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Les drones améliorent la recherche de navires en ocean

Des drones innovants aident à détecter et surveiller les navires en mer.

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Cet article parle d'une méthode pour trouver des bateaux dans l'océan en utilisant des drones. Les drones peuvent aider à des tâches comme surveiller l'environnement, vérifier des bateaux et même des opérations de sauvetage. Avec des problèmes comme le braconnage et la piraterie en hausse, il est super important de garder les zones maritimes sécurisées.

Le Défi

Récemment, un concours appelé le Mohamed Bin Zayed International Robotics Challenge (MBZIRC) a été organisé pour encourager la technologie innovante à résoudre des problèmes en mer. Le défi demande aux équipes d'utiliser différents types de robots, y compris des drones volants et des bateaux, pour rechercher et interagir avec des navires cibles. Un aspect unique de ce défi est que les robots ne peuvent pas utiliser le GPS pour se positionner, ce qui complique les choses. Ils rencontrent aussi des limitations en Communication et une restriction sur le nombre de robots qu'ils peuvent utiliser.

Notre Approche

Notre équipe a développé une méthode pour rechercher des navires en utilisant des drones à voilure fixe au lieu de quadricoptères. Les drones à voilure fixe peuvent voler plus vite et couvrir de plus grandes distances, ce qui les rend plus adaptés à cette tâche où le temps est limité. On a utilisé des simulations pour tester notre système avant de l'essayer dans la vraie vie.

Recherche de Navires

La tâche consistait à rechercher un grand domaine d'eau pour un navire spécifique. On a défini deux stratégies principales pour la recherche :

  1. Méthode Non-Informée : Cette méthode implique que les drones volent en motifs définis pour couvrir uniformément toute la zone de recherche, sans utiliser d'informations préalables sur l'endroit où le navire cible pourrait se trouver. On a testé différents motifs comme des lignes parallèles et des spirales.

  2. Méthode Informée : Cette méthode utilise les infos d'un système Radar, qui aide à créer une carte indiquant où les navires sont susceptibles d'être. De cette façon, les drones peuvent concentrer leur recherche dans des zones avec une probabilité plus élevée de trouver le navire cible.

Technologie Utilisée

On a équipé nos drones de divers capteurs. Une Unité de Mesure Inertielle (IMU) aide à garder une trace de la position du drone, tandis qu'un baromètre mesure l'altitude. Les drones ont aussi une caméra à longue portée pour détecter les navires d'en haut. En entraînant un algorithme de deep learning, on a collecté des données synthétiques pour apprendre aux drones à reconnaître différents types de navires.

Performance en Simulation

On a réalisé une série de simulations pour évaluer les deux stratégies de recherche. La méthode non-informée a permis aux drones de couvrir la zone en la divisant en parties égales, tandis que la méthode informée a utilisé les données radar pour prioriser certaines zones. On a découvert que la méthode informée était plus rapide car elle ciblait les emplacements les plus probables du navire.

Défis de Communication

Une partie importante de notre système est la communication entre les drones. Étant donné qu'ils ne peuvent pas utiliser le GPS, ils s'appuient sur des messages envoyés entre eux. Pour cela, on a mis en place des drones relais qui agissent comme des hubs de communication. Ces relais assurent que les drones restent connectés pendant leur recherche.

Planification de Chemin pour les Drones

Pour s'assurer que nos drones suivent un chemin efficace, on a créé des algorithmes de contrôle. Ces algorithmes aident les drones à atteindre leurs points de passage en douceur au lieu de faire des virages brusques. On a aussi défini différents motifs de vol pour optimiser encore plus le processus de recherche.

Détection du Navire Cible

Détecter le navire cible nécessite que la caméra du drone capture des images. En utilisant des techniques de deep learning, on a entraîné un modèle pour reconnaître différents types de navires en fonction des images qu'on a collectées pendant les simulations. En ajustant les paramètres de la caméra et les données d'entraînement, on a veillé à ce que le modèle fonctionne efficacement.

