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| + | https://dev.px4.io/en/simulation/gazebo.html | ||
Version du 5 mars 2019 à 14:45
Sommaire
Présentation générale
Description
De nos jours, les drones sont présents dans de nombreux domaines : industrie, agriculture, sports, loisir... etc. Dans les airs ou dans la mer, ils ont tous des buts différents selon leur utilisation.
Nous allons nous concentrer sur les drones d'application industrielle. Ils présentent de nombreux enjeux, comme la commande automatique, l’évitement d'obstacles, la détection d'intrus, d’événement indésirables.
L'ouverture à la programmation et à la modification hardware/software peut être un frein dans la mise en place d'une application industrielle de drone, c'est pourquoi nous allons nous concentrer sur un drone avec module de programmation open source.
Plus particulièrement, notre projet se servira du drone Drone Aero Ready To Fly de chez Intel®.
Caractéristiques principales du drone Aero Ready to Fly d'Intel®
- Equipé de la technologie Intel RealSense™ (caméra de profondeur)
- Fonctionne avec le système Linux
- Contrôleur de vol pré-programmé avec logiciel Dronecode PX4 (open source)
- Prise en charge du SDK AirMap pour les services aériens (open source)
| Chiffres clés |
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Matériel fournit avec le drone Intel Aero Ready To Fly
- Carte de calcul Intel Aero
- Kit d'accessoires Intel Aero Vision
- Boîtier de carte de calcul Intel Aero
- Contrôleur de vol Intel Aero avec pilote automatique Dronecode PX4
- Capteurs GPS et boussole
- Châssis en fibre de carbone
- 8 hélices enfichables : 4 hélices de type A, 4 hélices de type B (2 jeux complets)
- 4 contrôleurs de vitesse électronique (ESC)
- 4 moteurs brushless (ESC et moteur - conçus et fabriqués par Yuneec)
- Emetteur-récepteur Spektrum* DXe - DSMX 2,4 GHz, complet avec 4 piles AA
- Une caméra Intel RealSense R200, une caméra 8 MP et une caméra VGA.
https://fr.rs-online.com/web/p/kits-de-developpement-pour-processeurs-et-microcontroleurs/1368796/
Objectifs
Le fil directeur de notre projet est le contrôle d'un drone sous les facettes d'informatique, microélectronqiue et automatique. Au niveau informatique, nous nous concentrerons sur le développement d'algorithmes de déplacement et d'évitement d'obstacle. Pour la partie microélectrique nous nous pencherons sur le fonctionnement des moteurs, des cartes électroniques et des capteurs. Enfin nous nous servirons de l'automatique pour réguler en vitesse et en position de notre drone.
L'objectif final est de développer le drone mis à notre disposition afin qu'il puisse se déplacer d'un point A à un point B tout en évitant les obstacles. Au cours de son déplacement il devra transmettre une vidéo à l'utilisateur.
Dans un premier temps, nous étudierons le fonctionnement générale d'un drone à 4 branches. Ensuite, nous allons étudier les différents protocles de transmission entre le drone et l'ordinateur, ainsi que les modules de programmation mis à notre disposition pour programmer et asservir le Intel Aero Ready to Fly. Puis, du côté pratique nous allons asservir une position statique à notre drone qu'il devra maintenir quelque soit la perturbation (vent, etc). Dans un second temps, nous développerons les fonctions d'évitement d'obstacles. Enfin, nous nous pencherons sur le déplacement 3D du drone afin qu'il puisse suivre une trajectoire GPS fournie par nos soins.
Comme piste d'amélioration, on pourra éventuellement optimiser l'autonomie, la précision GPS, ou bien imprimer en 3D des pièces pour protéger les hélices.
Analyse du projet
Positionnement par rapport à l'existant
Le principal avantage de notre drone est sa palteforme open source. Ainsi nous sommes en mesure de le programmer comme bon nous semble afin d'essayer de satisfaire pleinement le cahier des charges. Nous pouvons par exemple asservir les moteurs en vitesse directement via notre plateforme de programmation.
Le drone Intel® Aero Ready to Fly embarque une distribution Linux développé avec Yocto® Project. En outre, nous pouvons nous servir des plateformes ROS, MAVROS, MAVlink®, et des bibliothèques OpenCV® pour contrôler notre drone.
