Thèse soutenue

Modélisation et simulation d'une station mono-opérateur pour le contrôle de drones et la planification de trajectoire
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Auteur / Autrice : Alain Ajami
Direction : Jean-Paul André Gauthier
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées
Date : Soutenance le 03/10/2013
Etablissement(s) : Toulon
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes (La Garde, Var) - LSIS

Mots clés

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Résumé

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Ce travail s’inscrit dans le projet plus global SHARE dont l’objectif principal est de concevoir une station de contrôle sol universelle mono-opérateur de nouvelle génération pour le contrôle et la commande de drones à voilure fixe et voilure tournante.L’objectif de cette thèse est de développer un simulateur générique de la station de contrôle capable de simuler en temps réels les différents types de drones, les capteurs embarqués (caméra), l’environnement et les différentes missions militaires définies par le standard STANAG 4586. Après une modélisation des différentes parties de la station, nous présentons l’architecture adoptée pour le simulateur et le module de contrôle. Ce dernier est divisé en plusieurs niveaux hiérarchiques, dont le niveau supérieur contient les algorithmes de planification de trajectoire pour les drones à voilure fixe HALE (haute altitude, longue endurance). Ces algorithmes servent à calculer un chemin admissible entre un point de départ et un point d’arrivée en minimisant une fonction de coût.Enfin nous avons développé un système d’aide à la décision pour la gestion en ligne des missions, capable de réaliser une sélection d’objectifs, et une sélection du meilleur chemin proposé par les algorithmes de planification de trajectoire. Cet outil a pour objectif d’aider l’opérateur de la station à prendre la meilleure décision en maximisant les récompenses obtenues lors de la réalisation des objectifs et en minimisant certains critères tels que la consommation des ressources, le danger, les conditions météorologiques, etc.