125 6.3 Validation du modèle BFM avec les scénarios HPeC . . 127 6.3.1 Mission et scénarios envisagés ,
137 6.4.1 Méthodologie d'intégration avec ROS ,
,
,
,
, Questions auxquelles la thèse apporte des réponses
Illustration de la représentation d, p.16 ,
, Réseau Bayésien représentant le problème de démarrage d'une voiture, vol.18
, , 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
,
,
, 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
,
, Etapes de conception RTL pour FPGAà l'aide de la HLS, p.42
,
, 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
Bayésien représentant les performances associéesà une application ,
, Intégration des performances dans les tables de probabilités initiales, p.53
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
, , p.61
,
,
, Récapitulatif de la démarche d'évaluation du diagnostic pour un système autonome
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
, , 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
108 5.7Évolution de la latence pour PI et VI en fonction du nombre d'états de la grille ,
,
, 9Étapes de l'implémentation sur la carte
, Décomposition fonctionnelle de l'implémentation de la mission, p.116
, , vol.118
, Latence utilisée par chacun des BFMs concurrents de la mission tracking
, , p.121
, , p.121
, , p.122
, , p.124
, , p.126
Architecture pour les simulations avec HIL, p.140 ,
, Architecture ROS de l'interaction entre planification de mission et contrôleur de configuration
, , p.143
, , p.144
,
, Circulation d'information selon le type de connexion dans un BN, p.17
, , vol.18
, Tables de probabilités conditionnelles des noeuds fils, vol.18
, , 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
,
, 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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