Comment les drones peuvent éviter les collisions en partageant les connaissances

Si la Federal Aviation Administration des États-Unis autorise l'utilisation généralisée de drones commerciaux, le ciel pourrait bientôt bourdonner d'essaims de véhicules aériens sans pilote, en particulier dans les centres urbains denses. Cela signifie que les drones seront chargés d'éviter les collisions de manière autonome, car leur nombre sera trop élevé pour compter à tout moment sur des contrôleurs aériens humains.

Les drones volant dans des villes densément construites devront être programmés pour prendre des décisions rapides afin d'éviter les collisions.

Le Stanford Intelligent Systems Laboratory n'est qu'une équipe de plus de 130 personnes travaillant avec la NASA pour résoudre la gestion du trafic de drones. Le système de gestion du trafic, qui sera en cours de développement au cours des prochaines années, aidera les drones à communiquer entre eux et à éviter les collisions potentielles.

Ils vont faire des missions beaucoup plus inhabituelles qui les obligeront à voler dans des trajectoires de vol sinueuses, explique Mykel Kochenderfer, directeur du laboratoire de Stanford. Être robuste face à cette incertitude est très, très important.

À article récent publié par Kochenderfer et Hao Yi Ong, étudiant diplômé en génie mécanique, décrit un processus de décision rapide que le système de gestion du trafic peut utiliser pour rediriger les drones et éviter une collision. Leur équipe a exécuté plus d'un million de simulations de situations de conflit pour n'importe où entre deux et 10 drones. Les drones ont reçu différents niveaux d'informations sur les autres drones du système, puis ont été testés sur leur temps de réponse et la fréquence à laquelle ils se sont heurtés à des conflits.

Les chercheurs de Stanford ont découvert que les drones pouvaient prendre les décisions les plus rapides lorsqu'ils étaient associés à l'autre drone le plus proche, et les deux ne considéraient que le comportement de l'autre. La réponse la plus lente s'est produite lorsque les drones ont examiné leur propre environnement, puis ont transmis leurs résultats à un système central qui a renvoyé les décisions à l'ensemble du groupe. Le temps de décision augmentait toujours à mesure que davantage de drones entraient dans la simulation, mais le système était toujours en mesure de prendre une décision sur le réacheminement d'un drone dans les 50 millisecondes.

Alors que les drones transmettant leurs données à un système central de prise de décision étaient les plus lents, c'était aussi le plus sûr. Les drones étaient les moins susceptibles de rencontrer des conflits lorsqu'ils transmettaient des données à un système central. Les drones qui recevaient des données de localisation sur d'autres drones et supposaient qu'ils resteraient sur le même chemin étaient les plus susceptibles de rencontrer des conflits.

Le laboratoire de Stanford travaille également sur les voitures autonomes et le contrôle du trafic aérien pour les avions conventionnels. L'un de ses projets, que Kochenderfer a développé en partie avec d'anciens collègues du MIT, consistait à utiliser une petite quantité de puissance de calcul pour décider comment un avion devait éviter une collision. Traditionnellement, l'évitement des collisions a été guidé par près de 2 000 pages de documents qui détaillent tous les scénarios possibles et comment réagir. La solution de Stanford et du MIT est actuellement en cours de normalisation pour une utilisation sur tous les gros avions.

La NASA prévoit de passer 2016 à tester les systèmes de gestion du trafic de drones qu'elle a développés jusqu'à présent sur les sites de test de drones mis en place aux États-Unis par la FAA. En novembre, une équipe de la NASA a piloté un drone à Moffett Field en Californie tout en simulant des conflits avec des drones générés sur un ordinateur, déclenchant une première version du système de gestion du trafic pour alerter les drones des collisions potentielles. La FAA a également testé des systèmes similaires développés par une société de logiciels et de services de drones Faucon de précision (voir la FAA testera la capacité des drones à se sortir des ennuis).

Pour permettre des UAS [systèmes d'aéronefs sans pilote] à grande échelle avec un mélange d'au-delà de la ligne de visée visuelle et dans la ligne de visée visuelle, nous avons besoin d'un système qui se compose de technologies pour gérer l'espace aérien et les capacités sur l'UAS lui-même, les règles de l'espace aérien, et les procédures de gestion des imprévus et des urgences, explique Parimal Kopardekar, qui dirige le programme de contrôle du trafic de drones de la NASA.

Kochenderfer dit que les chercheurs de Stanford ont testé leur travail dans des simulations, mais ne l'ont pas encore vu fonctionner avec de vrais drones. Valider que cela fonctionne dans les airs est l'une des dernières étapes.

C'est l'un des domaines les plus passionnants de l'aérospatiale à l'heure actuelle - l'utilisation de drones, dit Kochenderfer. De nombreuses applications qu'ils permettent peuvent conduire à de nouveaux modèles économiques, mais le potentiel de sauver des vies et d'améliorer l'efficacité, je pense que c'est vraiment très intéressant.

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