Atterrissage basé vision d'un avion de ligne – Visioland

Des études théoriques sont actuellement en cours dans le domaine de l'automatique et du traitement d'image. Celles-ci seront prochainement testées sur les deux plateformes du projet :
- un aéronef à voilure fixe conçu par la société l'Avion Jaune et automatisé à l'ONERA: avec ce drone seront testés en conditions réelles les algorithmes de perception, de guidage et de pilotage développés dans le projet.
- un simulateur d'Airbus très représentatif d'un avion de ligne : celui-ci permettra de tester les logiciels développés dans le projet en interaction avec un pilote.

En cours

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L'atterrissage d'un avion de ligne constitue l'une des phases de vol les plus critiques, bien que sa durée ne représente que 4% de l'ensemble du vol. Si des moyens sol dédiés (ILS/GPS) offrent une assistance au pilote afin d'en accroître la sécurité, ces infrastructures, conséquentes et coûteuses, n'équipent pas tous les aéroports dans le monde. En outre, les atterrissages d'urgence se font par définition sur des terrains n'offrant pas un tel soutien.
Dans ce contexte, le projet VISIOLAND se propose de contribuer à l'augmentation du niveau global de sécurité et d'automatisation de cette phase d'atterrissage, en étudiant en particulier le cas d'un terrain non préparé. L'approche proposée consiste à exploiter les informations issues de capteurs visuels embarqués en offrant des solutions nouvelles aux problèmes techniques soulevés par l'utilisation de cette nouvelle faculté de perception.
Il s'agira :
- de définir le choix du capteur visuel le plus adéquat,
- de choisir les informations visuelles pertinentes,
- d'étudier des techniques de traitement d'image et les imprécisions associées,
- de développer des techniques d'estimation, de commande et de diagnostic d'intégrité adaptées,
- d'inclure les aspects interaction avec l'équipage.

Une automatisation accrue de cette phase de vol n'ayant pas pour but de supprimer l'équipage mais plutôt de réduire sa charge de travail, ainsi que ses besoins en formation spécifique, nous proposons d'exploiter les informations visuelles dans le but d'assister l'équipage et de lui faire valider les choix techniques posés lors des problèmes de diagnostic.

Les innovations techniques et scientifiques ainsi réalisées seront implémentées pour évaluation sur deux plateformes:
- un aéronef à voilure fixe conçu par la société l'Avion Jaune et automatisé à l'ONERA: avec ce drone seront testés en conditions réelles les algorithmes de perception, de guidage et de pilotage développés dans le projet.
- un simulateur d'Airbus très représentatif d'un avion de ligne : celui-ci permettra de tester les logiciels développés dans le projet en interaction avec un pilote.

Le consortium choisi regroupe cinq partenaires académiques et industriels avec des compétences reconnues et complémentaires pour mener à bien ce projet ambitieux :
- l'INRIA (LAGADIC) dont l'axe de recherche est l'application de la vision à la robotique;
- l'IRCCyN (Equipes COMMANDE et ROBOTIQUE) dont l'expertise en automatique théorique est reconnue, développera sur cette base des méthodes utilisant les informations visuelles dans la boucle de guidage et de pilotage, via la synthèse d'observateurs et de lois de commandes non linéaires utilisant ces informations.
- l'ONERA (DSCD) est le partenaire privilégié d'Airbus dans le développement de ses méthodes et outils de pilotage, guidage et d'aide à la décision. En outre, DCSD possède un laboratoire de drones et mettra à disposition de ce projet le drone réalisé sur la base de l'aéronef conçu par l'Avion Jaune.
- AIRBUS, un des leaders mondiaux de la production d'avions de ligne, contribue par son expérience et sa maîtrise du contexte opérationnel et industriel mis au service du consortium. Il mettra aussi à disposition du projet un simulateur d'avion de ligne sur lequel le pilote et les nouveaux algorithmes seront en mesure d'interagir.
- SPIKENET TECHNOLOGY, PME Toulousaine, qui développe et commercialise une technologie basée sur les neurosciences pour le traitement d'informations visuelles.