Réseaux de Neurones pour la Detection de Collisions et Localisation de Contacts des Polyèdres Convexes

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Dans ce papier nous avons procéder au développement de l’architecture du Réseau de Neurones de Détection de collisions (DCNN). Ce réseau, dont on a particulièrement revue la conception, nous a permis de résoudre avec une nouvelle approche le problème de détection de collision entre deux polyèdres convexes en un temps fixe (o(1)time). Pour ce faire, nous avons employer deux types de neurones, linéaire et logique à seuil. Par ailleurs, les poids de connexion relatifs aux neurones ainsi que le seuil seront fournis sous forme de réels par le biais de notre système. Cela facilite la mise en oeuvre matériellement réelle des réseaux de neurones proposés. L identification de ces collisions a été faite dans un premier temps entre un point et un polyèdre. Dans une seconde partie l’étude se fera entre deux polyèdres convexes. Notre but est de déterminer grâce aux fonctions MAXNET et MINNET, en un temps fixe, un point mini-maximum qui, lui, nous permet de statuer sur la présence d’une éventuelle collision.

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Identification de collisions , temps fixe , polyèdre convexe , réseau de neurones

Mediterranean Telecommunications Journal

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