Les Boursiers du réseau DSTN
Projet affilié : Deep4EnvMonitoring
CEA affilié : Université d’Abomey-Calavi / SMIA & Université Gaston Berger / MITIC
Titre : Conception et intégration de l’apprentissage profond pour le contrôle adaptatif et contextuel des véhicules aériens sans pilote : application à la surveillance environnementale
OLOU Babatoundé Hervé
Projet affilié : Deep4EnvMonitoring
CEA affilié : Université d’Abomey-Calavi / SMIA & Université Gaston Berger / MITIC
Titre : Conception et intégration de l’apprentissage profond pour le contrôle adaptatif et contextuel des véhicules aériens sans pilote : application à la surveillance environnementale
Date de début : 01/01/2021
Problématique :
Les véhicules aériens sans pilote sont des robots volants qui sont actuellement largement utilisés dans de nombreux domaines militaires et civils. C’est un sujet de recherche actif qui suscite l’intérêt d’une large communauté.
Les drones peuvent être utilisés pour la surveillance environnementale, la détection des déchets, les usages anarchiques des terres ou l’agriculture de précision, facilitant diverses missions d’analyse et de contrôle.
L’objectif de ce travail est de concevoir des algorithmes de plan de vol et de génération de trajectoires optimales pour la localisation et la navigation autonome d’un drone dédié à la surveillance environnementale (détection de décharges illégales, usages anarchiques des sols ou agriculture de précision).
Objectifs / Résultats attendus :
L’Intelligence Artificielle issue de ce travail pourra définir un plan de vol selon la problématique (détection de décharges illégales, utilisations anarchiques des terres ou agriculture de précision).
Il pourra adapter l’altitude de survol, la définition et la fréquence de capture par exemple. En plus de la caméra montée sur le drone, l’utilisation d’autres capteurs terrestres pourra être faite.
Contribution / valeur ajoutée au projet affilié :
Dans ce programme, il y a une autre thèse sur l’hyper réseau évolutif pour les réseaux de neurones convolutifs (CNN). En collaboration avec cette thèse, la présente thèse adoptera et appliquera la généralisation de l’hyper réseau évolutif pour contrôler l’UAV afin d’adresser différents problèmes de surveillance environnementale.
Directeur de thèse : Eugène EZIN, CEA SMIA, Bénin
Co-directeur de thèse : Jean Marie DEMBELE, CEA MITIC, Sénégal
Autres contributeurs à l’encadrement de la thèse :
Christophe CAMBIER, Sorbonne-Université – IRD
Cédric HERPSON, Sorbonne-Université – LIP6