Séance de cours

Estimation de la pose de la balle et de la poche

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Description

Cette séance de cours présente un article sur l'estimation de la pose articulaire de la balle et de la poche à l'aide d'un champ magnétique, mettant l'accent sur une conception anthropomorphe avec 3-DOF actionnée par des muscles artificiels et des tendons. L'analyse comprend la conception du champ magnétique, l'estimation conjointe axée sur les données à l'aide de LSTM et de DVBF, et les résultats expérimentaux.

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Concepts associés (10)

Long short-term memory

Long short-term memory (LSTM) network is a recurrent neural network (RNN), aimed to deal with the vanishing gradient problem present in traditional RNNs. Its relative insensitivity to gap length is its advantage over other RNNs, hidden Markov models and other sequence learning methods. It aims to provide a short-term memory for RNN that can last thousands of timesteps, thus "long short-term memory".

Champ magnétique

En physique, dans le domaine de l'électromagnétisme, le champ magnétique est une grandeur ayant le caractère d'un champ vectoriel, c'est-à-dire caractérisée par la donnée d'une norme, d’une direction et d’un sens, définie en tout point de l'espace et permettant de modéliser et quantifier les effets magnétiques du courant électrique ou des matériaux magnétiques comme les aimants permanents.

Champ magnétique terrestre

Le champ magnétique terrestre, aussi appelé bouclier terrestre, est un champ magnétique présent dans un vaste espace autour de la Terre (de manière non uniforme du fait de son interaction avec le vent solaire) ainsi que dans la croûte et le manteau. Il a son origine dans le noyau externe, par un mécanisme de dynamo auto-excitée. Dynamo terrestre Selon les études de John Tarduno de l'université de Rochester (États-Unis), la Terre possédait déjà un champ magnétique il y a 3,45 milliards d'années.

Highway network

In machine learning, the Highway Network was the first working very deep feedforward neural network with hundreds of layers, much deeper than previous artificial neural networks. It uses skip connections modulated by learned gating mechanisms to regulate information flow, inspired by Long Short-Term Memory (LSTM) recurrent neural networks. The advantage of a Highway Network over the common deep neural networks is that it solves or partially prevents the vanishing gradient problem, thus leading to easier to optimize neural networks.

Pression magnétique

En électromagnétisme, la pression magnétique désigne une quantité associée au champ magnétique, s'apparentant dans certaines situations à une force de pression, d'où son nom. La pression magnétique apparaît en magnétohydrodynamique, quand on écrit la version idoine de l'équation d'Euler, c'est-à-dire l'équivalent du principe fondamental de la dynamique appliqué à un élément de fluide soumis à un champ magnétique.

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Champ magnétique terrestre

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