Méthodologie basée sur les réseaux neuronaux pour la planification en temps réel de la trajectoire d'un robot

La planification en temps r?el de mouvements sans collision dans un environnement non stationnaire est un enjeu important dans de nombreux syst?mes autonomes, notamment la robotique et les syst?mes intelligents. Elle conf?re aux syst?mes robotiques intelligents la capacit? de planifier des mouvements et de naviguer de mani?re autonome. Cette capacit? devient particuli?rement cruciale pour les robots qui op?rent dans des environnements dynamiques, o? des changements impr?visibles et soudains peuvent survenir. Ce projet aborde les questions fondamentales li?es ? la planification de trajectoires robotiques dans un environnement dynamique soumis ? des incertitudes. Cet ouvrage pr?sente une m?thodologie bas?e sur une combinaison unique de techniques de r?seaux neuronaux, de dynamique et d'automates cellulaires. Les r?seaux neuronaux cellulaires (CNN) tirent le meilleur parti des deux m?thodologies de planification de trajectoire, en ce sens qu'ils permettent d'effectuer avec succ?s une navigation autonome en temps r?el dans un environnement dynamique. En exploitant les propri?t?s ?l?gantes des fonctions harmoniques et l'interconnectivit? locale non lin?aire des neurones au sein d'un CNN, il est possible d'?liminer compl?tement les minima locaux, ce qui permet d'obtenir une m?thodologie de planification de trajectoire stable et convergente.