2013
REPUBLIQUEALGERIENNEDEMOCRATIQUEETPOPULAIREREPUBLIQUEALGERIENNEDEMOCRATIQUEETPOPULAIRE
Ministèredel’Enseignementetdel...
Plan:
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Introduction:
Le pouvoir de l’être humain de faciliter son vie
,ainsi son incapacité de réaliser différentes
missions à ...
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Définition de la robotique :
La robotique c’est l'ensemble des techniques
permettant la conception et la réalisation des...
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L’évolution de la robotique :
 La robotique ne s’est pas faite subitement. Elle est passé
par des étapes pour arriver à...
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L’évolution de la robotique :
 Les nouveaux besoins de l’être humain ont fait évoluer la
robotique. Et par conséquence,...
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Définition d'un robot :
Un robot est une machine équipée de capacités
de perception, de décision et d’action qui le
perm...
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1. Les robots manipulateurs:
Des robots ont une base fixe afin de réaliser une tâche
précise ou répétitive. Par exemple ...
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1- Capteurs: Les capteurs ont pour fonction d’acquérir
des données provenant de l’environnement.
Un robot mobile est con...
Capteurs
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Proprioceptifs Extéroceptifs
fournissent des informations sur
l’état du robot lui-même (capteur de
position (GP...
une plateforme est holonome si le
nombre de degré de liberté contrôlable
est égal au nombre total de degré de
liberté c.-à...
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Les robots mobiles sont développés essentiellement dans le
but d’effectuer des tâches différentes , la navigation est
co...
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La navigation des robots mobile à trouver un mouvement
dans l’espace des configurations sans collisions, Ce
mouvement am...
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Les Stratégies de navigation :
Les Stratégies de navigation Permettent à un robot mobile
de se déplacer pour rejoindre u...
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Les Stratégies de navigation :
Guidage : Cette stratégie permet d’atteindre un but qui
n’est pas directement visible, m...
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Les Stratégies de navigation :
Actions associé à un lieu : c’est la première stratégie
réalisant une navigation globale...
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Les Stratégies de navigation :
Navigation topologique : Cette capacité est une extension
de la précédente qui mémorise ...
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Les Stratégies de navigation :
Navigation métrique : Cette stratégie est une extension de
la précédente car elle permet...
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Les méthodes de navigation:
Afin de résoudre le problème de navigation des multitudes
des méthodes sont développées, el...
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1. Espace de configuration :
 Pour effectuer une planification réussite, il est nécessaire
de trouver une bonne représ...
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1. Espace de configuration :
 en plus l’espace des configurations est l’espace de travaille
sans positions qui conduis...
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1. Roadmaps:
 Le principe du roadmap est de construire l’ensemble des
chemin reliant le point de départ au point d’arr...
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2. Diagramme de voronoï :
C’est une autre méthode pour calculer un roadmap, qui
maximise le dégagement avec des obstacl...
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2. Méthode du potentiel :
 Cette approche considère l’environnement du robot comme
étant un champ artificiel qui appli...
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Conclusion:
 La planification concerne la recherche d’une solution
faisable à un problème, suivant un ensemble d’étape...
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Conclusion:
 Pour la méthode de roadmap elle consiste à tracé les
chemins reliant de point de départ avec le point d’a...
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Conclusion:
 Le problème majeur avec ces approches est qu’elles
n’implémentent aucun comportement intelligent de haut
...
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Les méthodes intelligent s:
 Contrairement aux anciennes méthodes, les nouvelles
méthodes sont basées sur l’intelligen...
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La logique floue:
La logique floue est une extension de la logique classique
(binaire), elle permet la modélisation des...
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Les variables flou: Contrairement au variable binaire qui
prennent 2 valeurs Vrai ou faux, ces variables représentent
u...
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Les fonctions d’appartenance: permet de définir le degré
de vérité de la variable flou en fonction la grandeur d’entrée...
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La structure d’un contrôleur flou:
Donc les étapes de construction d’un c.f sont:
1.La détermination des entrées et des...
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Les problèmes ou les limites de la logique floue:
 le chemin de navigation n’est pas optimal à cause de la
méthode de ...
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D’autre coté on trouve la méthode des réseaux de
neurones , leur avantage par rapport à la logique flou
est qu’elle peu...
