L'une des nombreuses façons dont les chercheurs travaillent pour améliorer les performances des drones autonomes consiste à les faire concurrencer les humains dans leurs courses. Il faut une certaine habileté pour piloter un minuscule quadricoptère dans un espace confiné à des vitesses incroyables, et en développant des algorithmes qui dépassent ces capacités, nous pouvons créer une génération de drones aux capacités incroyables. Des scientifiques de l'Université de Zurich affirment que grâce à un nouvel algorithme capable de construire une trajectoire de vol avec une grande efficacité, c'est exactement ce qu'ils ont fait.
En quelques années, les courses de drones sont passées d'un passe-temps clandestin de passionnés d'aviation à un sport professionnel, et parmi les organisations qui promeuvent ce haut niveau de compétition se trouve la Drone Racing League. Au cours de la saison 2019, les organisateurs ont pour la première fois inclus un concours spécial pour les développeurs de drones autonomes qui pourraient opposer leurs avions habités les uns aux autres pour des prix en espèces importants.
Le drone développé à l'Université de Delft a remporté la première place lors de la première compétition de qualification, prouvant qu'il est 12 % plus rapide que le deuxième drone autonome le plus rapide de cette catégorie. Mais dans un tour de bonus spécial, il n'a pas pu égaler le pilote humain professionnel Gabriel "Gab707" Kocher, terminant 5 secondes derrière son collègue.
Aujourd'hui, moins de deux ans plus tard, des chercheurs de l'Université de Zurich affirment avoir comblé cet écart, bien que dans des conditions complètement différentes et avec quelques réserves. Ils disent que les algorithmes précédents pour les drones autonomes étaient basés sur la simplification soit du système quadricoptère, soit de la trajectoire de vol elle-même. Le nouvel algorithme les améliore en tenant compte plus précisément des limites du drone et en calculant des "trajectoires optimales dans le temps" qui accélèrent et décélèrent à la bonne vitesse à différents points du parcours.
L'équipe a prouvé la valeur de son nouvel algorithme en l'utilisant pour diriger un quadcopter autour d'une piste de course. Des caméras externes ont été utilisées pour capturer le mouvement du drone et lui fournir des informations sur sa position en temps réel, qui informent ensuite l'algorithme à l'avenir. Le contrôle du quadricoptère a ensuite été confié à deux pilotes de course de drones professionnels, qui ont eu le temps de s'entraîner sur la piste à l'avance.
Tous les tours effectués par l'algorithme étaient plus rapides que ceux des pilotes humains, et les performances étaient plus stables, car après avoir déterminé le chemin optimal le long de l'itinéraire, il pouvait le répéter de manière fiable. Les scientifiques parlent, que c'est la première fois qu'un quadricoptère autonome bat des pilotes humains dans une course de drones, mais il faudra un certain temps avant que la Drone Racing League ne perde face à un ordinateur.
Cela est dû au fait que l'algorithme s'appuie non seulement sur des caméras externes pour mesurer sa position sur l'itinéraire, mais nécessite également environ une heure de calculs pour calculer la trajectoire optimale en termes de temps. Ce sont deux facteurs que les scientifiques cherchent à résoudre avant que l'algorithme ne trouve son chemin vers une utilisation commerciale : réduire les exigences de calcul de l'algorithme et lui permettre de s'appuyer sur des caméras embarquées.
Mais l'algorithme est toujours une avancée significative pour la technologie et pourrait s'avérer utile pour les drones conçus pour une grande variété d'applications. Qu'il s'agisse d'effectuer des opérations de recherche et de sauvetage, d'inspecter des bâtiments ou de livrer des marchandises, l'objectif est qu'ils le fassent avec une grande rapidité, efficacité et fiabilité.
Lisez aussi:
- HIPER SHADOW FPV Review - Quadricoptère abordable avec caméra
- Lunettes, télécommande et drone - DJI présenté un nouveau système DJI FPV