Aéronefs sans pilote

Aujourd'hui, je suis allé voir une soutenance de thèse en génie électrique. Le projet portait le contrôle d'aéronefs sans pilote (drones). Le but est de concevoir un système capable de détecter des obstacles, intercepter une cible mouvante et communiquer avec d'autres drones pour améliorer ses performances.

Une première partie du projet consiste à estimer l'état du système (prédire la position, vitesse de la cible — sa trajectoire — et celles des obstacles). Pour cette partie du projet, un filtre de Kalman étendu est utilisé pour estimer la position/vitesse de la cible et des obstacles. Le principe de base est d'exploiter les observations des drones avec une connaissance de la cinétique des objets (ex.
). Comme en secondaire 5! Éventuellement, on va calculer la probabilité de collision du drone avec les obstacles et chercher à minimiser cette probabilité en minimisant une fonction objectif sous contrainte. Ce sont des techniques classiques (mais pas nécessairement simples!) d'optimisation non linéaire en contrôle.

Durant la thèse, l'un des juges a posé la question suivante : « Si tu recommençais, qu'est-ce que tu ferais de différent? Si tu supervisais un étudiant qui refaisait ton doctorat, tu t'y prendrais comment? » Je trouve que c'est une excellente question qui fait beaucoup réfléchir. Je crois que j'y reviendrai dans un billet futur.

Publié par : Frédéric Couet