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Les réseaux de neurones:
Les neurones artificiels sont une abstraction formelle du
comportement du neurone biologique. ...
Neurone biologique
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Synapse : Il s’agit d’une zone de
stockage de l’expérience (base de
connaissances). Il procure la mé...
Neurone biologique
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Neurone Artificiel
 Recevoir un signal.
 Transmettre ce signal
à un autre neurone
 Recevoir un si...
25
Définition : Un neurone est une fonction non linéaire,
paramétrée, à valeur bornée .
Un neurone contient 2 éléments pri...
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L’apprentissage des RN :
 l’apprentissage peut être compris comme un
changement dans les capacités ou le comportement ...
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L’apprentissage des RN :
La compréhension neuronale des connaissances est
différente , une telle connaissance peut êtr...
28
Un des objectifs des travaux de recherches est de
comprendre comment les connaissances sont distribuées à
l’intérieur d...
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Quelques algorithmes d’apprentissage :
 Apprentissage par correction d’erreur: Dans ce type
l’erreur est calculé en ut...
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Problème des réseaux de neurones:
L’approche des réseaux de neurones est une méthode pour
modéliser l’intelligence. Ces...
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Les algorithmes de colonie de fourmis sont
inspirés du comportement des fourmis quand
elles cherchent un chemin entre ...
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L’existence de cette matière est liée à la distance , plus la
distance est longue, plus la concentration de la matière...
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Conclusion:
Afin de bénéficier des avantages de différentes méthodes et
éviter les problèmes lié à chacune , on essaye ...
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La robotique mobile & les différentes méthodes de navigation pour un robot mobile Robotiq methd nav

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    1. 1. 2013 REPUBLIQUEALGERIENNEDEMOCRATIQUEETPOPULAIREREPUBLIQUEALGERIENNEDEMOCRATIQUEETPOPULAIRE Ministèredel’EnseignementetdelaRechercheScientifiqueMinistèredel’EnseignementetdelaRechercheScientifique Universitéd'OranUniversitéd'Oran Réalisé par:Réalisé par: LAOUICI ZinebLAOUICI Zineb
    2. 2. Plan:
    3. 3. 2 Introduction: Le pouvoir de l’être humain de faciliter son vie ,ainsi son incapacité de réaliser différentes missions à cause de leurs difficultés ou leurs influence sur sa santé les poussent à découvrir et développer des techniques compense tous ça . La robotique c’est l’un de ces domaines.
    4. 4. 3 Définition de la robotique : La robotique c’est l'ensemble des techniques permettant la conception et la réalisation des robots. C’est un domaine pluridisciplinaire qui implique l'intégration de : AutomatiqueAutomatique InformatiqueInformatique MécaniqueMécanique Robotique
    5. 5. 4 L’évolution de la robotique :  La robotique ne s’est pas faite subitement. Elle est passé par des étapes pour arriver à l’état actuelle.  Les premières machines n’avaient aucune intelligence et se caractérisent par leurs énorme taille . Elles sont conçu pour réponde au besoin de l’industrie . Et quant elles sont basées sur des lois de la mécanique simples , ni programme ni autre machine sont nécessaire pour les contrôler ,c’est l’homme qui se charge de le faire.  Et comme tous les autres domaines le développement du coté matériel force et stimule l’évolution du coté logiciel, l’apparition des premiers circuits électroniques offrent la possibilité de programmer les composants des machines, ce qui a contribué à faire apparaitre les premiers robots.
    6. 6. 5 L’évolution de la robotique :  Les nouveaux besoins de l’être humain ont fait évoluer la robotique. Et par conséquence, la robotique avancée est apparaitre, c’est la où on introduit la notion de la mobilité du robot.  La robotique mobile trouve des domaines d’applications plus vastes et plus variés.  Après, la robotique de service il apparaitre afin de faciliter la vie de l’être humain.  La forme la plus évoluée des robots concerne les robots personnels qui sont appelés aussi « humanoïde ». Leur principe consiste à simuler le comportement de l’être humain et sa façon de penser ,en d’autre terme « simuler l’intelligence de l’être humain»
    7. 7. 3 Définition d'un robot : Un robot est une machine équipée de capacités de perception, de décision et d’action qui le permettent d’agir de manière autonome dans son environnement en fonction de la perception assuré par leurs capteurs. PerceptionPerception DécisionDécision ActionAction En robotique, on distingue deux principaux types : les robots manipulateurs et les robots mobiles.
