Thèmes scientifiques

Dans un premier temps, le GT2-Drone s’intéressera aux problèmes suscitant un intérêt évident des communautés Roboticienne et Automaticienne. Ils seront regroupés en 5 thématiques assez classiques de la robotique et reconnues par les automaticiens. Les descriptions présentées ci-après ne sont que des exemples et des idées. Les thèmes et leurs descriptifs peuvent évoluer à tout moment d’autant plus que certains points non évoqués (conceptions innovantes en aéromécanique, capteurs, actionneurs et architectures informatiques) sont des sources non négligeables de problèmes intéressants :

Modélisation

L’établissement d’une modélisation exploitable pour la synthèse et l’analyse de commande des drones est un vrai challenge. La complexité de la mécanique et la variabilité des phénomènes aérodynamiques en jeu, en particulier lorsque différents vols sont alternés, sont des sources importantes de difficultés. Bien que globalement les effets aérodynamiques soient en réalité continus, lorsque l’on passe d’un mode de vol à un autre, ils sont difficilement modélisables. Ceci reste vrai même si l’on ne s’intéresse qu’à un mode de vol spécifique pour certaines configurations de drones. L’objectif de cette thématique est d’établir, pour un drone donné, un modèle aérodynamique le plus simple possible en vue de la synthèse de commande, sans dénaturer les caractéristiques principales du drone.

Commande

Pour le problème de synthèse de la commande, les difficultés sont multiples. Il convient en premier lieu de remarquer que ces systèmes sont sous-actionnés (nombre d’entrées de contrôle inférieur au nombre de degrés de liberté du système) ; ils peuvent être de tailles et de formes différentes conduisant à des caractéristiques aérodynamiques différentes et par conséquent à des objectifs de commande différents. Les outils classiques de l’automatique, basés en premier lieu sur des hypothèses de commandabilité locale du système, ne sont parfois pas directement utilisables. Comment exploiter les efforts aérodynamiques ou comment combiner au mieux plusieurs phases de vol (avec ou sans planification de trajectoire) dans le but d’optimiser la dépense énergétique (par exemple) sont, du point de vue de la commande, des problèmes difficiles et très ouverts. Il convient également de mentionner le problème de résistance à la rafale et à d’autres phénomènes aérologiques, en particulier dans les milieux urbains (vent tourbillonnant, phénomène de cisaillement, …) dont l’étude est nécessaire à l’autonomie des drones. L’étude de ces problèmes peut amener à des méthodologies tout à fait novatrices et sont primordiales d’un point de vue applicatif pour augmenter l’autonomie du système. L’objectif de cette thématique est de développer de nouvelles stratégies de commande (issues de l’Automatique ou de l’apprentissage) assez génériques, simples, robustes et performantes répondant aux exigences des besoins.

Commande référencée capteurs

Le contrôle du véhicule par rapport à son environnement est primordial. L’objectif essentiel de cette thématique est d’étendre le paradigme de la commande référencée capteurs aux véhicules aériens en fusionnant les mesures des capteurs habituels de ce type de véhicules (centrale inertielle, baromètres, GPS) aux informations issues de capteurs de vision et de télémétrie et en associant cela à des méthodes avancées de stabilisation. L’obtention de lois de commande modernes au plus près des référentiels de mesures devrait permettre d’étendre les capacités de réactivité vis-à-vis des obstacles et des perturbations. Par ailleurs, cette thématique est une source non négligeable de problèmes théoriques attirant de plus en plus l’attention des chercheurs des deux communautés.

Filtrage de données et estimation d'état

L’implémentation de toute loi de contrôle nécessite la reconstruction et l’estimation des états dont elle est fonction. En fonction des types de capteurs embarqués et des configurations de drones étudiés, l’objectif sera la reconstruction de l’information de position (ou de la configuration du drone) et de vitesse (absolue ou relative) et éventuellement, les efforts aérodynamiques par fusion des informations inertielles provenant généralement de capteurs proprioceptifs (centrale inertielle, baromètres, capteurs d’efforts, …) et extéroceptifs (caméras et télémètres) ou absolus (GPS). Plusieurs solutions existent mais aucune d’elles n’est réellement satisfaisante pour répondre aux problématiques des drones. Tout comme la thématique précédente, ce volet a pour objectif le développement de nouvelles techniques d’estimation d’état (basées sur le modèle dynamique du drone ou purement des capteurs et de leurs dynamiques).

Prise de décision et planification des systèmes autonomes

Lorsque le véhicule évolue dans un environnement mal connu, dynamique voire dangereux, et que la mission doit être réalisée même en cas de perte de communication avec les opérateurs, l’autonomie doit être décisionnelle. Le véhicule est capable de prendre des décisions et de réaliser les actions associées. L’intelligence embarquée permet ainsi au véhicule d’atteindre les objectifs de la mission en assurant sa survie et en prenant en compte les aléas qui surviennent en cours de mission.

 
fr/themes.txt · Dernière modification: 19/11/2008 10:40 par ifantoni
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