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Modélisation d'estimation de la verticalité pendant locomotionFarkhatdinov, Ildar 05 June 2013 (has links) (PDF)
Dans cette thèse nous proposons une modèl nonlinéaire du système vestibulaire. Le système vestibulaire est essentiel pour locomotion stable à fin qu'il fournit les mesures idiothétiques d'orientation spatial necessaire pour contrôle de la posture. Development du model est baseé sur les principes generals de dynamique Newton-Euler. Les otolithes du système vestibulaire sont modelisé comme pendule sphérique amortie, qui oscille en référentiel non galiléen. Deux types du modèl ont été proposées. Le modèl medial consideers une oreille interne qui se trouve dans le centre de la tête. Le modèl lateral deux oreille interne qui sont situés des deux côté lateral du centre de la tête. Les differences entre les modèls ont été analysé et l'importance d'avoir deux ensembles d'organes vestibulaires ont été discuté. Test algebraic d'observabilité nonlinéaire des models a demonstré que pour avoir l'orientation spatial de la tête observable la tête doit être stabilisée pendant locomotion. Nous avons montré que le problèm d'ambiguïté gravito-inertiel peut être résolu si la tête est stabilisé horizontalement. Ces résultats ont été appliqués pour estimer la verticalité gravitationnelle lors de la locomotion dans les cas linéarisées et non linéaire. Ces résultats ont été appliqués pour estimer la verticalité gravitationnelle pendant locomotion dans les cas linéarisées et non linéaire. Les resultats des simulations ont montré que les erreurs d'estimation ont été significativement plus faible dans le cas de la tête stabilisée. Les estimateurs étaient plus rapides et plus robustes lorsque la tête a été stabilisée. Ensuite, les résultats ont été testés avec le système expérimental, qui a été spécialement conçu pour représenter le système tête-cou et les organes vestibulaires. L'inclinomètre utilisant un liquide a été exploité pour représenter les functions d'otolithes. Les résultats présentés dans cette thèse sont utiles pour l'analyse de la perception spatiale chez les humains et les animaux, et pour améliorer les capacités sensorielles des systèmes robotiques, tels que les robots humanoïdes, véhicules tout terrain, ou des drones.
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