Inspection de bâtiment par un drone (quadricoptère) semi-autonome
Ref: 2SC6090
Description
Les étudiants travailleront sur les problématiques liées à l'inspection technique par drones (diagnostic visuel et thermique) d'environnements intérieurs. Ils apporteront ainsi des réponses à des besoins en termesd’amélioration de performances énergétiques et de détection d’éventuelles dégradations, permettant en particulier des économies non négligeables au niveau des sites considérés.
Dans le cadre de l'enseignement d'intégration, on s'intéresse à aider un opérateur humain en automatisant autant que possible le contrôle du drone et en offrant à l'opérateur un contrôle logique de haut niveau. Les étudiants auront ainsi mis en œuvre des techniques d'asservissement avec la particularité d'inclure un opérateur humain dans la boucle de contrôle. Ils auront également intégré des techniques d'apprentissage automatique et de reconnaissance de forme pour l'interprétation des flux d'information issus des capteurs embarqués (vidéo principalement). Il s'agit d'un premier contact, par le versant applicatif et expérimental, avec le domaine de l'apprentissage automatique.
Ils auront acquis, au travers de cette expérience, une compétence plus générale sur la conception de systèmes robotiques avec ROS.
Attention: Un des points forts de la séquence est la validation expérimentale sur de vrais quadricoptères dans les bâtiments de l'école. Cela suppose d'acquérir la maîtrise de plusieurs outils (ROS, Linux, ...) ainsi que de compétences en programmation python. Un travail conséquent et une réelle motivation sont demandés aux étudiants ; le volume de la ST5 et la disponibilité de l'équipe pédagogique sont renforcés pour vous y accompagner.
Dans le cadre de l'enseignement d'intégration, on s'intéresse à aider un opérateur humain en automatisant autant que possible le contrôle du drone et en offrant à l'opérateur un contrôle logique de haut niveau. Les étudiants auront ainsi mis en œuvre des techniques d'asservissement avec la particularité d'inclure un opérateur humain dans la boucle de contrôle. Ils auront également intégré des techniques d'apprentissage automatique et de reconnaissance de forme pour l'interprétation des flux d'information issus des capteurs embarqués (vidéo principalement). Il s'agit d'un premier contact, par le versant applicatif et expérimental, avec le domaine de l'apprentissage automatique.
Ils auront acquis, au travers de cette expérience, une compétence plus générale sur la conception de systèmes robotiques avec ROS.
Attention: Un des points forts de la séquence est la validation expérimentale sur de vrais quadricoptères dans les bâtiments de l'école. Cela suppose d'acquérir la maîtrise de plusieurs outils (ROS, Linux, ...) ainsi que de compétences en programmation python. Un travail conséquent et une réelle motivation sont demandés aux étudiants ; le volume de la ST5 et la disponibilité de l'équipe pédagogique sont renforcés pour vous y accompagner.
Numéro de trimestre
ST5
Prérequis
Les étudiants devront être à l'aise sous Linux/Ubuntu , avec ROS et OpenCV. Ces pré-requis seront enseignés durant la séquence thématique à laquelle l'EI est associé.
Syllabus
L'enseignement d'intégration est divisé en trois grands modules. Le premier module traite 1) de la boucle d'asservissement de bas niveau régulant les angles de roll/pitch et les vitesses ascensionnelles et de rotation et 2) de quelques asservissements de plus haut niveau (demi-tour, translation le long d'un axe). Le deuxième module porte sur la gestion dans le temps de comportements directes (vitesses linéaires/angulaires) et de comportements logiques (prendre la porte à gauche, avancer dans le couloir). Le troisième module comprends toutes les fonctionnalités de traitement d'image (détection des lignes de fuite, calcul du flux optique, ..). Ces trois modules sont découpés avec une granularité plus fine pour que les étudiants puissent paralléliser le travail.
Composition du cours
- Présentation des cas d'étude par les partenaires industriels
- Conception de solutions aux problèmes proposés
- Développement des solutions proposées dans un environnement réel
- Mise en œuvre sur de vrais drones et ajustement éventuel des solutions
- Présentation/Démonstration des solutions aux partenaires industriels
Notation
Le travail individuel et en groupe sera évalué pendant la période de l'EI, au fil de l'eau, pour la compétence C6. La présentation orale de chaque groupe, en fin d'EI, sur le problème introduit par un industriel, évaluera les compétences C4 et C7.
Ressources
Equipe enseignante : Hervé Frezza-Buet, Jérémy Fix
Taille des groupes : environ 5 élèves
Outils logiciels : Uniquement des logiciels libres (Linux, Python, ROS, Gazebo-Sphinx)
Matériel : Chaque groupe disposera d'un bebop2 (prêtés par Parrot), d'un joystick et d'un PC portable
Salles de TP : Salle de TP avec les logiciels pré-installés
Résultats de l'apprentissage couverts par le cours
- Être capable de réaliser un projet ambitieux de bout en bout
- Travailler en équipe
- Diviser et se répartir le travail d'un projet en sous tâches
- Expérimenter avec une plateforme robotique réelle
- Réaliser un projet logiciel mêlant robotique, traitement du signal et informatique
Description des compétences acquises à la fin du cours
C4. Have a sense of value creation for his company and his customers
C6. Be operational, responsible, and innovative in the digital world
C7. Know how to convince
C6. Be operational, responsible, and innovative in the digital world
C7. Know how to convince