Les recherches suggèrent que six têtes – ou six drones – valent mieux qu’un.

C’est pourquoi les scientifiques envisagent de plus en plus d’utiliser des essaims de petits drones pour faire leur travail. Un nouveau système de navigation bio-inspiré pourrait aider à faire de ces essaims salvateurs une réalité.

Parce que les plus gros drones ont l’espace physique et la poussée nécessaires pour transporter des microprocesseurs relativement puissants – ainsi que des grosses batteries qui les alimentent – ils sont capables d’effectuer des tâches telles que suivre des cartes de plans. Cela dit, un essaim de petits quadcoptères qui coopèrent peut couvrir un espace donné beaucoup plus rapidement qu’un gros drone.

Le problème, c’est que ces petits gars n’ont ni la taille ni la puissance nécessaires pour effectuer des calculs complexes à bord. C’est dans cet esprit que des chercheurs de l’Université de technologie de Delft (Pays-Bas) et de l’Université Radboud de Nimègue (Nijmegen), ainsi que des collègues de l’Université britannique de Liverpool, ont mis au point un type d' »algorithme de bug ».

Le système a été inspiré par la façon dont les essaims d’insectes volants explorent leur environnement, en évitant simplement les obstacles et en suivant la configuration du terrain au fur et à mesure qu’ils se déplacent, puis en retournant à leur base. Aucune carte n’est impliquée.

L’un des petits « drones de sauvetage »

Lorsque l’algorithme a été utilisé pour contrôler un essaim de six petits quadcoptères Crazyflie 2.0, les appareils ont pu explorer collectivement environ 80 % des pièces ouvertes d’un étage d’un bâtiment, en six minutes – selon les scientifiques, un seul gros drone ne pourrait le faire dans le même délai.

Après avoir d’abord quitté leur base d’attache, chaque drone n’est allé dans une direction différente. Grâce à des capteurs embarqués, ils ont pu à la fois éviter les obstacles et suivre les contours des murs, ainsi que des objets tels que des meubles dans chaque pièce. De plus, ils ont été en mesure d’évaluer l’emplacement relatif des uns et des autres (et d’éviter ainsi les collisions en vol) en surveillant la force des signaux sans fil transmis par les puces à bord de chaque drone.

Lorsque leurs batteries ont atteint une charge de 60 %, tous les drones ont suivi le signal d’une balise radio jusqu’à leur base d’origine. Les scientifiques ont ensuite pu visionner les vidéos filmées par les caméras des appareils et enregistrées sur des cartes SD embarquées, déterminant l’emplacement d’un mannequin rouge représentant une personne à sauver.

« Les algorithmes de bug ne font pas de cartes de l’environnement, mais traitent les obstacles à la volée « , explique Kimberly McGuire, doctorante à Delft. « En principe, les cartes détaillées sont très pratiques, car elles permettent à un robot de naviguer de n’importe quel point de la carte vers n’importe quel autre point, le long d’un trajet optimal. Cependant, les coûts de réalisation d’une telle carte sur de minuscules robots sont prohibitifs. L’algorithme de bug proposé conduit à des chemins moins efficaces mais a le mérite qu’il peut même être implémenté sur des robots minuscules. »

https://www.tudelft.nl/en/2019/tu-delft/swarm-of-tiny-drones-explores-unknown-environments/

https://robotics.sciencemag.org/content/4/35/eaaw9710