Enfin le contrôleur de vol de notre drone dispose déjà de la technologie Dronecode PX4 Autopilot, communiquant avec le protocol MAVlink®, qui contient le nécessaire pour faire voler notre drone en Open Source (dès la réception). Cependant, comme précisé dans les objectifs, notre but est d'améliorer les fonctionnalités de base du drone ce qui nous démarquera de nos concurrents (cf "réponse à la question difficile").
L'avantage de disposer de ces technologies est le fait de pouvoir développer des programmes d'analyse de l’environnement, et de régulation automatisé en vitesse et en position plus librement.
Analyse du premier concurrent
Constructeur : DJI
Constructeur de drone pour différentes utilisations :
- loisir, voyage
- sport, course
- cinéma, photographie
- inspection, surpervision, contrôle d'application industrielle
Premier concurrent analysé : DJI MAVIC2 PRO®
Le mavic 2 est reconnu dans le monde entier pour sa bonne qualité d'image. Petit et maniable, il est utilisé aussi bien par les particuliers que par les professionnels. Sa prise en main facile en fait un drone très répendu par les utilisateurs de drone haut de gamme. Cependant, toutes ces qualités nécessite un contrôle non automatisé (il faut intervenir physiquement sur le drone ou l'API pour qu'il effectue un vol). Il existe des planifiacteurs de vols mais il présente de nombreux inconvénients. Le mavic 2 est compatible avec DJI GS Pro™ et DJI flightHUB™.
DJI flightHUB™ est une solution logicielle très soffistiquée destinée aux professionnels. Cepdendant si on souhaite acquérir une vidéo temp réel sur notre PC, il faut débourser +300/mois. Notre solution propose certes moins de fonctionnalités, mais elle est gratuite et fournit le nécessaire qui satisfera la plupart des utilisations professionnelles courantes (cf scénario d'usage).
DJI GS Pro™ est une application disponible uniquement sur iOS et plus particulièrement sur iPad. Son gros désavantage réside dans le fait qu'elle n'est disponible ni sur PC, ni sur terminaux android. De plus il nous est impossible de régler la vitesse et la hauteur en fonction de différents points, elles ne sont définis que pour le vols dans son intégralité. En outre, la détection d'obstacle et la régulation en vitesse de chaque moteur n'est pas configurable. Nous nous démarquons en développant, sur PC, un plan de vols en influant sur ces paramètres afin d'avoir la trajectoire la plus adéquate possible avec le cahier des charges (cf réponse à la question difficile).
Analyse du second concurrent
Constructeur : Parrot
Constructeur de drone de plusieurs types comme :
- Drone pour l'agriculture (surveillance des cultures, du bétail)
- Drone pour l'architecture et la construction (inspection visuel et thermique, modélisation 3D pour la prise de mesure d'un devis ou relevé de l'existant)
- Drone pour la sécurité public (recherche et sauvetage de personnes, reconnaissance des sites, surveillance des incendies)
- Drone pour les loisirs, le sport, la photographie
Deuxième concurrent analysé : PARROT BEBOP2®
Il s'agit d'un drone compact, de petite taille, très léger (500g). L'autonomie reste la même que la plupart des drones du marché (~20/25min). En milieu professionnel, il est plutôt utiliser pour filmer un chantier ou survoler une installation industrielle.
Cependant pour avoir un bon résultat, il est nécessaire de le contrôler avec la télécommande, ce qui le démarque fortement de notre drone automatisé.
A noter qu'il dispose d'une API configurable pour lui imposer une trajectoire GPS (et donc se passer de la télécommande). Cependant la détection d'obstacle reste non configurable. De plus, l'analyse de la géométrie de l'environnement n'est pas programmable. En outre, la remonté temps-réels des informations de bord ainsi que le traitement d'image nécessite une programmation avancé en dehors de l'API. Enfin la régulation des moteurs et l’asservissent de l'altitude se fait automatiquement par le drone, il est impossible d'intervenir sur ces paramètres.
Pour finir, l'utilisation fermé du Bebop2 nous oblige à rester dans le cadre voulu par Parrot ; il nous est difficile de développer des algorithmes d’analyse de l'environnement et de contrôle automatisé avec le Bebop2.
