localisation – LOCADRONE

Le projet LOCADRONE s’inscrit dans une thématique de surveillance de sites sensibles et de sécurité des citoyens et des soldats. Il s’agit plus précisément d’apporter une contribution à la lutte anti-drone en proposant une chaîne de traitement permettant d’obtenir en temps-réel les trajectoires dans l’espace de drones en vol à partir de données acoustiques enregistrées par des antennes de microphones.

Une des spécificités du projet est en effet de se baser uniquement sur le son produit par les drones qui contient généralement plusieurs harmoniques de la fréquence de passage des pales des moteurs de l’engin. La chaîne de traitement envisagée comporte trois étapes permettant de détecter la présence d’un drone, localiser ce dernier et suivre son déplacement au cours du temps. Elle doit s’adapter au cas de plusieurs drones et à des conditions environnementales bruitées. L’originalité du projet provient de la prise en compte de la signature du drone dans le processus de localisation en lui conférant une souplesse d’utilisation permettant de cibler au cours du temps, dans une représentation temps-fréquence, les fréquences d’intérêt et leurs variations locales.

Le projet s’appuie sur une thèse de doctorat soutenue qui a débouché sur la mise au point d’une méthode fournissant l’azimut et l’élévation d’un drone au cours du temps à partir d’enregistrements acoustiques. Il est en relation avec une thèse actuelle portant sur la reconnaissance de drones en vol par machine learning ou deep learning.

Le premier objectif du projet est d’étendre cette localisation en azimut et élévation à l’estimation de la distance source-antenne de façon à obtenir une position dans l’espace 3D. Ceci passe par le développement et l’expérimentation de plusieurs approches pouvant notamment travailler en équipe à partir de plusieurs antennes de capteurs. La géométrie des antennes sera optimisée de façon à accroitre la précision de la localisation.

Le projet débouchera sur un démonstrateur intégrant la solution. L’objectif est aussi de détailler les capacités de la méthode proposée en indiquant les précisions de localisation en fonction du type de trajectoire, de la vitesse des drones, de la distance source-antenne à partir de campagnes de mesures effectuées en présence de drones de différents types.

Le projet rassemble une équipe de trois partenaires : le Laboratoire d’Acoustique de l’Université du Mans (LAUM) et les sociétés ACB Engineering et DRONE REPONSE.