Collaboration Humain-IA et réalité virtuelle pour la planification, la supervision et le contrôle de flottes de drones

Human-IA collaboration and virtual reality for planning, supervision and control of drone fleets

• Auteur / Autrice : Lorélia Latarche
• Direction : Christophe Jouffrais, Jérémie Garcia
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique et Télécommunications
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2024
• Etablissement(s) : Toulouse, École nationale de l’aviation civile
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : ENAC-LAB - Laboratoire de Recherche ENAC

Mots clés

Mots clés libres

Ihm

Drone

Ia

Vr

Hci

Drone

Ai

Vr

Résumé

Cette thèse vise à la conception et à l'évaluation de nouvelles techniques d'interaction permettant à un seul opérateur de planifier, contrôler et superviser une mission de recherche et sauvetage pour une flotte de drones. La thèse explorera l'utilisation d'Intelligence Artificielle (IA) pour tirer parti de la planification sans collision pour les grandes flottes et la Réalité Virtuelle (RV) afin d'améliorer la conscience de la situation. Il s'agira de lever des verrous théoriques et empiriques sur les interactions permettant un partenariat efficace avec une IA basée sur modèle environnemental pour le contrôle de flotte de drone en VR. En particulier, il s'agira de concevoir des interactions permettant aux opérateurs de planifier, superviser et contrôler efficacement des opérations complexes à l'aide de ce paradigme de contrôle spécifique. La thèse étudiera également des moyens de contrôler le système de manière flexible et efficace afin de pouvoir s'adapter à des événements ou des situations inattendus. La combinaison d'un contrôle de haut niveau et d'un contrôle plus direct d'entités uniques ou de groupes via un point de passage, par exemple, a également été identifiée comme un moyen privilégié par les opérateurs pour effectuer des tâches de recherche de cibles (Walker et al. 2013). La thèse devra permettre de caractériser les moyens de contrôle les plus efficaces pour des tâches données comme la recherche de cibles, la livraison de matériel ou l'exploration de zones. Concernant les apports de la VR, au-delà de la facilité de simulation permise, il s'agira d'évaluer l'utilisabilité de l'interface basée sur la RV (performance de la tâche, conscience spatiale, prise de décision, charge cognitive) par rapport aux interfaces conventionnelles.

This PhD aims at designing and evaluating interactions enabling a single operator to plan, control and supervise a search and rescue mission for a fleet of drones. The thesis will explore the use of Artificial Intelligence (AI) to leverage collision-free planning for large fleets and Virtual Reality (VR) to enhance situational awareness. The aim is to overcome theoretical and empirical barriers to effective partnership with environmental model-based AI for drone fleet control in VR. In particular, the aim will be to design interactions enabling operators to efficiently plan, supervise and control complex operations using this specific control paradigm. The thesis will also investigate ways of controlling the system flexibly and efficiently, so that it can adapt to unexpected events or situations. The combination of high-level control and more direct control of single entities or groups via a waypoint, for example, has also been identified as a preferred way for operators to perform target-seeking tasks (Walker et al. 2013). The thesis should enable us to characterize the most effective means of control for given tasks such as target search, equipment delivery or area exploration. With regard to the contributions of VR, beyond the ease of simulation enabled, the aim will be to assess the usability of the VR-based interface (task performance, spatial awareness, decision-making, cognitive load) compared with conventional interfaces.