Soutenance mémoire
Drone-UAV
Définition
Un drone est un aéronef sans pilote, télécommandé ou bien programmé. Il existe une multitude de drones. La taille, la masse, l’autonomie sont autant de paramètres qui différeront selon l’application que doit réaliser un drône. Il faut distinguer drone à voilure fixe et drone à voilure tournante.
– Un drone hélicoptère est à voilure tournante. Il assure sa poussée et sa portance par ses moteurs. Il a l’avantage de pouvoir voler à de faibles vitesses ou bien de rester immobile.
– Un drone avion est à voilure fixe. Il assure sa poussée par son moteur et sa portance par son moteur et ses ailes. Cela lui permet de couvrir de longues distances ou bien d’atteindre de hautes altitudes.
Dans ce mémoire, l’auteur travaille avec un drone à voilure fixe.
Étymologie
En français, le mot drone peut s’appliquer à un engin aérien, terrestre ou bien sous-marin. En anglais, le mot drone signifie littéralement « faux-bourdon » . Cette détermination ne s’applique qu’à un engin aérien. Une autre traduction anglaise très connue est UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Par ailleurs, le terme UAS (Unmanned Aerial System) est de plus en plus répandu. La Federal Aviation Administration tend à employer les termes UA et UAS et n’utilise plus le terme UAV.
Historique
L’origine du drone remonte à la fin du ܺXIXe siècle. Les premiers aeronefs utilisés comme drone étaient des ballons gonflables. Par la suite, la volonté de développer des drones vient sous l’impulsion des Etats Unis lors de la première guerre mondiale qui s’est déroulée entre 1914 et 1918. Par la suite, l’Allemagne développe le bombardier « V-1 » pendant la seconde guerre mondiale qui s’est déroulée entre 1939 et 1945. Pendant la guerre froide, les Americains ont trouvé un intérêt à envoyer des drones au plus proche des essais nucléaires, un lieu où l’homme ne peut pas se rendre. La fin du ܺܺXXe siècle est marquée par la mise en service du drone américain, le « Predator » pour des missions de reconnaissance. Le début des années 2000 voit l’émergence du « Global Hawk » qui est utilisé comme support lors d’opérations militaires.
Classification
Il existe de nombreux critères pour classifier un drone. Ils diffèrent par leur altitude maximale, leur autonomie, leur taille, ou encore leur charge utile. Dans ce mémoire, un minidrone est utilisé.
Applications
La plupart des drones sont utilisés au niveau des forces militaires ou bien de sécurité. Au niveau militaire, un UAV peut être utilisé comme une arme, un relais, ou bien un collecteur d’informations. Au coeur de la guerre électronique, il peut servir de brouilleur ou bien d’intercepteur de communication. Au niveau de la sécurité, il peut avoir comme application le contrôle du traffic routier, la surveillance maritime, ou bien la recherche aérienne.
Au niveau civil, il peut être très utile dans des environnements difficiles, pour la prévision météorologique et la livraison du matériel. Plusieurs auteurs (Pestana et al., 2013) ont proposé d’intégrer des caméras sur leurs drones tout en effectuant des suivis de trajectoire. Par ailleurs, un drone est un engin à faible coût, qui permet de tester de nombreux essais et qui ne mettra jamais en danger la vie d’un pilote.
Modélisation du drone
Un drone est un système non linéaire. Les tourbillons d’une aile d’avion, la saturation des actionneurs en sont des causes. L’identification est le processus qui permet d’obtenir un modèle à partir d’un système (HAMEL, 2014). L’identification du drone utilisé dans ce mémoire a été réalisé par Mario Landry (2012) et Samuel Courchesne (2013). Un avion sans pilote est un système à plusieurs entrées et plusieurs sorties (MIMO) (HAMEL, 2014). Un drone est un corps rigide à six degrés de liberté, trois en translation et trois en rotation. Afin de contrôler ces six degrés de liberté, il est possible d’agir sur quatre commandes, la gouverne de profondeur, les ailerons, la gouverne de direction, et la manette des gaz du moteur. Ces notions sont très bien expliquées par (Oland et Kristiansen, 2013).
« [A] typical UAV contains three actuators for rotational control, namely aileron, elevator and rudder, that produce deflection angles which result in angular moments that changes the orientation of the UAV. For translational control, an UAV has usually only thrust in one direction, which means that it has six states that must be controlled using four actuators. This constitutes an interesting control problem as it falls in under the category of underactuated control where the number of actuators are lower than the number of states to be controlled. » (Oland et Kristiansen, 2013) .
