| Titre : | Enhancing vision-based navigation of autonomous Guided vehicles through deep learning and cloud Integration |
| Auteurs : | Amar Medjaldi, Auteur ; Nora Karkar, Directeur de thèse ; Yacine Slimani, Directeur de thèse |
| Type de document : | document électronique |
| Editeur : | Sétif : Université Ferhat Abbas faculté de technologie département d’électronique, 2025 |
| ISBN/ISSN/EAN : | E-TH/2545 |
| Format : | 1 vol. (095 f.) / ill. en coul. |
| Note générale : | Bibliogr. |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Résumé : |
This work integrates cloud-based computer vision and deep learning in order to enhance the navigation of autonomous guided vehicles (AGVs). It allows the ability to recognize obstacles and traffic signs in real time by using deep neural networks. For 3D mapping and configured environment navigation, a simulation platform using the Pioneer 3-DX robot was developed. Cloud computing improves system scalability and offloads processing. Intelligent and versatile AGVs for urban and industrial applications are guaranteed by the suggested structure. |
| Côte titre : |
E-TH/2545 |
| En ligne : | http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/retrieve/13057/2545.pdf |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Disponibilité |
|---|---|---|---|
| E-TH/2545 | Thèse | Bibliothèque centrale | Disponible |
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