Apprentissage d'un pilote automatique pour les micro-drones en espace confiné – Proxilearn

Le projet Proxilearn exploite des techniques d'intelligence artificielle (apprentissage automatique) pour permettre aux micro-drones (10-20 cm / 50-80 g) d'évoluer dans des espaces très confinés (diamètre entre 40 cm et 1.5 m): conduits d'aération, tunnels, souterrains de stockage industriels, grottes naturelles ou carrières. Il se concentre sur 2 verrous scientifiques : (1) la stabilisation précise du drone malgré les turbulences résultant de l'interaction entre les rotors et l'environnement, et (2) le vol en autonomie en basse lumière avec des capteurs "minimalistes".

Nous développerons un stabilisateur en exploitant l'apprentissage automatique et des données acquises via un nouveau dispositif de mesure de forces basé sur un bras robot à 7 degrés de liberté. À partir de mesures de forces-couples dans de nombreuses situations (tube, près d'un mur, ...), nous entraînerons un réseau de neurones probabiliste qui prédira les forces s'exerçant sur le drone ; puis nous utiliserons ce modèle pour apprendre une politique de contrôle (un petit réseau de neurones), qui sera transférée sur le drone.

Nous concevrons en parallèle une plateforme expérimentale dotée d'une ensemble de capteurs pour le vol de proximité en milieu confiné, incluant une rétine artificielle et des micro-télémètres laser. Nous compléterons l'ensemble de capteurs en développant un algorithme de flux optique 2D pour cette rétine conçue pour détecter des contrastes, y compris à basse luminosité. Nous utiliserons tous ces capteurs pour estimer les états du drone par un filtre de Kalman étendu.


La troisième étape sera de tester et d'affiner le pilote automatique dans un environnement de plus en plus confiné et mal éclairé. Le pilote automatique se basera sur le contrôleur de stabilisation de vol développé par apprentissage et sur les états estimés par le filtre de Kalman étendu pour explorer, par exemple, une canalisation. Les données enregistrées en vol serviront à améliorer le modèle des forces, puis à affiner la politique de vol.


A terme, ce type de robot aérien sera capable de s'affranchir de la complexité du sol (marches, débris, eau, boue, etc.) en se déplaçant en 3D afin de pouvoir évoluer dans des réseaux de tunnels, mais aussi des tuyaux verticaux, des puits d'accès, etc. L'intérêt industriel est de pouvoir obtenir des images de sites dangereux ; l'intérêt sociétal est à la fois de permettre de mieux prendre en compte les risques liés au sous sol (effondrement de carrières, tunnels et grottes) et d'offrir un outil innovant pour l'archéologie ; l'intérêt pour la défense et la sécurité est de d'augmenter la connaissance d'une situation en ne nécessitant qu'un accès de petite taille.