Commande automatique

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    Détection et reconnaissance des panneaux de signalisation routière sous "LabVIEW" : application à un robot mobile de type véhicule "ROBUCAR"
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2016) Kissoum, Ghani; Lachekhab (Kahoul), Fadhila (Promoteur)
    L'objectif de ce travail est de développer et implémenter un programme pour la détection de panneaux routiers sous "LabVIEW" à partir des images issues d’une caméra embarquée sur le robot mobile «ROBUCAR ». Dans un premier temps, une familiarisation avec l’outil "LabVIEW" ainsi qu’une recherche bibliographique sur les techniques employées sont nécessaires. Le reste du travail consiste à classifier un ensemble de panneaux grâce à un apprentissage multi positions, et un traitement des détections et identification des consignes (actions sur le véhicule).
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    Reconstruction "3D" en temps réel de la carte de l’environnement d’un robot mobile
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2016) Gouabi, Hicham; Mouna, Hichem; Lachekhab (Kahoul), Fadhila (Promoteur)
    En vision par ordinateur, La reconstruction du modèle "3D" nécessite l'acquisition de plusieurs vues de l'objet à numériser. Car on ne peut pas acquérir toutes les faces de cet objet avec une seule. Il faut, donc, effectuer plusieurs acquisitions sur cet objet correspondant à des points de vue différents. Il en résulte des données "3D" qui doivent être transformées dans le même système de coordonnées. La fusion de ces données, avec un maximum de précision, demeure l'un des problèmes les plus intéressants à résoudre. Certes, il en existe un grand nombre de solutions, mais les progrès, que connait l'informatique, permettent de proposer des méthodes de recalage plus performantes. Dans le présent travail, nous avons réalisé la reconstruction autonome en "3D" d’un environnement en nous servant de la caméra "RGB-D Kinect", à bord d’un robot commandé, dans un environnement inconnu et par le biais de notre programme sous "Visual C Sharp" en appliquant les filtres "SURF", "KNN", "RANSAC" et "ICP" afin de minimiser l’erreur moyenne de la fusion de plusieurs vues successives. Ainsi, nous pouvons atteindre notre but qui est la rapidité et la qualité du traitement de l’image.