Thèse soutenue

Optimisation du déploiement et de la coordination de drones pour les applications d'exploration et de surveillance

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Igor Dias da Silva
Direction : David Coudert
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 21/09/2023
Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
Jury : Président / Présidente : Hervé Rivano
Examinateurs / Examinatrices : David Coudert, Hervé Rivano, Emmanuel Chaput, Enrico Natalizio, Christelle Caillouet, Yann Busnel
Rapporteur / Rapporteuse : Emmanuel Chaput, Enrico Natalizio

Résumé

FR  |  
EN

Les véhicules aériens sans pilote (UAV) ont suscité une attention considérable récemment. Ces appareils volants autonomes présentent plusieurs avantages en termes de coûts de déploiement et de capacités de traitement, ce qui en fait une solution prometteuse pour un large éventail d'applications militaires et commerciales telles que la surveillance aérienne, la gestion des catastrophes, la livraison de colis, le contrôle de la circulation, l'agriculture intelligente, etc. Dans cette thèse, nous avons étudié deux applications : la création d'un réseau aérien pour connecter des capteurs mobiles à une station de base et la recharge sans fil de capteurs fixes au sol.Dans la première application, nous voulons communiquer avec des capteurs mobiles dans un scénario de catastrophe sans infrastructure de communication préexistante. Ces capteurs mobiles collectent des informations essentielles qui peuvent nous aider à gérer le scénario de catastrophe, telles que l'emplacement des victimes, l'identification de l'instabilité du terrain, la détection de produits chimiques dangereux ou toute autre menace. Les UAV sont une solution peu coûteuse et efficace pour établir un réseau d'urgence que nous pouvons utiliser pour connecter les capteurs à la station de base. Notre objectif dans cette application est de déterminer les positions optimales que les UAV devraient occuper à chaque étape. Par conséquent, nous recherchons les meilleurs plans de vol pour les UAV. Le positionnement des UAV doit garantir que les capteurs communiquent avec la station de base. En d'autres termes, les UAV doivent maintenir un chemin connecté entre la station de base et les capteurs pour permettre aux capteurs d'envoyer des informations critiques si nécessaire. Nous optimisons la distance totale parcourue par les UAV et l'énergie consommée. Nous proposons une méthode de résolution du problème basée sur la programmation linéaire avec génération de colonnes qui permet d'obtenir des solutions de bonne qualité plus rapidement qu'avec les méthodes de l'état de l'art. Nous tirons également parti de la meilleure évolutivité de notre modèle pour envisager plus de positions et, par conséquent, trouver des réponses plus précises.La deuxième application concerne un ensemble de capteurs au sol fixes que nous devons recharger. La technologie de récupération d'énergie, basée sur l'échanges de signaux radio-fréquence, permettant de recharger les batteries des capteurs sans fil. Nous visons à organiser les UAV pour recharger ces capteurs efficacement. L'altitude des UAV modifie leur zone de couverture, et la distance entre un UAV et un capteur affecte la quantité d'énergie qui peut être reçue par le capteur. Nous considérons que les UAV peuvent recharger plusieurs capteurs simultanément lorsqu'ils sont à portée, ce que d'autres travaux négligent souvent. Nous avons proposé une solution en 2 étapes où d'abord, un programme linéaire détermine où chaque drone doit aller et combien de temps il doit y rester pour s'assurer que les capteurs reçoivent suffisamment d'énergie. Ensuite, des algorithmes gloutons d'ordonnancement déterminent l'ordre dans lequel les UAV visitent ces points, en veillant à ce qu'ils ne se gênent pas mutuellement ou ne réduisent pas l'efficacité de la charge. Nous minimisons le temps total nécessaire pour recharger tous les capteurs dans les deux étapes.