Contrôle de l'équilibre et de la trajectoire d'une bicyclette télécommandée par la logique floue
Bibliographic record
Abstract
Les dernières années ont enregistrées un intérêt grandissant accordé aux systèmes de contrôle par la logique floue. Celle ci, a été introduite principalement pour imiter les stratégies de contrôle des opérateurs humains. Dans ce genre de cas, les connaissances et l'expérience des opérateurs humains sont utilisées et le contrôleur final peut performer aussi bien que le meilleur des opérateurs humains. Vu sous cet angle, le contrôle par la logique floue convient très bien dans les situations ou le processus est trop complexe pour être modélisable, ou le nombre de variables accessibles et mesurables est réduit, ou le système est fortement non linéaire. Le but de notre travail est de développer et de tester un contrôleur flou pour ce genre de systèmes. Le système en question, est un prototype d'un modèle réduit d'une bicyclette télécommandée développé au département de génie électrique et de génie informatique de l'Université de Sherbrooke. La dynamique de ce système est telle que le maintien de l'équilibre et de la trajectoire est impossible sans supervision. C'est dans ce but, qu'un contrôleur basé sur la logique floue a été conçu. Ce contrôleur permet la supervision du pilotage humain de modèle réduit à travers une télécommande ou le lien série d'un PC. Dans la première partie de ce mémoire, nous allons présentés les concepts de base de la logique floue. Dans la deuxième partie, nous présenterons les grandes lignes des systèmes de commandes basées sur la logique floue. La dernière partie, traite du contrôleur flou implanté pour le pilotage du modèle réduit de la bicyclette.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".