Résultats de Notre Simulation

Après avoir conduit divers tests avec nos drones, on a constaté que les deux méthodes de recherche avaient des résultats prometteurs. La méthode informée, qui utilisait les infos radar, a significativement réduit le temps nécessaire pour trouver le navire cible par rapport à la méthode non-informée. Cela a prouvé qu'avoir accès à des informations préalables rend le processus de recherche beaucoup plus efficace.

Conclusion et Travaux Futurs

En résumé, on a présenté notre méthode pour rechercher et détecter des navires dans un environnement maritime difficile en utilisant des drones. On a découvert que les drones à voilure fixe, équipés de capteurs adaptés, peuvent efficacement couvrir de grandes zones, et que l'utilisation des infos radar améliore le processus de recherche.

En regardant vers l'avenir, on prévoit d'améliorer notre système pour gérer différentes conditions météorologiques comme le vent et le tester dans des scénarios réels. Cette recherche pourrait mener à des avancées significatives en matière de sécurité et de surveillance maritime.

Importance des Systèmes Maritimes Autonomes

Les véhicules autonomes comme les drones représentent une avancée majeure en technologie, surtout dans les contextes maritimes. Ils offrent une solution efficace et rentable pour surveiller et protéger les environnements marins. En automatisant ces tâches, on réduit le risque pour les humains et on améliore les temps de réponse aux urgences.

Applications Supplémentaires

En plus de chercher des navires, ces drones autonomes peuvent être utilisés pour diverses autres applications. Ils peuvent aider à la protection de l'environnement, comme surveiller les niveaux de pollution dans l'océan ou suivre la faune marine. Ils peuvent aussi jouer un rôle dans la gestion des catastrophes, aidant les équipes de sauvetage à localiser des personnes en détresse en mer.

Points Clés à Retenir

L'intégration des drones dans les opérations maritimes s'avère être un véritable bouleversement. En utilisant des algorithmes de recherche innovants et des techniques de détection avancées, les équipes peuvent surveiller efficacement de vastes zones d'eau. À mesure que la technologie progresse, on peut s'attendre à encore plus de solutions efficaces pour relever divers défis maritimes.

Innovations Futures

En avançant, la combinaison des drones avec d'autres technologies comme l'IA continuera d'évoluer. Les améliorations des systèmes de communication et des technologies de capteurs permettront des opérations plus complexes et automatisées. Cela renforcera encore l'efficacité des drones dans la surveillance et la sécurité maritimes.

Les recherches et découvertes présentées ici soulignent le potentiel d'utiliser la technologie moderne pour répondre à des problèmes pressants en mer. En développant des systèmes fiables, on peut protéger nos océans et garantir une navigation sécurisée pour tous.

Source originale

Titre: A Search Strategy and Vessel Detection in Maritime Environment Using Fixed-Wing UAVs

Résumé: In this paper, we address the problem of autonomous search and vessel detection in an unknown GNSS-denied maritime environment with fixed-wing UAVs. The main challenge in such environments with limited localization, communication range, and the total number of UAVs and sensors is to implement an appropriate search strategy so that a target vessel can be detected as soon as possible. Thus we present informed and non-informed methods used to search the environment. The informed method relies on an obtained probabilistic map, while the non-informed method navigates the UAVs along predefined paths computed with respect to the environment. The vessel detection method is trained on synthetic data collected in the simulator with data annotation tools. Comparative experiments in simulation have shown that our combination of sensors, search methods and a vessel detection algorithm leads to a successful search for the target vessel in such challenging environments.

Auteurs: Marijana Peti, Ana Milas, Natko Kraševac, Marko Križmančić, Ivan Lončar, Nikola Mišković, Stjepan Bogdan

Dernière mise à jour: 2023-06-22 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2306.12767

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.12767

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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