Conclusion
Les voiliers robotisés

Des éléments permettant de comprendre les particularités des robots voiliers autonomes ont été présentés. Les nombreuses applications possibles et le peu d’alternatives équivalentes, ainsi que les prototypes existants et les expériences déjà réalisées montrent bien l’intérêt industriel de ce type de robot. Pour aider à leur conception et simulation, des éléments de modélisation cinématique et dynamique ont été détaillés. Enfin, des méthodes de commande permettant d’implémenter des algorithmes de suivi de trajectoire automatique ont été proposées. De nombreux points restent cependant ouverts.

• L’architecture même des robots voiliers est encore souvent fortement inspirée des voiliers traditionnels. Les robots voiliers de petite taille sont pourtant soumis à des perturbations (vagues et vent) beaucoup plus importantes que les voiliers en « vraie grandeur ». Il est, par exemple, probablement possible d’optimiser le profil des voiles en tenant compte explicitement de ces facteurs.

• La longévité en mer pour de très longues missions reste un challenge important : robustesse du voilier, fiabilité des équipements, optimisation des chaînes énergétiques, etc.

• Les lois de pilotage des robots voiliers sont généralement basées sur un modèle de performance. On peut cependant s’attendre à ce que ces performances soient très fortement dépendantes des conditions, voire de l’avancement de la mission. Par exemple, la prolifération organique sur les surfaces immergées (biofooling) se traduit par des dépôts d’algues ou de coquillages qui dégradent fortement les performances. Ces problèmes rendent pertinent l’emploi de techniques de commande adaptative.

• Les méthodes de planification décrites dans la section 4.2 sont basées sur une hypothèse forte déterministe : les prévisions météorologiques sont considérées comme certaines quel que soit l’horizon de temps, alors que l’on a vu que la fiabilité des prévisions diminue fortement avec le temps. Pour prendre en compte cet aspect stochastique, on peut, par exemple, envisager le formalisme de l’optimisation Bayesienne, basé sur des modèles de décision de Markov partiellement observables (Partially Observable Markov Decision Processes – POMDPs). Le problème de la recherche d’une trajectoire optimale est remplacé...