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You searched for subject:(Set membership localization). Showing records 1 – 2 of 2 total matches.

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1. Bolting, Jan. Contributions au vol en formation serrée de petits drones : Contributions to Tight Formation Flight Control of Small UAS.

Degree: Docteur es, Automatique, 2017, Toulouse, ISAE

Les mini-drones à propulsion électrique sont susceptibles d’avoir une endurance inférieure à celle de drones plus grands.L’exploitation des interactions aérodynamiques, inspirée par les oiseaux migratoires, ainsi que le ravitaillement en vol , sont des approches prometteuses pour améliorer l’endurance des mini-drones. La commande par modes glissants d’ordre supérieur en temps continu (CTHOSM) a été considérée comme un candidat prometteur à ce problème ouvert difficile et a été appliquée avec succès à des modèles cinématiques simples. Dans nos travaux, nous étudions les implications de la présence de la dynamique de la boucle interne et de l’implémentation en temps discret à des taux d’échantillonnage modérés et constatons alors que l’application de la commande CTHOSM devient impossible. Nous proposons donc un schéma de guidage prédictif discret par modes glissants pour approximer les performances de la commande CTHOSM pour une dynamique réaliste du drone. On propose également un problème de référence accessible pour d'autres chercheurs. Les algorithmes de localisation probabilistes existants ne permettent pas la caractérisation de régions de confiance garanties de la position des autres membres de la formation. Dans ce contexte, nous proposons un nouveau filtre ensembliste caractérisant de telles régions de confiance sous forme ellipsoïdale. Nos premières évaluations ont montré que les efforts de calcul induits par cette mise en œuvre restent parfaitement compatibles avec les contraintes des systèmes avioniques des petits drones.

Small, electrically driven unmanned aircraft are likely to suffer from inferior endurance compared to their larger counterparts. Upwash exploitation by tight formation flight, as well as aerial recharging are the most promising control-driven approaches to mitigate this disadvantage. Continuous time higher order sliding mode control (CTHOSM) has been considered as a candidate for this challenging open problem and was successfully applied to simple kinematic models in simulation, where excellent relative position tracking performance can be demonstrated. In this work we study the implications of the presence of inner loop dynamics and discrete implementation at moderate sampling rates and we find that it precludes the application of CTHOSM control to fixed-wing UAS. We propose a predictive discrete sliding mode guidance scheme to approximate the performance of CTHOSM control assuming realistic fixed-wing UAS dynamics. We show that the proposed guidance scheme in combination with inner load factor tracking loops and a disturbance observer allows for relative position tracking performance compatible with the requirements of upwash exploitation. We propose as well an openly accessible benchmark problem. Existing probabilistic localization algorithms cannot provide guaranteed confidence regions of the relative position between UAS. We present a set membership filter that provides ellipsoidal regions guaranteed to contain the relative positions of the other UAS. It is compatible with the…

Advisors/Committee Members: Biannic, Jean-Marc (thesis director), Defaÿ, François (thesis director).

Subjects/Keywords: Drones; Vol en formation; Commande par modes glissantes discrets; Localisation ensembliste; UAS; Formation flight; Discrete sliding mode control; Set membership localization; 629.8

Record DetailsSimilar RecordsGoogle PlusoneFacebookTwitterCiteULikeMendeleyreddit

APA · Chicago · MLA · Vancouver · CSE | Export to Zotero / EndNote / Reference Manager

APA (6th Edition):

Bolting, J. (2017). Contributions au vol en formation serrée de petits drones : Contributions to Tight Formation Flight Control of Small UAS. (Doctoral Dissertation). Toulouse, ISAE. Retrieved from http://www.theses.fr/2017ESAE0013

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Bolting, Jan. “Contributions au vol en formation serrée de petits drones : Contributions to Tight Formation Flight Control of Small UAS.” 2017. Doctoral Dissertation, Toulouse, ISAE. Accessed November 19, 2019. http://www.theses.fr/2017ESAE0013.

MLA Handbook (7th Edition):

Bolting, Jan. “Contributions au vol en formation serrée de petits drones : Contributions to Tight Formation Flight Control of Small UAS.” 2017. Web. 19 Nov 2019.

Vancouver:

Bolting J. Contributions au vol en formation serrée de petits drones : Contributions to Tight Formation Flight Control of Small UAS. [Internet] [Doctoral dissertation]. Toulouse, ISAE; 2017. [cited 2019 Nov 19]. Available from: http://www.theses.fr/2017ESAE0013.

Council of Science Editors:

Bolting J. Contributions au vol en formation serrée de petits drones : Contributions to Tight Formation Flight Control of Small UAS. [Doctoral Dissertation]. Toulouse, ISAE; 2017. Available from: http://www.theses.fr/2017ESAE0013

2. Amri, Mohamed-Hédi. Fusion ensembliste de donn´ees pour la surveillance des personnes d´ependantes en habitat intelligent : Set-membership data fusion for monitoring elderly people in smart-homes.

