Des drones à chargement autonome pour accroître la sécurité des transports en Europe
Actuellement, l’inspection des chemins de fer et des ponts en Europe repose sur des humains qui effectuent leur travail à pied ou en hélicoptère. Cette méthode présente des limites en termes de sécurité, de coûts et de précision. Pour relever ce défi, des experts de l’industrie et de la recherche dans les domaines de l’inspection des infrastructures, de la collecte d’énergie, de l’intelligence artificielle, des communications et de la technologie des drones ont uni leurs forces dans le cadre du projet Drones4Safety financé par l’UE. Leur objectif était de développer un système de drones coopératif, autonome et fonctionnant en continu, susceptible d’être utilisé par les opérateurs de transport. «La technologie Drones4Safety promet de révolutionner le processus d’inspection, en le rendant plus efficace et moins dépendant des ressources humaines», affirme Emad Samuel Malki Ebeid, coordinateur du projet Drones4Safety de l’Université du Danemark du Sud.
Caractéristiques du système de drone
Alimenté par l’IA, le système Drones4Safety inclut des capacités de vol autonome et d’auto-chargement, de fonctionnement en essaims et de détection des pannes. Les principaux défis du projet ont été relevés en s’appuyant sur des technologies mmWave avancées pour améliorer la détection, des systèmes multiprocesseurs sur puce pour les tâches à forte intensité de traitement, et la conception d’une cage de Faraday robuste pour protéger les drones des interférences électromagnétiques.
Solution de récolte d’énergie
Les drones sont non seulement capables de voler de manière autonome, mais aussi de se recharger en utilisant les câbles des chemins de fer et des lignes électriques. Lorsque la batterie d’un drone est faible, celui-ci se dirige de manière autonome vers la ligne aérienne la plus proche. Cette navigation est guidée par un logiciel d’intelligence artificielle basé dans le cloud et par les signaux des systèmes mondiaux de navigation par satellite (GNSS) et du service complémentaire européen de navigation par satellites géostationnaires (EGNOS). «Ces drones sont équipés de systèmes de navigation embarqués qui utilisent des capteurs pour détecter et localiser les lignes électriques, ce qui leur permet de se déplacer vers la ligne active pour se recharger», explique Emad Ebeid. Les chercheurs ont dû concevoir une méthode permettant aux véhicules de se connecter à une telle source d’énergie. Les partenaires des projets Fraunhofer et NEAT ont mis au point deux mécanismes de recharge à partir des lignes à courant alternatif et continu. Le collecteur de courant alternatif fonctionne selon le concept de l’induction, en exploitant le champ magnétique oscillant des lignes électriques. Son homologue pour le courant continu, qui s’intègre bien dans le système ferroviaire, convertit le niveau de tension de la ligne de courant continu en niveau de tension du drone en utilisant des méthodes de commutation rapide et de dissipation de la chaleur.
Système en essaim
Les algorithmes de fonctionnement en essaim sont nouveaux dans le secteur des drones. L’objectif était de déléguer des tâches à un groupe d’appareils, afin d’améliorer l’efficacité des inspections grâce à un système commun de partage et de synchronisation des informations. Drones4Safety a développé avec succès des algorithmes en essaim axés sur la planification de la trajectoire et le vol en formation, qui comprennent également l’évitement des obstacles et des collisions, ainsi que la protection contre les menaces de cybersécurité.
Détection des défaillances grâce à l’IA
Enfin, l’IA joue un rôle important dans le projet: les images capturées par les drones sont transmises à un serveur cloud, dont les algorithmes entraînés détectent tout défaut d’infrastructure pendant l’inspection. Le fournisseur de logiciels d’IA Alteia a supervisé le développement des algorithmes, après les avoir entraînés à l’aide d’images de défauts constatés sur des voies ferrées et des ponts dans un environnement réel. Le système Drones4Safety a été testé sur le pont d’Asti en Italie, en collaboration avec le partenaire du projet Eucentre, et au centre d’essai ferroviaire de Siemens en Allemagne, avec le soutien de ARIC. Le projet lancera une start-up pour proposer cette solution en tant que service sur le marché.
Mots‑clés
Drones4Safety, drones, transport, chemins de fer, ponts, récolte d’énergie, intelligence artificielle, IA
