Exploration autonome et efficiente de chantiers miniers souterrains inconnus avec un drone filaire
- Date :
- Cet événement est passé.
- Type :
- Soutenance de thèse
- Lieu :
- Local P2-1002 de l’Institut interdisciplinaire d’innovation technologique (3IT) et par Teams
Description :
Doctorant: Louis Petit
Directeur de recherche: Alexis Lussier Desbiens
Président de jury: Abderraouf Boucherif
Résumé: Cette thèse a pour but de développer un algorithme de navigation autonome pour un drone filaire qui effectue des missions de cartographie des chantiers miniers souterrains. Deux aspects de la navigation autonome sont considérés: la planification de trajectoire et l’exploration. Le système calcule une trajectoire qui cartographie l’environnement complet, en minimisant le temps de mission et en respectant la longueur maximale de fil embarquée. La planification de trajectoire à l’aide d’arbres aléatoires (RRT) trouve rapidement un chemin réalisable, mais l’optimisation est coûteuse en calcul et la performance est variable et imprévisible. L’exploration par la méthode des frontières est représentative de l’espace à explorer et le chemin peut être optimisé en résolvant un Traveling Salesman Problem (TSP), mais les techniques existantes pour un drone filaire ne considèrent que le cas bi-dimensionnel et n’optimisent pas le chemin global. Pour relever ces défis, cette thèse présente 2 nouveaux algorithmes. Le premier, RRT- Rope, produit un chemin égal ou plus court que les algorithmes existants en un temps de calcul significativement plus court, jusqu’à 70% plus rapide que le meilleur algorithme dans un environnement représentatif. Le deuxième algorithme, TAPE, est la première méthode d’exploration de cavités en 3D qui minimise le temps de mission et la longueur du fil déroulé. En moyenne, le trajet global est 4% plus long que la méthode qui résout le TSP, mais le fil reste sous la longueur autorisée dans 100% des cas, contre 53% avec la méthode initiale. Les travaux réalisés ouvrent la porte à de nouvelles approches de navigation dans le domaine des missions d’inspection, de surveillance, de cartographie et de Search and Rescue.
Doctorant: Louis Petit
Directeur de recherche: Alexis Lussier Desbiens
Président de jury: Abderraouf Boucherif
Résumé: Cette thèse a pour but de développer un algorithme de navigation autonome pour un drone filaire qui effectue des missions de cartographie des chantiers miniers souterrains. Deux aspects de la navigation autonome sont considérés: la planification de trajectoire et l’exploration. Le système calcule une trajectoire qui cartographie l’environnement complet, en minimisant le temps de mission et en respectant la longueur maximale de fil embarquée. La planification de trajectoire à l’aide d’arbres aléatoires (RRT) trouve rapidement un chemin réalisable, mais l’optimisation est coûteuse en calcul et la performance est variable et imprévisible. L’exploration par la méthode des frontières est représentative de l’espace à explorer et le chemin peut être optimisé en résolvant un Traveling Salesman Problem (TSP), mais les techniques existantes pour un drone filaire ne considèrent que le cas bi-dimensionnel et n’optimisent pas le chemin global. Pour relever ces défis, cette thèse présente 2 nouveaux algorithmes. Le premier, RRT- Rope, produit un chemin égal ou plus court que les algorithmes existants en un temps de calcul significativement plus court, jusqu’à 70% plus rapide que le meilleur algorithme dans un environnement représentatif. Le deuxième algorithme, TAPE, est la première méthode d’exploration de cavités en 3D qui minimise le temps de mission et la longueur du fil déroulé. En moyenne, le trajet global est 4% plus long que la méthode qui résout le TSP, mais le fil reste sous la longueur autorisée dans 100% des cas, contre 53% avec la méthode initiale. Les travaux réalisés ouvrent la porte à de nouvelles approches de navigation dans le domaine des missions d’inspection, de surveillance, de cartographie et de Search and Rescue.