    8. 8. 4 1. Les robots manipulateurs: Des robots ont une base fixe afin de réaliser une tâche précise ou répétitive. Par exemple : les robots industriels et les robots pour l'assistance médicale. 2. Les robots mobiles: Sont des robots capables de se déplacer dans son environnement, les robots mobiles à roues constituent le gros des robots mobiles car ils sont plus simples à réaliser que les autres types. . Par exemple : les robots explorateurs, robots de Service, robots ludiques.
    9. 9. 5 1- Capteurs: Les capteurs ont pour fonction d’acquérir des données provenant de l’environnement. Un robot mobile est constitué de composantes matérielles et logicielles. Parmi ces composantes on retrouve les capteurs, les actionneurs et une source d'énergie. Les composants d'un robot : 2- Actionneurs: Un robot mobile est équipé d’actionneurs afin qu’il puisse bouger à l’intérieur de son environnement et interagir avec celui-ci (moteurs, roue, bras, jambes, pinces…).
    10. 10. Capteurs 6 Proprioceptifs Extéroceptifs fournissent des informations sur l’état du robot lui-même (capteur de position (GPS), capteur de vitesse des roues,,,) fournissent des informations sur l’état du robot lui-même (capteur de position (GPS), capteur de vitesse des roues,,,) Cap de déplacementCap de déplacement Cap d’attitudeCap d’attitude TélémétriqueTélémétrique Systèmes de visionSystèmes de vision Odométrie Radar Doppler Gyroscope Capt à ultrasons Capt laser Stéréovision Capt à Triangula- Tion active Fournissent des informations sur l'état de l'environnement (capteur de température, télémètre (RADAR, LIDAR), boussole, détecteur de chaleur/lumière, …). Fournissent des informations sur l'état de l'environnement (capteur de température, télémètre (RADAR, LIDAR), boussole, détecteur de chaleur/lumière, …).
    11. 11. une plateforme est holonome si le nombre de degré de liberté contrôlable est égal au nombre total de degré de liberté c.-à-d. les actions imaginables sont réalisables. une plateforme est holonome si le nombre de degré de liberté contrôlable est égal au nombre total de degré de liberté c.-à-d. les actions imaginables sont réalisables. Bases mobiles terrestres: Plateforme Plateforme Holonome. Plateforme différentielle. Plateforme omnidirectionnelle Plateforme non holonome. Plateforme à patte. Plateforme Holonome. Plateforme différentielle. Plateforme omnidirectionnelle Plateforme non holonome. Plateforme à patte. Elles possèdent 2 roues commandées indépendamment avec une ou plusieurs roues qui sont ajoutées pour assurer la stabilité de robot. Il suffit de spécifier les vitesses des deux roues. , le robot peut tourner sur place par une joue avec les vitesses des roues, ce qui le rend comme un robot holonome. Elles possèdent 2 roues commandées indépendamment avec une ou plusieurs roues qui sont ajoutées pour assurer la stabilité de robot. Il suffit de spécifier les vitesses des deux roues. , le robot peut tourner sur place par une joue avec les vitesses des roues, ce qui le rend comme un robot holonome. permettent de découpler de manière plus nette le contrôle de la rotation et de la translation d’un robot et sont donc quasiment holonomes. Il existe différents types de plateformes omnidirectionnelles. Parmi lesquelles on peut citer «orientable», « suédoises » permettent de découpler de manière plus nette le contrôle de la rotation et de la translation d’un robot et sont donc quasiment holonomes. Il existe différents types de plateformes omnidirectionnelles. Parmi lesquelles on peut citer «orientable», « suédoises »  Ces plates-formes sont toutefois plus difficile à commander car elles ne peuvent pas tourner sur place et doivent manœuvrer, ce qui peut être difficile dans des environnements encombrés.  Ces plates-formes sont toutefois plus difficile à commander car elles ne peuvent pas tourner sur place et doivent manœuvrer, ce qui peut être difficile dans des environnements encombrés.  ces plates-formes peuvent avoir deux, quatre ou six pattes. Ces derniers sont relativement pratiques car le robot peut être en équilibre permanent sur au moins 3 pattes, ce qui facilite le contrôle. Les plates- formes à deux ou quatre pattes sont plus complexes à commander, ce qui les rend en général relativement lentes.  ces plates-formes peuvent avoir deux, quatre ou six pattes. Ces derniers sont relativement pratiques car le robot peut être en équilibre permanent sur au moins 3 pattes, ce qui facilite le contrôle. Les plates- formes à deux ou quatre pattes sont plus complexes à commander, ce qui les rend en général relativement lentes. 7
    12. 12. 8 Les robots mobiles sont développés essentiellement dans le but d’effectuer des tâches différentes , la navigation est considérée comme tâche de base car la réussite de n’importe quelle mission exige le bon déroulement de la navigation. La navigation : Problématique: Quelles sont les actions ou les mouvements générer par le robot pour atteindre son but en évitant l’ensemble des obstacles ? Comment on peut rendre le robot mobile autonome et intelligent?
