Département Electromécanique
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Item Développement d’un système autonome contrôlé par des marqueurs visuels utilisant un RASPBERRY PI(Faculté des sciences et de la technologie, 2025-07-02) HAOUAM WASSIM; RIGHI MOUNDIRCe mémoire vise à concevoir et à développer un système autonome utilisant des marqueurs visuels pour le contrôle, avec une architecture basée sur un Raspberry Pi. Le système combine des éléments matériels et logiciels pour permettre une navigation précise et une interaction intelligente avec l’environnement. Les marqueurs visuels, tels que les ArUco, servent de points de repère pour guider les actions du système. Le Raspberry Pi agit comme le coeur du système, assurant le traitement des données et le pilotage des composants connectés. Ce mémoire explore les étapes de conception, d’intégration et de mise en oeuvre, tout en mettant l’accent sur les défis techniques tels que la reconnaissance visuelle, l’optimisation des algorithmes, et l’interfaçage matériel. Les résultats obtenus démontrent l’efficacité de cette approche dans des applications variées comme la navigation autonome ou la reconnaissance d’objets, ouvrant des perspectives prometteuses pour des systèmes embarqués intelligents.Item Développement d’un système autonome contrôlé par des marqueurs visuels utilisant un RASPBERRY PI(Faculté des sciences et de la technologie, 2025-07-02) HAOUAM WASSIM; RIGHI MOUNDIRCe mémoire vise à concevoir et à développer un système autonome utilisant des marqueurs visuels pour le contrôle, avec une architecture basée sur un Raspberry Pi. Le système combine des éléments matériels et logiciels pour permettre une navigation précise et une interaction intelligente avec l’environnement. Les marqueurs visuels, tels que les ArUco, servent de points de repère pour guider les actions du système. Le Raspberry Pi agit comme le coeur du système, assurant le traitement des données et le pilotage des composants connectés. Ce mémoire explore les étapes de conception, d’intégration et de mise en oeuvre, tout en mettant l’accent sur les défis techniques tels que la reconnaissance visuelle, l’optimisation des algorithmes, et l’interfaçage matériel. Les résultats obtenus démontrent l’efficacité de cette approche dans des applications variées comme la navigation autonome ou la reconnaissance d’objets, ouvrant des perspectives prometteuses pour des systèmes embarqués intelligents.