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Nouvelle technologie d’essaim de drones pour opérations de sauvetage - Par : Hanen Hattab,

Nouvelle technologie d’essaim de drones pour opérations de sauvetage


Hanen Hattab
Hanen Hattab est doctorante en sémiologie à l’UQAM. Ses recherches portent sur les pratiques d’art et de design subversifs et contre culturels comme le vandalisme artistique, le sabotage et les détournements culturels.

Quadricoptère cartographiant un boisé

L’image d’en-tête provient de Pixabay.com, source. Domaine public.

Les systèmes de véhicules aériens sans pilote (UAV) sont utilisés par certains services de sécurité canadiens en milieux urbains. Équipées de caméras, ces technologies permettent de reconstituer des accidents de la route ou de participer à des enquêtes criminelles. Les UAV sont certes efficaces pour accomplir des missions dans des endroits difficiles d’accès. Mais souvent, même les petits drones autonomes ne sont pas capables de mener à bien leurs recherches, comme dans les forêts denses par exemple, parce que les signaux GPS utilisés pour les guider passent difficilement ou carrément pas au travers du couvert des arbres. Une équipe de chercheurs du Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) et du Department of Electrical Engineering and Computer Science au Massachusetts Institute of Technology et du Langley Research Center de la NASA a conçu un système qui permet aux drones d’explorer les canopées sans avoir recours au GPS.

Recherche des disparus sur une cartographie numérique

La technologie est composée d’une flotte de drones quadricoptères et d’un système qui coordonne leurs tâches. Chaque engin utilise des algorithmes et la communication sans fil pour visualiser les lieux. Le quadricoptère est un type d’UAV qui peut être muni d’une caméra numérique, car il offre une visualisation optimale du terrain grâce à sa stabilité.  

Durant le vol, le drone crée une carte du terrain en 3D. Pour ce faire, il est équipé d’un système LiDAR 2D (Light Detection and Ranging) qui effectue la cartographie du terrain en  projetant un rayon laser et en mesurant le temps que prend la partie réfléchie du faisceau à revenir vers lui.

Les algorithmes aident le drone à reconnaître les zones inexplorées et celles qui ont été déjà parcourues. En effet, les chercheurs ont programmé le système LiDAR afin qu’il puisse calculer les angles et les distances entre les arbres et les identifier de facto comme étant un groupe relatif à une zone bien déterminée. Ainsi, le système est capable de distinguer les zones qui ont été cartographiées, notamment par un code couleur. Une station terrestre communique avec l’essaim de drones grâce à un routeur sans fil. Elle sert aussi à fusionner les résultats de chaque appareil afin d’obtenir une seule carte 3D. La station est équipée d’un logiciel de navigation robotique appelé Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) (localisation et cartographie simultanées). De plus, elle utilise les données du LiDAR pour localiser et détecter la position des drones. Cette technique lui permet de combiner les rendus des cartes avec précision et en temps réel. La carte finale permet aux sauveteurs de chercher plus facilement les personnes perdues. Lorsque le système sera commercialisé, les drones vont être équipés d’une technologie de détection d’objets pour repérer les personnes et indiquer instantanément leur position notamment sur une carte de Google.

Selon Yulun Tian, l’auteur principal de la recherche, générer une carte 3D est plus fiable que surveiller le flux vidéo enregistré par une caméra. En effet, la transmission de vidéos à une station centrale nécessite beaucoup de bande passante, qui souvent, n’est pas disponible ou très restreinte dans les forêts, ce qui ralentit le travail des sauveteurs. Or, dans ce type de mission, le temps est d’une importance cruciale. À ce propos, la technologie de l’essaim de drones est considérée comme étant innovante parce qu’elle optimise également la durée de recherche en coordonnant le travail des appareils. Elle leur évite ainsi de s’arrêter pour changer de direction en ordonnant à chacun de faire le balayage de sa zone en spirale.

Tests et perspectives

Les chercheurs ont effectué deux tests. Les drones ont survolé une maquette de forêt et ont été testés dans un environnement extérieur réel. Les deux drones ont parcouru une zone boisée au Langley Research Center. Lors des deux expériences, chaque drone a pris deux à cinq minutes pour cartographier un espace qui mesure environ 20 mètres carrés. Les deux engins ont réussi à générer et à fusionner leur carte en temps réel. Les drones se sont également bien comportés sur plusieurs aspects, soit la vitesse et le temps nécessaires à l’exécution de la mission, la détection des caractéristiques de la forêt et la fusion précise des cartes. À l’avenir, les chercheurs souhaitent concevoir des drones capables de communiquer entre eux sans avoir recours au routeur, de fusionner leur carte et de couper la communication lorsqu’ils se séparent. À ce moment-là, la station servira seulement à surveiller la mise à jour de la carte finale.

La recherche a été présentée lors de l’International Symposium on Experimental Robotics Conference qui a eu lieu à Buenos Aires en Argentine, du 5 au 8 novembre 2018.

Hanen Hattab

Profil de l'auteur(e)

Hanen Hattab est doctorante en sémiologie à l’UQAM. Ses recherches portent sur les pratiques d’art et de design subversifs et contre culturels comme le vandalisme artistique, le sabotage et les détournements culturels.

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