Optimisation stochastique par évolution artificielle appliquée à la conduite autonome d’engins aériens
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse confidentielle jusqu'au 01/10/2017.
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur : embargo illimité (communication intranet).
 
Auteur : Querry, Stephane
Date de soutenance : 29-09-2014

Directeur(s) de thèse : Collet, Pierre

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Automatique, Contrôle, Commande, Pilotage, Planification de trajectoire, Identification, Navigation, Intelligence artificielle, Évolution artificielle, Programmation génétique, Algorithmes évolutionnaires
Mots-clés :
  • Intelligence artificielle
  • Algorithmes évolutionnaires
  • Programmation génétique (informatique)
Résumé : Le but de ce doctorat est de déterminer dans quelle mesure les algorithmes issus de l’intelligence artificielle, principalement les Algorithmes Evolutionnaires et la Programmation Génétique, pourraient aider les algorithmes de l’automatique classique afin de permettre aux engins autonomes de disposer de capacités bien supérieures, et ce dans les domaines de l’identification, de la planification de trajectoire, du pilotage et de la navigation.De nouveaux algorithmes ont été développés, dans les domaines de l’identification, de la planification de trajectoire, de la navigation et du contrôle, et ont été testés sur des systèmes de simulation et des aéronefs du monde réel (Oktokopter du ST2I, Bebop.Drone de la société Parrot, Twin Otter et F-16 de la NASA) de manière à évaluer les apports de ces nouvelles approches par rapport à l’état de l’art.La plupart de ces nouvelles approches ont permis d’obtenir de très bons résultats comparés à l’état de l’art, notamment dans le domaine de l’identification et de la commande, et un approfondissement des travaux devraient être engagé afin de développer le potentiel applicatifs de certains algorithmes.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2014STRAD031
Type de ressource : Thèse