    13. 13. 8 La navigation des robots mobile à trouver un mouvement dans l’espace des configurations sans collisions, Ce mouvement amène le robot d’une configuration initiale q0 = q(t0) a une configuration finale qf = q(tf ). Il existe néanmoins une très grande variété de méthodes permettant d’aborder ce problème difficile. La navigation d'un robot mobile:
    14. 14. 9 Les Stratégies de navigation : Les Stratégies de navigation Permettent à un robot mobile de se déplacer pour rejoindre un but, réaliser une mission ou une tâche. Approche d’un objet: cette capacité de base permet de se diriger vers un objet visible depuis la position courante du robot. Cette stratégie est locale où elle était appliquée uniquement quand le but est visible. Elle utilise des actions réflexes dans lesquelles chaque perception est directement associée à une action.
    15. 15. 10 Les Stratégies de navigation : Guidage : Cette stratégie permet d’atteindre un but qui n’est pas directement visible, mais qui est caractérisé par un ensemble d’objets remarquables, ou amers, qui l’entourent. Elle utilise également des actions réflexes et réalise une navigation locale qui requiert que les amers caractérisant le but soient visibles.
    16. 16. 11 Les Stratégies de navigation : Actions associé à un lieu : c’est la première stratégie réalisant une navigation globale, atteindre un but qui n’est pas visible et même les amers qui caractérisent son emplacement sont invisibles. Elle requiert une représentation interne de l’environnement qui consiste à définir des lieux comme des zones de l’espace dans lesquelles les perceptions restent similaires, et à associer une action à effectuer à chacun de ces lieux. L’enchaînement de ces actions associées définit une route vert le but.
    17. 17. 12 Les Stratégies de navigation : Navigation topologique : Cette capacité est une extension de la précédente qui mémorise dans le modèle interne les relations spatiales entre les différents lieux. Ces relations indiquent la possibilité de se déplacer d’un lieu à un autre, mais ne sont plus associées à un but particulier. Le modèle interne est un graphe qui permet de calculer différents chemins entre deux lieux arbitraires. Ce modèle ne permet toutefois que la planification de déplacements parmi les lieux connus et suivant les chemins connus.
    18. 18. 13 Les Stratégies de navigation : Navigation métrique : Cette stratégie est une extension de la précédente car elle permet au robot de planifier des chemins au sein de zones inexplorées. Elle mémorise pour cela les positions métriques relatives des différents lieux, en plus de la possibilité de passer de l’un à l’autre. Ces positions relatives permettent, par simple composition de vecteurs, de calculer une trajectoire allant d’un lieu à un autre, même si la possibilité de ce déplacement n’a pas été mémorisée sous forme d’un lien.
    19. 19. 14 Les méthodes de navigation: Afin de résoudre le problème de navigation des multitudes des méthodes sont développées, elles sont regroupées en deux ensembles:  Méthodes classiques: sont des méthodes de planification: Roadmap, champ de potentiel,,,  Méthodes « soft Computing »: sont des méthodes qui se caractérisent par l'utilisation de solutions de calcul inexact , pas prévisible et incertain. Les composants principale de S.C sont: La logique floue, les réseaux de neurone, les algorithmes génétiques ...
