Ema FALOMIR

Doctorante CIFRE, Thales Defense Mission Systems (DMS) France et LaBRI .

Titre de la thèse : Optimisation multicritère de mission d’essaim compact de drones autonomes en environnement complexe.

Directeur de thèse : Serge Chaumette, LaBRI (page personnelle, profil HAL)

Encadrant : Gilles Guerrini, Thales DMS France (profil HAL)

La thèse est menée collaborativement entre Thales DMS France et le LaBRI (Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique).

Débutée en novembre 2016, ma thèse a pour objectif de permettre à un essaim de drones de remplir une mission dans un environnement avec obstacles, sans intervention humaine. Dans un premier temps, une étude sur les modèles de mobilité est menéee. Par la suite, un démonstrateur sera mis en place avec des multirotors.

Modèle de mobilité combinant les champs de potentiels et le calcul de chemin global (2018)

Le modèle de mobilité en corus de développement s’appuie sur le précédent (présenté ci-dessous) et l’améliore en calculant un chemin prévisionnel permettant d’éviter les obstacles (découvert à la volée).

Modèle de mobilité basé sur le principe de champs de potentiels
(2017-2018)

Les champs de potentiels (Artificial Potential Fields) sont largement utilisés pour développer des modèles de mobilité pour engins autonomes, leur fonctionnement est schématisé en figure 1. Notre modèle prend en compte la pluralité des informations que les drones ont, et ils ne partagent entre eux que les données utiles au groupe, comme illustré en figure 2.

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Fig. 1 : Principe des modèles de mobilité utilisant les champs de potentiels.

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Fig. 2 : Principe de notre modèle de mobilité utilisant les champs de potentiels, pour un essaim de drones collaboratifs.

Modèle de mobilité basé sur le principe de forces virtuelles (2016-2017)

Un premier modèle de mobilité a été défini et implémenté sous le simulateur JBotSim. La vidéo ci-dessous (également disponible ici illustre les mouvements de l’essaim de drones dans une mission de surveillance et lors de la traversée d’un tunnel avec obstacles inconnus par avance.

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