ZHANG, Kai (2021) Aerodynamics Analysis Tools for Flying Robots: Automated Tuft Recognition using Deep Learning PFE - Projet de fin d'études, ENSTA.
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Résumé
Pour la conception, l'analyse et le suivi des systèmes volants tels que les hélicoptères ou les véhicules aériens sans pilote (UAV) stratosphériques, la compréhension des phénomènes physiques de l'écoulement de l'air (aérodynamique) joue un rôle crucial. L'un des outils les plus anciens et les plus simples pour étudier l'aérodynamique expérimentalement est la touffe, qui est un petit fil attaché au système de vol. En observant la direction de ces fils pendant le vol, de nombreux phénomènes aérodynamiques peuvent être mis en évidence. Dans ce travail, nous présentons un système pour détecter, identifier et segmenter la touffe en utilisant des techniques de vision par ordinateur. L'idée est de rendre le processus d'analyse automatique plutôt que de se fier uniquement à des experts humains. En utilisant deux ensembles de données personnalisés du DLR - l'hélicoptère DLR et les drones stratosphériques DLR - nous démontrons la viabilité de notre solution technique pour les tâches données.
Type de document: | Rapport ou mémoire (PFE - Projet de fin d'études) |
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Sujets: | Sciences et technologies de l'information et de la communication Science des matériaux, mécanique, génie mécanique |
Code ID : | 8945 |
Déposé par : | kai Zhang |
Déposé le : | 13 oct. 2021 13:06 |
Dernière modification: | 13 oct. 2021 13:06 |