    20. 20. 15 1. Espace de configuration :  Pour effectuer une planification réussite, il est nécessaire de trouver une bonne représentation du robot et de son environnement. Cette représentation doit refléter l’environnement du robot sans aucune perte d’information.  l’espace des configurations est différent de l’espace de travaille, ce dernier correspond à l’espace de déplacement du robot mobile, par contre l’espace des configurations prend en compte tous les degrés de liberté du robot, donc sa dimension est plus grand à celle du l’espace de travaille.
    21. 21. 15 1. Espace de configuration :  en plus l’espace des configurations est l’espace de travaille sans positions qui conduisent une percussion avec un obstacle, c.-à-d. les obstacles plus une marge de sécurité correspond au rayon du robot mobile. La reconstruction d’un espace de configuration
    22. 22. 15 1. Roadmaps:  Le principe du roadmap est de construire l’ensemble des chemin reliant le point de départ au point d’arrivé(but). Après une sélection de meilleur chemin est fait. général il y a deux méthodes pour construire les roadmaps sont : le graph de visibilité et le diagramme de voronoï . 1. Graph de visibilité : C’est un graph qui inclut des lignes droites qui relient les sommets des obstacles visibles entre eux.
    23. 23. 15 2. Diagramme de voronoï : C’est une autre méthode pour calculer un roadmap, qui maximise le dégagement avec des obstacles. Dans ce cas, les points de passage du roadmap sont des points équidistants entre les obstacles. L’objectif de ces méthodes est de construire un réseau routier qui rend le robot capable à visiter tous les points possible de l’environnement libre de navigation.
    24. 24. 15 2. Méthode du potentiel :  Cette approche considère l’environnement du robot comme étant un champ artificiel qui applique des forces différentes sur le robot. Elle traite le robot comme étant un point sous influence d’un champ potentiel artificiel. Le point d’arrivé est une force d’attraction pour le robot, les différents obstacles sont des forces répulsives. Le chemin de navigation est à calculer en faisant sommer les différentes forces .
    25. 25. 15 Conclusion:  La planification concerne la recherche d’une solution faisable à un problème, suivant un ensemble d’étapes et en exécutant une séquence d’actions. Elle est liée fortement à l’analyse correcte de la situation .  Le problème de ces approches de planification est que les actions sont prédéfinies selon des scénarios génériques, avec l’arrivée d’une situation non étudiée, l’efficacité de ces algorithmes sera en question, et par conséquent, un risque de ne pas avoir une solution faisable.  Le concept de la navigation dans la robotique mobile utilise ces méthodes classiques si l’environnement est statique, mais leurs limitations se révèlent quand la complexité de l’environnement augmente .
    26. 26. 15 Conclusion:  Pour la méthode de roadmap elle consiste à tracé les chemins reliant de point de départ avec le point d’arrivé :mais si l’environnement est dynamique (l’arrivé d’un nouveau obstacle ou si l’un de ces obstacle change son emplacement) cette méthode n’est pas faisable ,et ce n’est pas applicable de déplanifier après chaque déplacement.  Concernant la méthode de potentiel ,elle est simple mais son majeur problème est le risque d’avoir des cas d’inter blocage à cause des minima locaux, car le potentiel total est la somme des 2 potentiel attractif et répulsif .
    27. 27. 15 Conclusion:  Le problème majeur avec ces approches est qu’elles n’implémentent aucun comportement intelligent de haut niveau, qui réduise leur capacité de traiter des situations complexes.  Avec le développement de la robotique mobile ,et la diversité des domaines qui l’utilisent ainsi le pouvoir d’avoir des robot totalement autonome(simuler l’être humain) et la nécessité de trouver des solutions globales capable de traiter de problèmes plus difficiles ont diminué les recherches dans les méthodes classiques et a introduis les approches heuristiques(intelligent).
    28. 28. 15 Les méthodes intelligent s:  Contrairement aux anciennes méthodes, les nouvelles méthodes sont basées sur l’intelligence. Elles sont capables de modéliser un savoir-faire , généralement ces approches sont issues des recherches développées dans le domaine d’intelligence artificielle. Intelligence Artificielle: Une méthode est intelligent si elle donne au robot :  La capacité de raisonner.  La capacité d ’acquérir et d ’appliquer des connaissances  La capacité de manipuler des objets en temps réel Parmi les méthodes intelligents existent on cite celles là:
    29. 29. 16 La logique floue: La logique floue est une extension de la logique classique (binaire), elle permet la modélisation des imperfections des données .leur variables pouvant prendre des valeurs outre « vrai » ou « faux », ce que la rend plus proche au raisonnement humain. Les élément indispensable pour la compréhension de la logique floue sont:  Les variables flou.  les règles d’inférence.  Les fonctions d’appartenance.