Le but de la modélisation est d’identifier un modèle mathématique qui représentera au mieux le système non linéaire. Ainsi, à un système peut correspondre plusieurs modèles. Samuel Courchesne (Courchesne, 2013) a utilisé plusieurs méthodes d’identification et a ainsi trouvé plusieurs modèles possibles pour le système drone. Son objectif a été de choisir le modèle le plus représentatif du système drone. La modélisation d’un drone est le modèle mathématique décrivant son comportement dans l’espace. L’origine de la modélisation d’un drone est régie par ses équations différentielles qui découlent de la deuxième loi de Newton. Les modèles sont obtenus par des essais en soufflerie ou bien par des essais en vol.
La technique des réseaux de neurones est très répandue dans l’identification du modèle d’un avion. Cette méthode s’inspire des neurones biologiques. Les réseaux de neurones artificiels sont un ensemble de neurones artificiels qui forment des petites fonctions mathématiques. Montés en réseau, ils permettent de former des fonctions complexes très utiles. Cela permet d’approximer des fonctions mathématiques. Anne Girard (2007) utilise cette méthode pour l’identification des coefficients aérodynamiques d’un avion. Elle précise que cette technique convient particulièrement à ce genre de système dynamique variant dans le temps. Mario Landry (2012) utilise la méthode des moindres carrés (cas particulier de la somme des erreurs au carré) qui est très facile d’utilisation mais qui nécessite des mesures très précises. Samuel Courchesne (2013) utilise la méthode d’erreur de sortie qui se base sur un traitement statistique de l’erreur. Clément Hamel (2014) utilise les méthodes des sous-espaces et de l’erreur de prédiction. L’erreur des sous-espaces permet de travailler directement avec une représentation d’état tandis que l’erreur de prédiction minimise la somme des erreurs au carré.
Commande de vol
Le contrôle d’un drone nécessite une bonne connaissance de son système. Une bonne modélisation est donc très importante. Un drone est un système non linéaire. Il est possible de le contrôler de façons linéaire ou bien non linéaire. De nombreuses techniques de contrôle existent. Une bonne technique doit éliminer tout risque d’instabilité (décrochage) et améliorer les performances (minimiser les erreurs en régime permanent, atténuer les oscillations) du drone afin d’obtenir la convergence la plus rapide possible (GHAZI, 2014).
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Table des matières
INTRODUCTION
CHAPITRE 1 REVUE DE LITTÉRATURE
1.1 Drone-UAV
1.1.1 Définition
1.1.2 Étymologie
1.1.3 Historique
1.1.4 Classification
1.1.5 Applications
1.2 Modélisation du drone
1.3 Commande de vol
1.3.1 Technique de contrôle linéaire
1.3.2 Technique de contrôle non linéaire
CHAPITRE 2 MODÈLE DU DRONE
2.1 Les référentiels
2.1.1 Le référentiel du Corps du Drone
2.1.2 Le référentiel du Vecteur Vitesse / Stabilité
2.1.3 Le référentiel Terrestre (NED)
2.2 Mécanique de vol
2.2.1 Aile
2.2.2 Surfaces de portance
2.2.3 Les Forces
2.2.3.1 Le poids
2.2.3.2 La portance
2.2.3.3 La trainée
2.2.3.4 La poussée
2.3 Equations du Mouvement
2.3.1 Angle de montée et angle de cap
2.3.2 Angle d’inclinaison, angle d’attaque, et angle de dérapage
2.3.3 Vitesses angulaires de roulis, tangage, et lacet
2.3.4 Moments de roulis, tangage, et lacet
2.3.1 Coefficients aérodynamiques de roulis, tangage, et lacet
CHAPITRE 3 COMMANDE PAR BACKSTEPPING
3.1 Fonction de Lyapunov
3.2 Backstepping
3.2.1 Principe du Backstepping
3.2.2 Exemple d’un système du second ordre
3.3 Backstepping appliqué au drone
3.3.1 Contrôleur pour l’angle de montée
3.3.2 Contrôleur pour l’angle de cap
3.3.3 Contrôleur pour l’angle de dérapage
3.4 Commande
CHAPITRE 4 RÉSULTATS
4.1 Angle de montée
4.2 Angle de cap
4.3 Angle de dérapage
4.4 Boucle de navigation et FlightGear
CONCLUSION
RECOMMANDATIONS
ANNEXE I CARACTÉRISTIQUES DU DRONE
ANNEXE II FIGURE DES DIFFÉRENTS ANGLES
ANNEXE III ÉQUATIONS DÉTAILLÉES
BIBLIOGRAPHIE
