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Enregistrement W7135470167

Modélisation et simulation d'un quadrotor par commande backstepping adaptive

2021· other· fr· W7135470167 sur OpenAlexaff
Amir Zouaoui

Notice bibliographique

RevueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCégep de l'Abitibi TémiscamingueUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManipulator (device)Robot manipulatorBacksteppingRotation (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le grand intérêt porté aux robots volants a encouragé de nombreux travaux de recherche visant à améliorer les stratégies de contrôle. Ces travaux effectués sur ces robots volants ont montré que la configuration du quadrotor est la meilleure, grâce à la simplicité de sa structure, sa taille réduite, son faible poids, et son décollage et atterrissage vertical. Mais, malgré tous, ce dernier est un système non linéaire, multivariable, couplé et sous actionné. Donc, la commande nécessite une attention particulière, pour qu’elle soit une commande robuste et stable. Ce mémoire porte sur la modélisation, la conception et l’implémentation en temps réel d’un contrôleur par la commande backstepping adaptative sur la plateforme Parrot Mambo, pour valider la performance de la commande en termes de la stabilisation du quadrotor en vol stationnaire et le suivi de trajectoires désirées. L’approche de la commande proposée est étudiée et appliquée au modèle Parrot Mambo pour contrôler le mouvement de rotation le long des axes x, y et z pour effectuer des vols stationnaires ainsi que le suivi d’une trajectoire désirée. Cette commande est basée sur le théorème de Lyapunov. Chaque état du système contrôle l’état précédent et est appelé "Commande virtuelle", jusqu’au dernier état qui est contrôlé par la commande réelle. L’idée est de calculer en plusieurs étapes une loi de commande qui assure la stabilité globale du système. Afin de rendre la commande robuste, une loi d'adaptation est associée à cette commande qui estime les paramètres inconnus et qui assure leur convergence vers leurs valeurs respectives, sans affecter le bon fonctionnement du système, notamment la stabilité. La validation du contrôleur proposé a été effectuée en simulation, puis une implémentation expérimentale a été faite sur le matériel Parrot Mambo. Les résultats obtenus ont montré une performance en stabilisation en mode vol stationnaire ainsi que la poursuite d’une trajectoire désirée.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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