    30. 30. 17 Les variables flou: Contrairement au variable binaire qui prennent 2 valeurs Vrai ou faux, ces variables représentent une graduation entre ces 2 valeurs , ils prennent des valeurs telles que: grand ,petit, assez grand, moyen. Dans un système on trouve les variables d’entré et de sortie. Les règles d’inférence: ce sont l’ensembles des règles reliant les variables flous d’entrés avec les variables de sortie d’un système. Ces règles prennent la forme suivante: Si (condi1/variable d’entré) et si (cond2/variable d’entré) alors (action sur les sortie)
    31. 31. 18 Les fonctions d’appartenance: permet de définir le degré de vérité de la variable flou en fonction la grandeur d’entrée. À ce niveau qu’on doit détermine les intervalle flou, et par conséquence le nombre des variables flous. Ici on parle de fuzzyfication . Les fonctions d’appartenance peuvent avoir différents formes selon leur définition: P:Prés M:Moyen G: Loin Triangulaire Gaussienne
    32. 32. 19 La structure d’un contrôleur flou: Donc les étapes de construction d’un c.f sont: 1.La détermination des entrées et des sorties. 2.La fuzzyfication. 3.La définition des bases de règles. 4.La sélection de la méthode d’inférence. 5.La sélection de la méthode de défuzzyfication.
    33. 33. 20 Les problèmes ou les limites de la logique floue:  le chemin de navigation n’est pas optimal à cause de la méthode de raisonnement approximatif.  Nécessite la disponibilité d’un expert humain.  Le fonctionnement de robot est limité par ces règles là , c.-à-d. le robot ne peut pas réagir avec un nouvelle situation. Les points forts de la logique floue:  Permet de traduire l’expérience humaine en un ensemble de règles.  La plus proche au raisonnement humaine.  N’est pas lourd en terme de calcule , gain du temps ainsi l’espace mémoire.
    34. 34. 21 D’autre coté on trouve la méthode des réseaux de neurones , leur avantage par rapport à la logique flou est qu’elle peut construire une solution d’une façon simple, c'est-à-dire, cet méthode est capable de contrôler un robot, construire une mémoire, et elle a aussi l’aptitude de calculer un chemin exact de navigation et de l’optimiser avec un minimum de temps, de ressources et de simplicité, ou en d’autre terme « la capacité d’apprentissage ».
    35. 35. 22 Les réseaux de neurones: Les neurones artificiels sont une abstraction formelle du comportement du neurone biologique. Ils forment une solution idéale pour certains problèmes qui nécessitent un raisonnement, ou qui sont de complexité élevée. Cela est dû à leur capacité d’apprentissage. Fonctionnement des RNs: Tans que ces réseaux sont inspirés des neurones biologiques donc il est nécessaire de présenter le fonctionnement des neurones naturels.
    36. 36. Neurone biologique 23 Synapse : Il s’agit d’une zone de stockage de l’expérience (base de connaissances). Il procure la mémoire long terme . Il reçoit les informations à partir des capteurs et des autres neurones et il fournit la sortie via l’axone. Synapse : Il s’agit d’une zone de stockage de l’expérience (base de connaissances). Il procure la mémoire long terme . Il reçoit les informations à partir des capteurs et des autres neurones et il fournit la sortie via l’axone. Un neurone tire en transmettant des signaux électriques le long de son axone. Quand les signaux atteignent la fin de l'axone, ils libèrent les neurotransmetteurs qui sont conservés dans des poches appelées vésicules. Les neurotransmetteurs se lient aux molécules de récepteur sur les surfaces de neurones adjacents. Le point de contact virtuel est connu comme la synapse . Un neurone tire en transmettant des signaux électriques le long de son axone. Quand les signaux atteignent la fin de l'axone, ils libèrent les neurotransmetteurs qui sont conservés dans des poches appelées vésicules. Les neurotransmetteurs se lient aux molécules de récepteur sur les surfaces de neurones adjacents. Le point de contact virtuel est connu comme la synapse .
