Localisation intègre de véhicules avec ...
Type de document :
Partie d'ouvrage
Titre :
Localisation intègre de véhicules avec fusion multi-capteurs tolérante aux défaillances
Auteur(s) :
El Badaoui El Najjar, Maan [Auteur]
Autonomous intelligent machine [MAIA]
Systèmes Tolérants aux Fautes [STF]
Smaili, Cherif [Auteur]
Autonomous intelligent machine [MAIA]
Charpillet, François [Auteur]
Autonomous intelligent machine [MAIA]
Pomorski, Denis [Auteur]
Systèmes Tolérants aux Fautes [STF]
Autonomous intelligent machine [MAIA]
Systèmes Tolérants aux Fautes [STF]
Smaili, Cherif [Auteur]
Autonomous intelligent machine [MAIA]
Charpillet, François [Auteur]
Autonomous intelligent machine [MAIA]
Pomorski, Denis [Auteur]
Systèmes Tolérants aux Fautes [STF]
Éditeur(s) ou directeur(s) scientifique(s) :
Nda Matta
Yves Vanderboomgaerde
Jean Arlat
Yves Vanderboomgaerde
Jean Arlat
Titre de l’ouvrage :
Supervision, surveillance et sûreté de fonctionnement des grands systèmes
Éditeur :
Hermes, Lavoisier
Date de publication :
2012
ISBN :
2746238403
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Résumé :
Ce chapitre est organisé de la façon suivante. Après un état de l'art des outils théoriques de fusion de données multi-capteurs, une description des réseaux Bayésiens est proposée. Par la suite, dans la section 4.4, nous ...
Lire la suite >Ce chapitre est organisé de la façon suivante. Après un état de l'art des outils théoriques de fusion de données multi-capteurs, une description des réseaux Bayésiens est proposée. Par la suite, dans la section 4.4, nous décrirons la méthode proposée pour la fusion de données tolérantes aux défaillances pour la localisation mono-véhicules. Dans la section 4.5, nous présenterons une approche pour la modélisation et la localisation d'un convoi de véhicules qui constitue une extension de l'approche proposée en section 4.4. Enfin, les résultats et le test des approches avec des données réelles sont présentés. Nous terminons cet article par une conclusion et des perspectives.Lire moins >
Lire la suite >Ce chapitre est organisé de la façon suivante. Après un état de l'art des outils théoriques de fusion de données multi-capteurs, une description des réseaux Bayésiens est proposée. Par la suite, dans la section 4.4, nous décrirons la méthode proposée pour la fusion de données tolérantes aux défaillances pour la localisation mono-véhicules. Dans la section 4.5, nous présenterons une approche pour la modélisation et la localisation d'un convoi de véhicules qui constitue une extension de l'approche proposée en section 4.4. Enfin, les résultats et le test des approches avec des données réelles sont présentés. Nous terminons cet article par une conclusion et des perspectives.Lire moins >
Langue :
Anglais
Audience :
Nationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :