http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/514 2026-04-18T10:35:16Z http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/583 Commande d’un robot manipulateur mobile MEKELLECHE, Nadjib; BERREHOU, Abdelwahab Djacim Ce projet explore la conception, le contrôle et la mise en uvre d’un robot manipulateur mobile, intégrant des concepts théoriques et des applications pratiques. Il couvre les systèmes et composants essentiels impliqués, la modélisation des mouvements et interactions du robot, ainsi que la génération et la planification de ses trajectoires. Le rapport aborde également la simulation de ces robots pour valider leur performance et discute des aspects pratiques de la mise en oeuvre, y compris l’intégration matérielle et logicielle. 2024-09-26T00:00:00Z http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/582 Intégration de l’Apprentissage Automatique pour la Navigation d’un Robot Mobile BOUROUBA, Meriem; BOUZIANI, Wassen Ikhlasse Dans un contexte où la robotique mobile autonome devient de plus en plus cruciale, ce mémoire explore la navigation des robots mobiles en se concentrant sur l'architecture structurelle et fonctionnelle des robots, ainsi que sur la modélisation géométrique, cinématique et dynamique. L'objectif est de permettre une navigation précise et fiable dans un environnement virtuel, en utilisant le suivi des panneaux de signalisation basé sur des méthodes de soft computing. 2024-10-03T00:00:00Z http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/580 Real-time optimization of traffic lights using artificial intelligence. LOULHACI, Romaissa; BENSOUNA, Bouchra Urban traffic congestion is a major challenge, reducing the quality of life for drivers and commuters. Traditional traffic lights worsen the issue due to their inability to adapt to real-time conditions, causing delays and inefficiencies. This thesis explores the application of artificial intelligence, specifically reinforcement learning, to create a smarter traffic light system that can dynamically adjust to varying traffic conditions. By making optimal decisions in different scenarios, this approach was implemented in a region of Tlemcen, where traffic congestion has been a notable issue. This real-world application demonstrates how the AI-based system can adapt to varying traffic conditions specific to the region, enhancing traffic flow, reducing congestion, and minimizing vehicle wait times at intersections. The use of AI in this context provides a more efficient and responsive solution compared to traditional traffic light systems. 2024-09-25T00:00:00Z http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/530 Optimisation du transfert d’énergie d’un panneau solaire à l’aide d’outils de l’intelligence artificielle HADJIAT, Abderrahim; BEMMERZOUK, Lynda Dans ce mémoire, nous explorons comment améliorer la commande développée dans notre mémoire d’ingénieur pour un système photovoltaïque. Nous remplaçons la commande optimale LQR utilisant des inégalités matricielles linéaires (LMI) par une commande basée sur des réseaux de neurones, afin d’optimiser le suivi du point de puissance maximal (MPPT) et de simplifier le système de commande. 2024-07-02T00:00:00Z