Commande neuronale robuste pour la navigation d’un robot mobile

KASMI , Boucetta; HASSAM , Abdelouahab Encadrant

Commande neuronale robuste pour la navigation d’un robot mobile

dc.contributor.author	KASMI , Boucetta
dc.contributor.author	HASSAM , Abdelouahab Encadrant
dc.date.accessioned	2026-09-14T12:59:05Z
dc.date.issued	2022
dc.description	In this thesis, the navigation problem of a mobile robot is dealt with by fuzzy inference systems, artificial neural networks. The objective of this work is to study and develop efficient control architectures for reactive navigation of an autonomous mobile robot in an unknown environment, using the behavioral approach. At the beginning, we used, systems based on fuzzy behaviors for the autonomous navigation of a mobile robot, to meet this objective we designed a fuzzy controller, to simulate the movement of the mobile robot from an initial position to a desired position in different configurations of an environment with and without obstacles. The fuzzy controller is designed in such a way that when the mobile platform moves towards the target and an obstacle arises, obstacle avoidance behavior is quickly introduced during a period of time and the mobile robot performs immediate maneuverability ordered by the blur controller around this obstacle. Then To improve the performance of the mobile robot, an ANFIS type neuro-fuzzy hybrid controller will be used for a trajectory pursuit mission. The two proposed controllers will also be applied for the task of tracking a target. The effectiveness of the proposed and studied architectures are demonstrated by various autonomous navigation applications of a mobile robot.
dc.description.abstract	Dans cette thèse, le problème de navigation d'un robot mobile est traité par les systèmes d'inférence flous, les réseaux de neurones artificiels. L’objectif de ce travail est d’étudier et développer des architectures de commande efficaces pour une navigation réactive d'un robot mobile autonome dans un environnement inconnu, en utilisant l’approche comportementale. Au début, On a utilisé, les systèmes basés sur les comportements flous pour la navigation autonome d’un robot mobile. Nous avons conçu un contrôleur flou afin de simuler le déplacement du robot mobile d'une position initiale vers une position désirée dans des différentes configurations d'un environnement avec et sans obstacles. Le contrôleur flou est conçu de telle manière que lorsque la plateforme mobile se déplace vers la cible et un obstacle surgit, un comportement d'évitement d'obstacles est vite introduit durant un laps de temps et le robot mobile exécute une immédiate manœuvrabilité ordonnée par le contrôleur flou autour de cet obstacle. Pour améliorer les performances de la commande du robot mobile, un contrôleur hybride neuro-flou de type ANFIS est aussi utilisé pour une mission de poursuite de trajectoire. Les deux contrôleurs proposés seront également appliqués pour la tâche de poursuite d'une cible. L’efficacité des architectures proposées et étudiées sont démontrées par diverses applications de navigation autonome d'un robot mobile.
dc.identifier.uri	https://repository.univ-setif.dz/handle/123456789/2548
dc.language.iso	fr
dc.publisher	Université Sétif 1 - Ferhat ABBAS , Faculté de Technologie
dc.subject	Robot mobile
dc.subject	Systèmes Neuro-Floue
dc.subject	Systèmes d'Inférence Flous
dc.subject	Navigation
dc.subject	Evitement d’Obstacle
dc.subject	Environnement Inconnu
dc.title	Commande neuronale robuste pour la navigation d’un robot mobile
dc.type	Thesis

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