative des robots à architecture parallèle

Les travaux développés dans cette thèse, portent sur l'identification et la commande des systèmes robotisés. Nous démarrons notre étude par l'identification expérimentale des paramètres dynamiques d'un robot à structure parallèle, puis nous nous sommes intéressés au problème de la commande basée ou pas sur les résultats d'identification. Les outils employés sont les réseaux de neurones de type MLP (Multi Layer Perceptron) et les modes glissants. Dans nos propositions, nous avons considéré deux cas de figure : 1. L'effecteur du robot se déplace librement sans contact avec l'environnement. Une commande neuro-adaptative est alors proposée en intégrant le modèle dynamique identifié du robot. Nous avons également proposé une méthodologie de commande combinant la technique des modes glissants et les réseaux de neurones adaptatifs. 2. L'effecteur du robot entre en contact avec l'environnement. Une commande neuronale hybride force / position est alors développée. L'environnement considéré est inconnu et l'information sur les efforts appliqués par le robot sur son environnement est nécessaire dans la conception de notre contrôleur hybride force / position. Cette démarche consiste à produire un apprentissage a priori dans le but de déterminer les entrées significatives du réseau de neurones, afin d'utiliser le résultat obtenu dans la commande. Les contrôleurs proposés ont été validés expérimentalement sur le robot parallèle à liaison C5. Dans tous les schémas de commandes proposées, la stabilité du système en boucle fermée est garantie selon le principe de Lyapunov. Ceci nous a permis de fixer les lois d'adaptation relatives aux paramètres de la commande.The work developed in this thesis, focuses on the identification and control of parallel robots. In the first step, the experimental identification of dynamic parameters of a C5 parallel robot is completed. In the second step, we are interested with the control problem based on the results of identification. The tools used are neural networks like MLP (Multi Layer Perceptron) and sliding modes. In our proposals we have considered two scenarios: 1. The effector of the robot moves freely without contact with the environment. A neuro-adaptive control is proposed by integrating the identified dynamic model of the robot. We have also proposed a methodology of control combining a sliding modes technique and adaptive neural networks. 2. The effector of the robot comes into contact with the environment. A neuronal hybrid force / position control is then developed. The environment is considered unknown and information on the efforts applied by the robot on its environment is necessary in the design of our controller. An a priori learning is realized in order to determine the significant inputs of the neural network. And after, we use the results obtained to design our controller. The proposed controllers were validated experimentally on the C5 robot parallel. In all the control schemes proposed, the stability of the closed-loop system is guaranteed in Lyapunov sense.ST DENIS-BU PARIS8 (930662101) / SudocSudocFranceF

Wired/Wireless Internet Communications12th International Conference, WWIC 2014, Paris, France, May 26-28, 2014. Proceedings /

XIV, 314 p. 135 illus.online resource

Indoor localization method based on RTT and AOA using coordinates clustering

International audienc

Optimisation à deux niveaux pour la planification de trajectoires des bras manipulateurs redondants

International audienceDans ce travail, on s'intéresse au problème de planification de trajectoire pour les bras manipulateurs redondants. On propose une nouvelle méthode de résolution et on améliore la formulation de ce problème en se basant sur les problèmes d'optimisation à deux niveaux ainsi que la prise en compte de différentes contraintes. Le fait de procéder de la sorte permet d'exploiter pleinement la redondance du robot pour l'évitement d'obstacles ainsi que les configurations singulières à éliminer. L'idée globale de ce travail repose sur un échantillonnage de la trajectoire afin de l'approcher de manière continue par morceaux. A chaque étape de la résolution, le premier niveau trouve une nouvelle position de l'effecteur permettant d'avancer de proche en proche vers la position finale tout en restant loin des obstacles. Le deuxième niveau, en prenant en compte ce résultat, trouve la meilleure configuration articulaire qui correspond à la position de l'effecteur proposée par le premier niveau. Au deuxième niveau, on prend en compte non seulement l'évitement d'obstacles mais aussi les configurations singulières du robot à éliminer. Compte tenu de la complexité du problème, on propose une métaheuristique qui se base sur les algorithmes génétiques pour le résoudre. Dans cet algorithme de résolution à deux niveaux d'optimisation, on fait évoluer deux populations distinctes d'individus, affectées chacune à un niveau. L'exécution est faite de manière séquentielle en alternant les deux niveaux. La méthode proposée a été évaluée en la testant sur des scénarios de simulations. Les résultats obtenus sont très encourageants et confirment la validité de l'approche développée

Adaptive Neural Network Control of a Compact Bionic Handling Arm

International audienc