. .. Contexte-de-validation, 125 6.3 Validation du modèle BFM avec les scénarios HPeC . . 127 6.3.1 Mission et scénarios envisagés

. .. Dans-hpec, 137 6.4.1 Méthodologie d'intégration avec ROS

.. .. Conclusion,

. .. Conclusion,

.. .. Architecture-du-projet-hpec,

, Questions auxquelles la thèse apporte des réponses

. .. Un-réseau-bayésien, Illustration de la représentation d, p.16

, Réseau Bayésien représentant le problème de démarrage d'une voiture, vol.18

. Moralisation and . .. Bn, , p.20

, Arbre de jonction associé au graphe triangulé de l'exemple, p.21

, Arbre de jonction associé au BN du problème démarrage d'une voiture, p.22

. .. Bn-de-a-cause-b-;,

M. .. Modèle,

, 31 2.9 illustration du choix de l'action, 10 Politiques possibles pour atteindre l'objectif

, Itération 1 de Q-learning :étape 1

, Itération 1 de Q-learning :étape 2

, Itération 1 de Q-learning :étape 3

, Q-values obtenues après convergence de l'algorithme Q-learning, p.38

F. .. Architecture-d'un,

, Etapes de conception RTL pour FPGAà l'aide de la HLS, p.42

. .. Architecture-d'un-système-soc-fpga,

, Démarche diagnostic sur l'état de santé du système et ses composants, p.47

. .. , 48 3.3Évolution de la QoS d'une application selon le contexte observé, p.49

, Estimation du choix de solution pour une applicationà l'aide de BN, p.50

, Choix de la solution (application) adaptée aux ressourcesà l'aide de BN

. Sous-réseau, Bayésien représentant les performances associéesà une application

, Intégration des performances dans les tables de probabilités initiales, p.53

. .. Bn, 55 3.10 BN générique considérant la consommation des ressources, p.57

, Réseau Bayésien pour l'évaluation de la QoS de l'application 'tracking, p.59

. .. Exemple-de-réseau-bayésien, , p.61

.. .. Exemple-de-réseau-bayésien,

G. .. Bn-capteur,

, Récapitulatif de la démarche d'évaluation du diagnostic pour un système autonome

. Architecture and .. .. De-mission, 74 4.2 MDP associéà la mission de tracking avec différentes versions de l'application 'tracking'

, Fragment du modèle MDPà partir desétats waypoints de la mission de tracking

, Phase de tracking de la mission avec les deux stratégies définies, p.80

, Modèle MDP représentant la phase de navigation de la mission de tracking

, Modèle MDP décrivant la phase d'atterrissage de la mission de tracking, vol.86

. .. , BFM concurrents illustrant la mission de tracking, p.88

, Architecture de la gestion de conflits de comportement et de ressources, p.92

. Illustration and . .. Bfm, , p.95

, Démarche pour l'implémentation HW/SW pour le modèle BFM, p.100

. .. , 3Étapes de l'algorithme 'Policy Iteration', p.105

. .. , Fonctionnement de l'algorithme Policy Iteration (PI), p.106

, Exemple de mission de robot terrestre

. .. Vi, 108 5.7Évolution de la latence pour PI et VI en fonction du nombre d'états de la grille

.. .. Framework,

, 9Étapes de l'implémentation sur la carte

, Décomposition fonctionnelle de l'implémentation de la mission, p.116

. .. Ressources, , vol.118

, Latence utilisée par chacun des BFMs concurrents de la mission tracking

. Ressources and . .. Bfm-navigation, , p.121

. Ressources and . .. Bfm-landing, , p.121

. Ressources and . .. Bfm-tracking, , p.122

. Architecture and . .. Hpec, , p.124

. Cartes and . .. Hpec, , p.126

. .. , Architecture pour les simulations avec HIL, p.140

, Architecture ROS de l'interaction entre planification de mission et contrôleur de configuration

R. De and . .. Hil, , p.143

. .. Schéma-de-la-carte-hpec-conçue, , p.144

. .. Carte-hpec-finale,

, Circulation d'information selon le type de connexion dans un BN, p.17

. .. Tables-de-probabilités-a-priori-des-noeud-racine, , vol.18

. .. , Tables de probabilités conditionnelles des noeuds fils, vol.18

. Table and . .. De-vibration, , p.53

. .. , , p.56

. .. , Table FMEA pour l'application de 'tracking', p.58

, Identifiant d'évidences et de paramètres du BN pour l'inférence AC, vol.62

, Probabilités initiales

, Base de connaissance avec des données manquantes, p.65

, Comparaison entre le temps d'exécution du BFM monolithique et les BFMs concurrents

, Accélération obtenue avec le BN simple et avec 50% de données manquantes dans le base de données

, Accélération et précision obtenus avec 80% de données manquantes dans la base de données

, Accélération et précision obtenus avec 50% de données manquantes dans la base de données

, Nombre d'itérations de PI et VI selon le nombre d'états de la grille, vol.108

. Latence-;-de-pi and .. .. Vi-selon-le-nombre-d'états-de-la-grille,

, Version monolithique : latence et ressources utilisées (sans optimisation)

. .. , Profiling des différentes fonctions de l'algorithme PI, p.117

, Version monolithique : latence et ressources utilisées (avec optimisation)

. .. , Accélération et temps d'exécution SW/HW du MDP, p.122

, comparaison du temps de tracking entre la mission de référence et sa description avec le modèle BFM

, Consommation ressources pour les différentes versions des applications de la mission

, Politique obtenue avec le scénario 1 (vibrations) sous la stratégie 'safety, p.133

, Politique obtenue avec le scénario 1 (vibrations) sous la stratégie 'mission first'

, Politique obtenue avec le scénario 2 (vitesse cible) sous la stratégie 'safety'

, Politique obtenue avec le scénario 2 (vitesse cible) sous la stratégie 'mission first'

. .. , Durée de l'activité de suivi de la cible (tracking), p.136

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