Thèse de SCHWEITZER Thibault sur theses.fr

Résumé :

Un essaim de drones est un ensemble coordonné de drones ayant pour but d’effectuer une tâche commune. Il tire profit d’un comportement coopératif permettant d’élargir le champ d’action et d’améliorer l’efficacité opérationnelle globale.
La localisation d’un essaim de drones dans des conditions sans GPS reste un enjeu d’actualité pour une mise en œuvre efficace des essaims de drones. Dans la littérature, il y a deux techniques utilisées, la première est d’ajouter des balises (visuel, RF, RTK, UWB, Optitrack, ...) dans un environnement connu à priori pour que les drones se positionnent par rapport à ces derniers. Cependant, la deuxième technique n’utilise que des capteurs embarqués sans balises pour se positionner dans un environnement inconnu. Dans cette thèse, nous allons étudier plusieurs environnements inconnus (sombre, métallique, avec ou sans couverture de GPS, ...) et les différents modules (VIO, Lidar, UWB,...) utilisés pour la localisation d’un essaim de drones. Dans la littérature, des méthodes de localisation ont déjà été développées, parmi lesquelles celles qui utilisent la méthode de localisation visuelle. La méthode repose sur des modules de localisation visuelle embarqués par tous les drones qui fournissent une estimation des positions relatives des voisins dans l’essaim et de leurs positions. Cependant, les méthodes basées sur la localisation visuelle soufrent des limitations liées essentiellement à la limitation du champ de vision des caméras et la luminosité. Une autre méthode utilisant les mesures de distance des émetteurs-récepteurs à bande ultra large « Ultra Wide Band (UWB) » peut servir pour calculer les positionnements des drones. Cependant, la dérive peut être importante pour les longues trajectoires, surtout lorsque l’environnement est visuellement difficile. En utilisant la fusion des données, plusieurs solutions systématiques décentralisées ont été proposées pour la navigation autonome d’un essaim de drones dans des scènes inconnues avec plusieurs obstacles en utilisant uniquement les ressources embarquées. Récemment, il a été reporté que la fusion visuelle-inertielle-UWB décentralisée permet l’estimation de l’état relatif des drones avec une précision de l’ordre de centimètre.
Cette thèse rejoint ces efforts pour le développement des systèmes de localisation robuste décentralisés pour une navigation d’un essaim de drones entièrement autonome dans des environnements (indoor et outdoor) à forte densité d’obstacles. L’objectif de cette thèse est d’étudier les limites de chaque module de localisation vis-à-vis de différents environnements complexes et de proposer une méthode de localisation intelligente et robuste face à la complexité de l’environnement pour assurer la sûreté de fonctionnement du système de navigation d’un essaim de drones.

Encadrement :

Sous la direction de MCF - HDR Moncef HAMMADI (ISAE-Supméca)