Auteur / Autrice : | Pierre-yves Brulin |
Direction : | Nassim Rizoug |
Type : | Projet de thèse |
Discipline(s) : | Génie électrique |
Date : | Inscription en doctorat le 15/11/2020 |
Etablissement(s) : | université Paris-Saclay |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Electrical, optical, bio-physics and engineering |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : ESTACA |
Equipe de recherche : S2ET - Systèmes et Energie Embarqués pour les Transports | |
référent : École normale supérieure Paris-Saclay (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1912-....) |
Mots clés
Résumé
Les drones sont aujourd'hui liés à de nombreux secteurs d'activité et leur nombre est en constante augmentation sur le marché mondial. Hexadrone, constructeur français de multirotors, a développé une structure de drone ayant pour vocation une multiplicité des usages avec comme objectif une modification matérielle restreinte pour effectuer différentes missions. L'objectif de cette thèse est de développer une architecture logicielle et matérielle évolutive et connectée suivant les contraintes liées à chaque métier/application. Ce travail est basé sur l'utilisation des méthodes avancées d'intelligence artificielle. Le développement des fonctions est basé sur la reconnaissance des modules connectés au drone et la reconfiguration automatique de l'intelligence pour prendre en considération chaque évolution de la structure. Le drone utilise la perception à travers des capteurs embarqués pour la réalisation des tâches demandées, comme par exemple percevoir la localisation du drone dans son environnement. L'étude sera composée de trois axes de développement : la reconnaissance des éléments modulables du drone à partir de sous-ensemble interchangeables (charges utiles, bras pour passer d'une configuration aérienne à une terrestre ou maritime, batteries, types de motorisation, etc.), détectés automatiquement par l'ordinateur de bord qui en adaptera le comportement de la machine ; La gestion des données issues de capteurs spécifiques, qui seront analysées en temps réel et pourront être fusionnées avec les informations issues du drone pour répondre aux besoins métiers ; La maintenance préventive et prédictive, basée sur différents capteurs environnementaux permettant de diagnostiquer l'état de la machine en temps réel, en élaborant avec précision des schémas de prévision des défaillances afin de garantir la sécurité du drone et de ses utilisateurs.