DÉTECTION D’OBJETS

DÉTECTION D’OBJETS

Le but du deep learning est d’offrir au sous-marin la possibilité de retrouver son chemin dans l’eau et aussi d’identifier les défis de la compétition autour de lui et de les compléter comme il se doit.

DÉTECTION D’OBJETS

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Le but du deep learning est d’offrir au sous-marin la possibilité de retrouver son chemin dans l’eau et aussi d’identifier les défis de la compétition autour de lui et de les compléter comme il se doit.

FlexBE

FlexBE permet de créer différents comportements pour le sous-marin avec une interface simple qui évite toute intégration de codes complexes. Seuls les états de base de l’AUV nécessitent une programmation. Avec cet éditeur drag and drop, la construction d’une machine d’états est beaucoup plus facile.

A propos Flexbe

FlexBE

FlexBE permet de créer différents comportements pour le sous-marin avec une interface simple qui évite toute intégration de codes complexes. Seuls les états de base de l’AUV nécessitent une programmation. Avec cet éditeur drag and drop, la construction d’une machine d’états est beaucoup plus facile.

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CONTRÔLE LQR

Le but du LQR est de contrôler la position et les mouvements du sous-marin à l’aide des huit moteurs présents sur le sous-marin pour effectuer des tâches de précision et des mouvements à plus longue distance.

La méthode LQR réduit considérablement le temps d’ajustement associé au contrôle et permet de contrôler les six degrés de liberté avec le même contrôleur.

CONTRÔLE LQR

Le but de LQR est de contrôler la position et les mouvements du sous-marin à l’aide des huit moteurs présents sur le sous-marin pour effectuer des tâches de précision et des mouvements à plus longue distance.

La méthode LQR réduit considérablement le temps d’ajustement associé au contrôle et permet de contrôler les six degrés de liberté avec le même contrôleur.

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