Planification de chemin d'hélicoptères sur une architecture hétérogène CPU FPGA haute performance

par Omar Souissi

Thèse de doctorat en Informatique

Le président du jury était Michel Gourgand.

Le jury était composé de Abdelhakim Artiba, Rabie Ben Atitallah, David Duvivier, Chengbin Chu, Imed Kacem, Nicolas Belanger, Jean-Luc Dekeyser.

Les rapporteurs étaient Chengbin Chu, Imed Kacem.


  • Résumé

    Les problématiques de sécurité sont aujourd’hui un facteur différentiateur clé dans le secteur aéronautique. Bien que certains systèmes d’assistance aux hélicoptères existent et qu’une partie de la connaissance associée aux situations d’urgence ait pu être identifiée, reste que les travaux antérieurs se limitent pour la plupart à une autonomie de bas niveau. Ainsi la génération d’un plan de vol sous fortes contraintes de temps représente à ce jour une voie d’exploration nouvelle, et un défi technologique essentiel pour l’hélicoptère de demain. A cet égard, AIRBUS HELICOPTERS accorde un fort intérêt à la conception d’un système décisionnel capable de générer des plans de vols en temps réel. L’enjeu de l’intelligence répartie au travers de systèmes décisionnels distribués constitue un axe de recherche fort, et un des contributeurs clés pour un positionnement leader d’AIRBUS HELICOPTERS sur la thématique sécurité. Aujourd’hui, l’étude des systèmes décisionnels embarqués dans les engins volants constitue un défi majeur pour divers groupes de travail académiques et industriels. En effet, la résolution de ce défi fait appel généralement à différentes compétences afin de maîtriser plusieurs aspects du système recouvrant les domaines d’acquisition, d’analyse et de traitement de données. Et ce dans le but de prendre des décisions en temps-réel en prenant en considération plusieurs paramètres contextuels et environnementaux. Les défis scientifiques à contourner dans la présente thèse s’articulent sur deux axes majeurs. Dans un premier temps, il faut proposer une approche complète pour une planification en temps réel d’un plan de vol d’hélicoptères. Permettant à cette dernière de faire face à d’éventuels événements dynamiques tel que l’apparition de nouveaux obstacles ou un changement de mission. Ensuite, nous nous intéressons à une implantation embarquée de la solution proposée sur une architecture hétérogène haute performance.

  • Titre traduit

    Path planning on a high performance heterogeneous CPU/FPGA architecture


  • Résumé

    Security issues are today a key-differentiator in the aviation sector. Indeed, it comes to ensure the safety of expensive equipments but above all to save human lives. In this context, it is necessary to offer an important level of autonomy to helicopters. Although some studies have been carried out in this area, the dynamic generation of a sequence of maneuvers under hard time constraints in an unknown environment still represents a major challenge for many academic and industrial working groups. AIRBUS HELICOPTERS as a leader of helicopters manufacturing, looks forward to integrate an assistance system for mission re-planning in the next generation of aircrafts.The work conducted in this PhD thesis falls within a collaboration between AIRBUS HELICOPTERS and UNIVERSITE DE VALENCIENNES ET DU HAINAUTCAMBRESIS. One of the main purposes of this work is efficient flight plan generation. Indeed, for intelligent assistant systems we need to generate a new path planning inorder to face emergency events such as an equipment failure or adverse weather conditions. The second major objective of this work is the deployment of mission planning tasks onto a high performance architecture CPU/FPGA in order to meet real-time requirements for the dynamic optimization process. In the present work, we first studied efficient flight plan generation. Indeed, we developed efficient and effective algorithms for helicopter path planning. Then, in order to obtain a real-time system, we resolved the problem of scheduling optimization on a heterogeneous architecture CPU / FPGA by proposing several scheduling methods including exact approaches and heuristics.

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