Directeur de thèse : Raja CHATILA
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Laboratoire d'accueil à l'ONERA : Département Commande des Systèmes et Dynamique du vol
Lieu : Centre de Toulouse CERT, 2, avenue E. Belin, B.P. 4025, 31055 TOULOUSE CEDEX 4 - Tél. (0)5.62.25.25.61 - Fax (0)5.62.25.25.64
Université/École d'inscription en thèse : SUPAERO
Bourse : Bourse MENRT
Résumé du sujet de thèse :
- Contexte industriel et scientifique
Le sujet de thèse concerne les stratégies, la planification et le contrôle d'exécution pour les systèmes autonomes. On s'intéresse aux cas pour lesquels la planification et l'exécution sont imbriquées. Les travaux déjà conduits par le département ont porté sur :
- la conduite d'un véhicule autonome sous-marin (étude DCE/GESMA),
- la poursuite de cible par un robot mobile (collaboration avec l'Université de Stanford),
- la commande de missile (étude EUROFINDER en partenariat avec MBD et QinetiQ).Les industriels, en particulier EADS, développent des systèmes aériens autonomes (ou drones). Dans ce cadre, des progrès au niveau de la planification de mission seraient fortement appréciés.
- Résumé du sujet
Cette thèse se situe dans le cadre de la conduite de véhicules partiellement ou totalement autonomes. Pour ces systèmes, il existe des algorithmes de planification de missions caractérisées par le passage en différents points d'une zone partiellement connue avec la réalisation d'opérations de renseignement. Cette planification peut être réalisée à plusieurs niveaux :
- la gestion de mission (choix des objectifs),
- le calcul d'itinéraires (ordonnancement des points de mission),
- le calcul de trajectoires (optimisation du comportement dynamique entre points de mission).
Par ailleurs, le contrôle de l'exécution de la mission (en modes nominal et dégradés) peut se baser sur une description du comportement du véhicule par des réseaux de Petri.
Le calcul d'un itinéraire optimal doit intégrer plusieurs critères et contraintes, fonctions, par exemple, de l'énergie embarquée disponible, de la précision de localisation du véhicule et du respect de créneaux horaires. Suivant le type d'algorithmes utilisé, les caractéristiques du problème pourront être prises en compte plus ou moins facilement, la solution sera obtenue plus ou moins rapidement et sa qualité pourra varier. Le choix d'un algorithme est donc délicat et peut dépendre du contexte de la mission. Par exemple, lors du traitement de certains modes dégradés, la priorité doit être mise sur la rapidité de l'obtention de la solution, car tant qu'une solution n'est pas disponible, le comportement du véhicule n'est commandé que par un pilotage réflexe.
L'objectif de cette thèse est, en partant de méthodes de planification décrites dans la littérature, de proposer et de mettre en œuvre des algorithmes adaptés au calcul d'itinéraires de véhicules autonomes. Ces algorithmes seront évalués objectivement par simulation et comparés entre eux dans le contexte de missions de véhicules aériens.
- Organisation du travail
Dans un premier temps, le travail consistera à formaliser de manière générique le déroulement d'une mission. Ce modèle devra intégrer les différents aléas, rendre compte du respect de contraintes, et indiquer les performances opérationnelles. Par ailleurs, il devra considérer les temps d'obtention des itinéraires calculés durant la mission. Dans cette partie, les particularités liées à l'utilisation d'un véhicule aérien seront prises en compte.
En parallèle, une étude théorique sur les algorithmes de planification sera conduite. Cette étude commencera par une partie bibliographique portant non seulement sur les techniques de calcul d'itinéraires mais aussi sur les méthodes d'intégration de différents critères et contraintes. En particulier, la fusion des critères et contraintes par l'intermédiaire de la logique floue sera considérée. Différentes alternatives pour la définition de méthodes seront proposées en fonction de leur adéquation au problème, de leurs qualités algorithmiques déjà démontrées et des qualités qu'on pourra prouver.
Finalement, les algorithmes seront intégrés par des procédures de décision codés sous forme de réseaux de Petri. Pour cela, le logiciel ProCoSA sera utilisé. Après implémentation, les alternatives seront validées sur un modèle de véhicule aérien par simulation de scénarios type.