    37. 37. Neurone biologique 24 Neurone Artificiel  Recevoir un signal.  Transmettre ce signal à un autre neurone  Recevoir un signal en entrée  Effectuer une fonction mathématique et les calculs  Envoyer les résultats au prochain neurone. Fonctionnement des réseaux de neurones:
    38. 38. 25 Définition : Un neurone est une fonction non linéaire, paramétrée, à valeur bornée . Un neurone contient 2 éléments principaux:  Les poids associés aux connexions du neurone.  Une fonction d'activation. Les valeurs d'entrées sont multipliées par leur poids correspondant et additionnées pour obtenir une somme Ui .
    39. 39. 26 L’apprentissage des RN :  l’apprentissage peut être compris comme un changement dans les capacités ou le comportement d’un organisme provoqué par l’expérience.  l’algorithme d‘apprentissage va formuler les règles explicites qui lui permettent la généralisation , la formulation des règles est effectuée par le changement des poids synaptiques qui mène au changement du comportement du réseau , le changement est effectué par un ensemble d’itération ce qui figure l’expérience. Ce qui rend ces réseaux capable à réagir avec des nouvelles situation en se basant sur l’expérience passée.
    40. 40. 27 L’apprentissage des RN : La compréhension neuronale des connaissances est différente , une telle connaissance peut être sous la forme suivante : le chemin optimal est retrouvé par le vecteur des poids synaptique W, d’où un codage différent des connaissances. Cette représentation des connaissances est plus proche au langage machine ce qui rend l’interprétation difficile pour l’être humain en comparaison avec les autres méthodes de représentation de connaissance. Pour cette raison, les réseaux des neurones sont appelés boite noire.
    41. 41. 28 Un des objectifs des travaux de recherches est de comprendre comment les connaissances sont distribuées à l’intérieur de réseau de neurones et comment extraire ces connaissances d’une manière compréhensive par un être humain.
    42. 42. 29 Quelques algorithmes d’apprentissage :  Apprentissage par correction d’erreur: Dans ce type l’erreur est calculé en utilisant deux valeurs : la sortie réel de réseau de neurones notée yk(n), et de la sortie désirée notée dk(n) ,comme suit : ek(n) = dk(n)-yk(n). k: c’est le neurone. L’objectif du calcul d’erreur est d’appliquer une séquence d’ajustements de poids synaptiques afin de minimiser l’erreur en appliquant des règles. Apprentissage basé sur la mémorisation: Ce type consiste à mémoriser toutes ou la majorité des expériences passées. Les expériences enregistrées sont jugées justes et sont formées de couple entrée-sortie (Xi , Di). Si un nouveau vecteur d‘entrée Xtest est présenté au réseau de neurones, l’algorithme recherche et analyse les données aux voisinages de Xtest.
    43. 43. 30 Problème des réseaux de neurones: L’approche des réseaux de neurones est une méthode pour modéliser l’intelligence. Ces réseaux sont capables de résoudre des problèmes dans différents domaines. Leur point de fort réside dans leur capacité d’apprentissage. Mes elle soufre d’un problème qui est : la méthode de représentation des connaissances.
    44. 44. 31 Les algorithmes de colonie de fourmis sont inspirés du comportement des fourmis quand elles cherchent un chemin entre les sources de la nourriture et leurs colonies. Lorsqu’une fourmi parcours un chemin elle laisse une trace dans ce chemin en produisant une matière appelée « phéromones ». Cette matière est attirante pour les autres fourmis, donc elles suivent les traces des phéromones. Colonie de fourmis :
    45. 45. 32 L’existence de cette matière est liée à la distance , plus la distance est longue, plus la concentration de la matière devient faible. Si le chemin est court on remarque des traces fortes de cette matière, en conséquence, les fourmis suivent la trace la plus forte ce qui indique un chemin plus court ou . Les algorithmes de colonies de fourmis ont pour objectif d’optimiser un chemin pour les robots mobiles. Ces algorithmes nécessitent un groupe pour qu’ils soient réalisés, ils sont utilisés pour une tâche qui exige un travail collaboratif de plusieurs robots mobiles. Colonie de fourmis :
    46. 46. 35 Conclusion: Afin de bénéficier des avantages de différentes méthodes et éviter les problèmes lié à chacune , on essaye de faire une hybridation entre ces méthodes .

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