Scénario d'usage du produit ou du concept envisagé
L'utilisation automatisée d'un drone peut être utilisée dans de nombreux domaines : industrie, agriculture, défense, sauvetage... Dans le cas où la mise en place de caméra est impossible, beaucoup trop lente, ou bien inadaptée à l'environnement cible (champ, fôret, territoire inhabité), l'utilisation d'un drone pour obtenir une acquisition vidéo est indispensable.
Dans notre scénario d'usage, nous allons imaginer un industriel qui souhaiterait contrôler l'état de son entrepôt toutes les heures. Ainsi notre drone pourra être capable de survoler l'ensemble de l’entrepôt (si l'autonomie de la batterie le permet) et d'acquérir une vidéo de l'ensemble du site, qui sera remontée à un poste de contrôle/sécurité. Grâce à ses capteur de détection d'obstacle, il sera en mesure d'éviter un obstacle inattendu qui sera automatiquement détecté et signaler au poste de contrôle. Dans ce scénario, la détection d'évenement inhabituel (intrus, incendie...) se fait via un agent au poste de contrôle par rapport à l'acquisition vidéo fournie par le drone. L'avantage d'utiliser un drone plutôt qu'un réseau de caméra, réside dans la souplesse et la maniabilité du drone. En effet il est capable de survoler une pile de conteneur ou bien de slalomer entre-eux afin de fournir une aquisition vidéo plus facilement qu'avec des caméra fixes.
Avec le temps, si notre projet est suffisamment avancé, on peux imaginer développer des programmes de traitement de l'image qui pourraient détecter des objets en mouvement et ainsi repérer des intrus automatiquement. Ou bien installer une caméra thermique pour détecter un incendie.
Réponse à la question difficile
Le drone étant livré monté, prêt à l'emploi, avec un contrôleur de vol près-programmé, qu'est ce que vous apporter en plus par rapport à ce qui est déjà possible de faire avec ce drone ?
Notre but est de développé une suite d'algorithme de contrôle automatisé de notre drone, en améliorant les fonctionnalités déjà disponibles. L'idée est de pouvoir imposer un comportement le plus adéquat en fonction de l'usage de l'utilisateur. Par exemple imposer d'aller moins vite dans une certaine zone, plus en hauteur dans une autre, etc. Et ensuite d’améliorer les fonctionnalités de base du drone en analysant la géométrie de notre environnement, la profondeur des obstacles, afin de pouvoir les éviter au mieux.
- Tout d’abord en agissant nous-même, directement sur l'asservissement en position et en vitesse de notre drone.
- Ensuite, en développant des programmes d'analyse de l'environnement via la caméra de profondeur Intel RealSense, et en programmant les algorithmes d'évitement d'obstacle et de signalement d'évènement inattendus.
- Pour finir en lui imposant une trajectoire à suivre, et en transmettant des informations de vols en temps-réel. La trajectoire peut se faire par GPS, cependant les modules inclus dans notre drone sont peut précis (l'ordre du mètre). Soit on améliore la précision en ajoutant un module supplémentaire, soit on devra penser à un système de balisage de notre environnement, soit notre cahier des charges tolère une imprécision de 2-3 mètres.
Bibliographie et webographie
Préparation du projet
A ce stade, nous avons définis notre projet en 3 axes :
- simulation du drone pour développer les alogrithmes de décollage, attérissage, déplacement
- utiliser un environnement plus complexe, simulant des objets en relief, des contraintes extérieurs, comme le vent, afin de développer des alogrithmes d'évitement d'obstacle
- adapter le fruit de notre simulation à notre drone physique (partie à developper)
Bibliographie :
https://dev.px4.io/en/simulation/gazebo.html
Cahier des charges du groupe
Le projet doit respecter plusieurs points :
Choix techniques : matériel et logiciel
Afin de mener à bien notre projet, nous avons besoin de :
- 1 ordinateur sous linux
- 1 drone Intel Aero Ready to Fly
Au niveau logiciel, nous avons besoin de :
- logiciel de simulation Gazebo
- logiciel de contrôle du drone Qgroundcontrol
Liste des tâches à effectuer
Equipe 1
Equipe 2
Equipe 3
Calendrier prévisionnel
Le calendrier prévisionnel peut se concrétiser sous la forme d'un diagramme de GANTT.
Equipe 1
Equipe 2
Equipe 3
Réalisation du Projet
Projet S6
Eventuellement créer des sous-pages par équipe avec le compte-rendu des réunions de groupe sur cette page principale.
