Memorial University of Newfoundland

Objet publié

On utilise souvent les aéronefs à décollage et à atterrissage verticaux (ADAV) pour transporter des marchandises à destination ou en provenance de lieux difficilement accessibles, mais aussi pour la surveillance, le soutien au sol et ainsi de suite. Une plus grande autonomie rehausse la performance de tels véhicules tout en atténuant les risques connexes. Une des principales difficultés que soulève l’autonomie en vol a trait à la détection des zones d’atterrissage et des obstacles, technique qui favorise un atterrissage sûr, fiable et rapide de l’ADAV. Les recherches actuelles dans le domaine reposent sur l’identification des zones d’atterrissage sécuritaires par de simples règles géométriques (à savoir, l’hélicoptère peut-il se poser dans la zone dépourvue d’obstacles). Toutefois, les approches de ce genre pourraient ne pas déboucher sur des résultats fiables, car elles ne prennent pas en compte les particularités du terrain (pente, type de sol, nature des obstacles voisins) susceptibles de rendre l’atterrissage plus dangereux. Le projet verra le développement d’un module de détection et de calcul qui recensera en temps réel les zones d’atterrissage et déterminera les obstacles par apprentissage profond. On recourra à une nouvelle solution à double capteur qui combine la détection à la télémétrie laser et aux capteurs optiques, deux techniques qui servent à préciser la géométrie d’un lieu et fournissent des données visuelles très fiables sur lui. On évaluera la performance du nouveau système au moyen des données saisies en vol par un drone à décollage et à atterrissage verticaux.