Cοntrôle et cοοrdinatiοn d'une flοtte de drοnes - Institut National des Sciences Appliquées de Rouen
Thèse Année : 2024

control and coordination of a drone fleet

Cοntrôle et cοοrdinatiοn d'une flοtte de drοnes

Résumé

The thesis project aims to control and coordinate the actions of a set of autonomous drones, for swarm operation. Three key applications are targeted : — a warehouse inventory problem combining a set of ground robots and drones, — an air quality measurement problem (characterization of plumes), — a problem of deploying drones for multiple surveillance missions over long periods. These applications add to the collective mobile robotics difficulties the optimization under uncertainty, the design of a collective intelligence and fleet robustness and flexibility objectives. The research work led to the development of two software bricks. The first, named Supervisor, manages the drone fleet. This includes the creation of missions, and the dynamic distribution and reallocation of robots within missions, following a decision-support logic. This involves the implementation of a greedy algorithm defining the scheduling of drones in missions according to context, objectives and available resources. The second, called the Mission Manager, is responsible for carrying out the missions and executing the Supervisor’s requests- triggering missions / reallocations. These developments have been compared in terms of theoretical performance through the warehouse inventory application case, and demonstrated in application on multi-mission surveillance deployments. The results show evidence of adaptability to various contexts and robustness to hazards, operating on a system that has actually been implemented. The study of drone swarms for air quality monitoring has led to the development of a three-dimensional drone formation control algorithm. The method is based on the use of virtual forces to attract and repel drones according to their environment. The formation is generated by using Fourier descriptors to describe its shape. Simulation and practical tests show that the formation is maintained despite shape shifting and drone extractions/insertions.
Le projet de thèse vise à contrôler et coordonner les actions d’un ensemble de drones autonomes, pour un fonctionnement en essaim. Trois applications clefs sont ciblées : — un problème d’inventaire d’entrepôts combinant un ensemble de robots terrestres et de drones, — un problème de mesure de la qualité de l’air (caractérisation de panaches de polluants), — un problème de déploiement de drones pour de multiples missions de surveillance sur de longues durées. Ces applications ajoutent aux difficultés liées à la robotique mobile collective un volet d’optimisation sous incertitude, la conception d’une forme d’intelligence collective et des objectifs de robustesse et de flexibilité de la flotte. Le travail de recherche a mené au développement de deux briques logicielles. La première, nommée Superviseur, gère le parc de drones. Cela comprend la création de missions, la répartition et la réallocation dynamique des robots dans les missions en suivant une logique d’aide à la décision. Il s’agit de l’implémentation d’un algorithme glouton définissant les ordonnancements des drones dans les missions selon le contexte, les objectifs et les ressources à disposition. La seconde, appelée Gestionnaire de Mission, assure la réalisation des missions et l’exécution des demandes du Superviseur- déclenchement de missions / réallocations. Ces développements ont été comparés sur le plan des performances théoriques au travers du cas d’application de l’inventaire d’entrepôt et démontrés en application sur des déploiements de multi-missions de surveillance. Les résultats montrent des preuves d’adaptabilité aux contexte divers et une robustesse aux aléas, fonctionnant sur une système réellement mis en œuvre. L’étude des essaims de drones pour le contrôle de la qualité de l’air a abouti au développement d’un algorithme de contrôle de formation plane de drones en trois dimensions. La méthode repose sur l’utilisation de forces virtuelles pour attirer et repousser les drones selon leur environnement. La formation est générée par l’utilisation des descripteurs de Fourier pour en décrire la forme. Les essais en simulations et en pratique relatent d’un maintien de la formation malgré les changements de silhouette de celle-ci et les extractions / insertions de drones.
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Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04879395 , version 1 (10-01-2025)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04879395 , version 1

Citer

Etienne Petitprez. Cοntrôle et cοοrdinatiοn d'une flοtte de drοnes. Informatique [cs]. Normandie Université, 2024. Français. ⟨NNT : 2024NORMLH18⟩. ⟨tel-04879395⟩
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