Projet : un drone capable de choisir son chemin sans GPS et en évitant les obstacles

Pour voler d’un point A à un point B de manière automatique, les drones s’appuient le plus souvent sur une solution GPS. Le projet de Nicholas Rehm est destiné à montrer ce qu’il est possible de faire sans GPS.

Pourquoi se passer de GPS ?

Pour réaliser des vols en l’absence de signaux, en intérieur ou en sous-sol par exemple. Ou pour ne pas être perturbé par un brouillage naturel des signaux GPS  (lors des très rares tempêtes solaires exceptionnelles), et bien sûr en cas d’interruption de service ou de brouillage volontaire par l’humain.

Un projet complexe…

Nicholas Rehm a publié une vidéo résumant ses travaux pour réaliser un drone capable de se déplacer d’un point A à un point B sans GPS et en évitant les obstacles. Elle dure un peu moins de 13 minutes, en anglais (activez les sous-titres en français si vous n’êtes pas à l’aise), ce qui ne reflète pas la complexité du développement et de la mise au point du drone. Lequel est un multirotor basé sur un Raspberry Pi 4 et le système d’exploitation Robotic Operating System (ROS). Des explications sur l’implantation de ROS sur Raspberry Pi se trouvent ici.

A bord, il y a aussi…

… un IMU pour l’orientation, un LiDAR pour la distance au sol et un capteur Intel Realsense généralement utilisé pour la détection des obstacles… mais ce n’est pas le cas pour ce projet. Il est utilisé pour ses fonctions de Motion Tracking qui constituent l’outil principal de mesure de la vitesse relative du drone. Il permet d’estimer la position de l’appareil avec des techniques d’odométrie. Cela permet à l’appareil de se passer totalement d’un GPS pour réaliser des vols autonomes en s’appuyant sur du Motion Planning.

Motion Planning ?

Les fonctions de déplacement utilisées dans le projet reposent en partie sur l’algorithme de Dijkstra qui permet, pour faire simple, de calculer le plus court trajet sur un environnement complexe fait de noeuds et de chemins. Nicholas Rehm n’utilise pas le capteur Realsense pour détecter les obstacles – il est dédié au Motion Tracking -, mais une autre caméra. Elle filme en continu pour détecter des tags qui font office d’obstacles et, avec l’aide d’un algorithme, calcule la position du drone par rapport à ces tags.  Les informations sont injectées dans l’outil de calcul de trajet pour modifier le plan de vol en temps réel. Son principe lui permet d’ordonner à l’appareil de revenir en arrière s’il ne trouve pas de chemin sans obstacles et d’étudier les autres alternatives. 

Et ensuite ?

Nicholas Rehm explique que le principe de tags-obstacles est destiné à être remplacé par des outils de détection beaucoup plus efficaces, et que le Motion Planning a tout intérêt à passer d’un modèle 2D à un modèle 3D pour réellement s’accommoder de toutes les situations. Il faudra probablement d’autres capteurs pour réaliser des vols dans des environnements plus difficiles en l’absence de repères, de nuit ou en présence de brouillard, de fumée… 

Merci à Bud UAV pour l’info !