Génération de trajectoire optimale pour les systèmes mécaniques sous actionnés
Des informations générales:
Le niveau |
Magister |
Titre |
Génération de trajectoire optimale pour les systèmes mécaniques sous actionnés |
SPECIALITE |
Génie Electrique et Electronique |
Page de garde:
Sommaire:
1.1 Génération de trajectoire [20]
1.1.1 Génération de mouvement entre deux points dans l’espace articu- laire [20],[27]
1.1.2 Génération de mouvement avec points intermédiaires [20][27]
1.2 Formulation du problème d’optimisation
1.3 Conclusion.
2 Généralités sur les Systèmes Mécaniques Sous Actionnés
2.1 Introduction .
2.2 Formalisme de Lagrange
2.3 Systèmes mécaniques complètement actionnés
2.4 Systèmes mécaniques sous actionnés
2.4.1 Systèmes mécaniques non holonomes
2.5 La linéarisation partielle par feedback .
2.5.1 Linéarisation partielle localisée (Collocated partial feedback linearization) [28][25]
2.5.2 Linéarisation partielle non localisée (Noncollocated partial feedback linearization)
2.5.3 Linéarisation partielle sous des entrées couplées
2.6 Exemples des systèmes mécaniques sous actionnés
2.6.1 La boule et la poutre (beam and ball).
2.6.2 Chariot-pendule inversé
2.6.3 Acrobot et pendubot
2.7 Conclusion
3 Systèmes Mécaniques Non holonomes [12]
3.1 Introduction. .
3.2 Intégrabilité des Contraintes
3.2.1 Stabilisabilité
4 Méthodes d’optimisation
4.1 Programmation quadratique séquentielle (SQP)[24][4]
4.1.1 La Méthode SQP de base
4.2 Algorithmes Génétiques [10] [30]
4.2.1 Gestion des contraintes
4.2.2 Avantages et inconvénients
4.3 Les essaims particulaires (Particle Swarm Optimization: PSO) [9][22]
4.3.1 Description informelle
4.3.2 Formalisation
5 Applications
5.1 Cas d’un Robot manipulateur à deux axes planaire type RaRp
5.1.1 Condition d’intégrabilité
5.1.2 Conclusion.
5.2 Cas d’un Robot manipulateur de type (n – 1)XaRp
5.2.3 La linéarisation dynamique par feedback
Robot manipulateur de Type PPR
Conclusion.
6 Les outils de la théorie du contrôle non linéaire
A.1 Éléments de géométrie différentielle
A.1.1 Contrôlabilité
B Classification des systèmes non holonomes
1.1.1 Génération de mouvement entre deux points dans l’espace articu- laire [20],[27]
1.1.2 Génération de mouvement avec points intermédiaires [20][27]
1.2 Formulation du problème d’optimisation
1.3 Conclusion.
2 Généralités sur les Systèmes Mécaniques Sous Actionnés
2.1 Introduction .
2.2 Formalisme de Lagrange
2.3 Systèmes mécaniques complètement actionnés
2.4 Systèmes mécaniques sous actionnés
2.4.1 Systèmes mécaniques non holonomes
2.5 La linéarisation partielle par feedback .
2.5.1 Linéarisation partielle localisée (Collocated partial feedback linearization) [28][25]
2.5.2 Linéarisation partielle non localisée (Noncollocated partial feedback linearization)
2.5.3 Linéarisation partielle sous des entrées couplées
2.6 Exemples des systèmes mécaniques sous actionnés
2.6.1 La boule et la poutre (beam and ball).
2.6.2 Chariot-pendule inversé
2.6.3 Acrobot et pendubot
2.7 Conclusion
3 Systèmes Mécaniques Non holonomes [12]
3.1 Introduction. .
3.2 Intégrabilité des Contraintes
3.2.1 Stabilisabilité
4 Méthodes d’optimisation
4.1 Programmation quadratique séquentielle (SQP)[24][4]
4.1.1 La Méthode SQP de base
4.2 Algorithmes Génétiques [10] [30]
4.2.1 Gestion des contraintes
4.2.2 Avantages et inconvénients
4.3 Les essaims particulaires (Particle Swarm Optimization: PSO) [9][22]
4.3.1 Description informelle
4.3.2 Formalisation
5 Applications
5.1 Cas d’un Robot manipulateur à deux axes planaire type RaRp
5.1.1 Condition d’intégrabilité
5.1.2 Conclusion.
5.2 Cas d’un Robot manipulateur de type (n – 1)XaRp
5.2.3 La linéarisation dynamique par feedback
Robot manipulateur de Type PPR
Conclusion.
6 Les outils de la théorie du contrôle non linéaire
A.1 Éléments de géométrie différentielle
A.1.1 Contrôlabilité
B Classification des systèmes non holonomes
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