| Titre : | La neuro-évolution pour le contrôle de robot à pattes |
| Auteurs : | Zakaria Haddana, Auteur ; Djouher Akrour, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2022 |
| Format : | 1 vol. (57 p.) / couv. ill. en coul / 30 cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | Gazebo,neuro-´evolution,quadrup`ede |
| Résumé : |
La robotique existe depuis l’antiquité. Le mot lui-mˆeme vient du mot grec ”robotos” qui signifie ”travailler seul” ou ”faire des choses par soi-mˆeme”. Aujourd’hui, la robotique joue un rˆole important dans les secteurs de la fabrication, de la santé, de l’armée, des transports et autres. Avec l’essor de l’intelligence artificielle (IA), les chercheurs ont tenté de concevoir des robots capables d’accomplir des tˆaches difficile pour les humains. Dans notre travail nous nous sommes basé sur les robots quadrupède. Se sont des robots marcheurs `a quatre pattes. Nous avons con¸cu notre robots simulé dans l’environnement de simulatio Gazebo. Afin de contrˆoler le robot nous avons utilisé la neuro-évolution qui est une approche souvent utilisée pour le contrˆole de robots simulés. Premièrement nous avons utilisé les réseaux de neurones comme contrˆoleur et nous avons utilisé les algorithmes génétiques pour évoluer les poids des réseaux de neurones. |
| Sommaire : |
I Introduction générale 11 1 Robotique et environnement de simulation 14 1.1 Introduction . 14 1.2 Le robot 14 1.2.1 Historique 15 1.3 Morphologie des robots 15 1.4 Le Rˆole/Objectif des robots 18 1.5 Le robot quadrupède 20 1.6 Simulateur 3D 21 1.6.1 Environnement de simulation 3D . 21 1.6.2 Objectif 22 1.7 Le contrˆoleur . 23 1.8 Conclusion 23 2 La Neuro-Evolution 24 ´ 2.1 Introduction 24 2.2 Réseaux de neurones artificiels 24 2.2.1 Historique 24 2.2.2 Perceptron multi couches 25 2.2.3 Types des réseaux de neurones 27 2.3 Apprentissage 28 2.3.1 Algorithme génétique 28 2.4 Neuro Evolution 30 2.5 Etat de l’art ´ 31 2.6 Conclusion 31 3 Conception et impl´ementation du Syst`eme 32 3.1 Introduction32 63.2 Environnement de simulation 32 3.2.1 Etapes pour installer gazebo 32 3.2.2 Gazebo 33 3.2.3 Language utilisè 37 3.2.4 Les caracteristiques de la machine 37 3.3 Le robot quadrupède37 3.3.1 la structure du robot 37 3.4 Les capteurs utilisés 40 3.5 Paramètres physiques 40 3.6 Le contrˆoleur 42 3.7 Implementation43 3.8 Apprentissage 50 3.8.1 Les Algorithmes génétiques 50 3.8.2 Approche utilisée 51 3.9 Conclusion 53 II Conclusion générale 54 References 57 |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/741 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