Degree: Docteur es, Automatique, 2015, Université d'Orléans

Mes travaux de recherches en thèse s’inscrivent dans le cadre du projet FUIE-monitorâge. L’objectif du projet, réunissant de nombreux partenaires industriels et universitaires, est d’améliorer la prise en charge individualisée et la sécurité du résident dans les établissements d’hébergement pour personnes âgées dépendantes(EHPAD). Dans ce travail, nous avons élaboré une méthode de fusion de données multimodales issues des différents capteurs installés dans un smart home. Ces informations sont utilisées pour la localisation intérieure des personnes afin de surveiller leurs activités journalières. Généralement, les mesures issues des capteurs sont soumises à des incertitudes. Dans nos travaux, ces erreurs sont supposées inconnues mais bornées. En tenant compte de cette hypothèse, une méthode de résolution d’un problème d’estimation d’état est élaborée en se basant sur des calculs ensemblistes. Notre algorithme de filtrage ensembliste comporte deux étapes. La première, dite de prédiction, est basée sur l’utilisation d’un modèle de marche aléatoire avec des hypothèses minimales (vitesse de déplacement maximale) pour prédire la zone où se trouve la personne. La deuxième étape, dite de correction, consiste à utiliser la mesure pour affiner cette zone. Cette étape utilise une technique de propagation de contraintes relâchée, q-relaxed intersection, pour permettre une meilleure robustesse par rapport aux données aberrantes. Notre algorithme est capable de quantifier, par un intervalle, l’incertitude commise sur les positions de cibles en mouvement tout en détectant les défauts de capteurs.

Our research work is a part of the project FUI 14 FEDER Collectivités E-monitor’âge. This project takes place within the framework of Ambient Assisted Living (AAL) which aims to improve the safety and the comfort of elderly people living in smart nursing homes. This work aims to monitor the activities of elderly persons using information from different sensors. The ADL (Activities of Daily Living) are used to evaluate the ability of the person to perform on their own a selection of the activities which are essential for an independent living in the everyday life. Generally, process knowledge and measurements coming from sensors are prone to indeterminable noise. In our work, we suppose that these errors are unknown but bounded. Taking into account this hypothesis, we show how to solve the estimation issue using set-membership computations techniques. Our algorithm, based on set-membership approach, consists of two steps. The prediction step, based on the use of a random walk mobility with minimum assumptions (maximum speed of moving), employs the previous state estimate to provide the prediction zone where the person may be located. The correction step uses the informations coming from the sensors to refine this predicted zone. This step uses a relaxed constraints propagation technique, q-relaxed intersection, to deal with faulty measurements. This proposed method allows us to compute the uncertainty domain for the reconstructed…

Advisors/Committee Members: Ramdani, Nacim (thesis director).

Subjects/Keywords: Maison intelligente; Estimation ensembliste; Analyse par intervalles; Réseau de capteurs,; Détection de défauts,; Localisation intérieure; Smart-home; Set-membership estimation; Interval analysis; Sensor network; Fault detection; Indoor localization; 629.8

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APA · Chicago · MLA · Vancouver · CSE | Export to Zotero / EndNote / Reference Manager

APA (6th Edition):

Amri, M. (2015). Fusion ensembliste de donn´ees pour la surveillance des personnes d´ependantes en habitat intelligent : Set-membership data fusion for monitoring elderly people in smart-homes. (Doctoral Dissertation). Université d'Orléans. Retrieved from http://www.theses.fr/2015ORLE2030

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Amri, Mohamed-Hédi. “Fusion ensembliste de donn´ees pour la surveillance des personnes d´ependantes en habitat intelligent : Set-membership data fusion for monitoring elderly people in smart-homes.” 2015. Doctoral Dissertation, Université d'Orléans. Accessed November 19, 2019. http://www.theses.fr/2015ORLE2030.

MLA Handbook (7th Edition):

Amri, Mohamed-Hédi. “Fusion ensembliste de donn´ees pour la surveillance des personnes d´ependantes en habitat intelligent : Set-membership data fusion for monitoring elderly people in smart-homes.” 2015. Web. 19 Nov 2019.

Vancouver:

Amri M. Fusion ensembliste de donn´ees pour la surveillance des personnes d´ependantes en habitat intelligent : Set-membership data fusion for monitoring elderly people in smart-homes. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université d'Orléans; 2015. [cited 2019 Nov 19]. Available from: http://www.theses.fr/2015ORLE2030.

Council of Science Editors:

Amri M. Fusion ensembliste de donn´ees pour la surveillance des personnes d´ependantes en habitat intelligent : Set-membership data fusion for monitoring elderly people in smart-homes. [Doctoral Dissertation]. Université d'Orléans; 2015. Available from: http://www.theses.fr/2015ORLE2030

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