IMA4 2016/2017 P47 : Différence entre versions
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La modélisation à base de données d’un robot mobile. | La modélisation à base de données d’un robot mobile. | ||
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Le modèle d’un système permet non seulement une meilleure compréhension de son comportement mais sa bonne utilisation et sa surveillance afin d’apporter des actions correctives à temps lors de défauts ou de défaillance du système. | Le modèle d’un système permet non seulement une meilleure compréhension de son comportement mais sa bonne utilisation et sa surveillance afin d’apporter des actions correctives à temps lors de défauts ou de défaillance du système. | ||
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La validation consistera à comparer le comportement du modèle à celui du robot en appliquant les mêmes commandes aux deux. | La validation consistera à comparer le comportement du modèle à celui du robot en appliquant les mêmes commandes aux deux. | ||
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Version du 10 janvier 2017 à 09:57
Sommaire
Cahier des charges
Présentation générale du projet P47 :
Objectif du projet
La modélisation à base de données d’un robot mobile.
Contexte et Description
Le modèle d’un système permet non seulement une meilleure compréhension de son comportement mais sa bonne utilisation et sa surveillance afin d’apporter des actions correctives à temps lors de défauts ou de défaillance du système.
Ce projet a pour but la modélisation d’un robot à trois roues omnidirectionnelles à savoir le Robotino. Cette modélisation se fera à partir des données recueillies sur ce robot. Ce projet se déroulera suivant les phases suivantes :
- Choix du modèle du robot.
- Choix de l’algorithme d’optimisation.
- Estimation du modèle.
- Validation du modèle.
La validation consistera à comparer le comportement du modèle à celui du robot en appliquant les mêmes commandes aux deux.
Choix techniques (matériel et logiciel)
- L’outil GUI du logiciel Matlab.
- L'outil Toolbox de Matlab.
Liste des tâches à effectuer
- Prise en main du Robotino.
- prise en main de la Toolbox Identification de Matlab.
- prise en main de la Toolbox optimisation non linéaire de Matlab.
- Identification boite noire d’un modèle linéaire du système :
- étude des méthodes d’identification des sous-espaces.
- application à l’identification du robot.
- Identification boîte noire d’un modèle non linéaire du robot :
- étude des méthodes d’optimisation non linéaires.
- application à l’identification du robot.
Feuille d'heures
| Tâche | Prélude | Heures S1 | Heures S2 | Heures S3 | Heures S4 | Heures S5 | Heures S6 | Heures S7 | Heures S8 | Heures S9 | Heures S10 | Total |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Définition cahier des charges | 0 |
