Fusion de données multisensorielle  pour la perception d’un robot mobile

Messaoudi, Abdelkrim

dc.contributor.author	Messaoudi, Abdelkrim
dc.date.accessioned	2019-10-29T09:06:38Z
dc.date.available	2019-10-29T09:06:38Z
dc.date.issued	2013
dc.identifier.uri	http://di.univ-blida.dz:8080/xmlui/handle/123456789/1754
dc.description	4.621.1.206 ; 94 illustré ; 30 cm	fr_FR
dc.description.abstract	: Notre travail porte sur le développement de méthodes de fusion de données multisensorielle pour la perception du robot mobile ATRV2. Dans ce cadre, deux approches basées respectivement sur la théorie de l’évidence et sur la théorie de Bayes sont présentées et comparée. Elles permettent toutes deux au robot mobile de construire sa carte de l’environnement à partir de données issues de ses capteurs embarqués US et caméras. Le modèle de l’environnement que nous avons présenté est un modèle métrique basé sur les grilles de certitude. Mots clés : Fusion de données; Théorie de l’évidence ; Théorie de bayes ; Robot	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	Univ Blida1	fr_FR
dc.subject	Fusion de données; Théorie de l’évidence	fr_FR
dc.title	Fusion de données multisensorielle pour la perception d’un robot mobile	fr_FR