IMA4 2016/2017 P47 : Différence entre versions

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linéaire c'est-à-dire par rapport au repère lié à son centre, et dans une seconde étape essayer d'aborder le Robotino mais d'une façon non linéaire cette fois ci par projection sur un repère fixe.
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Pour les deux points on a vu des documents avec Mr Pekpe qui expliquent comment les équations d'un Robotino à trois roues mobiles peuvent être déduites, et on a vu que pour ces modèles
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les équations se résument à des écritures matricielles en général de la forme :
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Où : X la variable de l'état (vitesse théorique des moteurs)
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      Y la mesure ou la sortie (vitesse réelle)
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Jeudi 14-18h :
  
 
== Fichiers Rendus ==
 
== Fichiers Rendus ==

Version du 30 janvier 2017 à 12:30


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 3
Recherche 4
Campagne d'acquisition 2

Avancement du Projet

Semaine 1

Lundi 16-18h :

   Aujourd'hui nous étions en réunion en D304B avec Mr Pekpe, et nous avons discuter des points fondamentaux du travail qu'on doit effectuer, et qui consistent au début à aborder le Robotino d'une façon
linéaire c'est-à-dire par rapport au repère lié à son centre, et dans une seconde étape essayer d'aborder le Robotino mais d'une façon non linéaire cette fois ci par projection sur un repère fixe.
Pour les deux points on a vu des documents avec Mr Pekpe qui expliquent comment les équations d'un Robotino à trois roues mobiles peuvent être déduites, et on a vu que pour ces modèles
les équations se résument à des écritures matricielles en général de la forme :
                                                                       X' = AX + BU
                                                                       Y  = CX + DU
Où : X la variable de l'état (vitesse théorique des moteurs)
     U la variable de la commande (vitesse suivant les axes)
     Y la mesure ou la sortie (vitesse réelle)

Jeudi 14-18h :

Fichiers Rendus