Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Aujourd’hui, les insectes volants sont perçus comme étant de véritables aéronefs minuscules et agiles, équipés d’un cerveau parcimonieux, capables de naviguer à vue en environnements imprévisibles. Comprendre leur fonctionnement permettrait de résoudre les différentes problématiques inhérentes à la miniaturisation des drones. Robotiser un drone d’environ 1 kg est envisageable en miniaturisant l’avionique existante, mais au détriment de leur autonomie en vol. En revanche, robotiser un drone d’environ 1 à 100 g nécessite une démarche innovante s’inspirant des insectes volants sur le plan de leur système de propulsion basé sur des ailes battantes, ou de leur système sensorimoteur basé principalement sur la vision pour se stabiliser, s’orienter, naviguer, ou pour voir et éviter les obstacles.
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Flying insects are now seen as true aircraft, tiny and agile, and fitted with a parsimonious brain capable of visually navigating in unpredictable environments. Understanding how they fly would help engineers resolve various issues in drone miniaturization. To robotize a drone weighing 1 kg, conventional avionics can be employed by miniaturizing avionic systems, but at the expense of flight autonomy. However, robotizing a drone with a mass between 1 g and 500 g requires an innovative approach. Inspiration can be taken from flying insects with regard to both their flapping-wing propulsion system and their visiosensory system, mainly based on vision, that they use to orientate in space, navigate, and avoid obstacles.
Auteur(s)
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Julien SERRES : Maître de conférences, Aix-Marseille Université, Aix Marseille Univ, CNRS, ISM, Marseille, France
-
Stéphane VIOLLET : Directeur de recherche CNRS Aix Marseille Univ, CNRS, ISM, Marseille, France
-
Franck RUFFIER : Chargé de recherche CNRS Aix Marseille Univ, CNRS, ISM, Marseille, France
INTRODUCTION
Les techniques dites « bio-inspirées » pour le pilotage de robots n’en sont pour l’instant qu’à leurs balbutiements. Ce n’est pourtant pas faute de modèles que l’on pourrait fort bien suivre. Tous les problèmes difficiles de la robotique aérienne autonome, tels que le contrôle d’attitude, le décollage automatique, l’atterrissage automatique, l’appontage automatique, le camouflage dynamique, ou encore la poursuite et la capture d’intrus, ont été résolus par la Nature voici plusieurs centaines de millions d’années. Les nombreuses expériences d’éthologie menées depuis 80 ans, notamment sur les insectes ailés, nous révèlent des idées originales, largement éprouvées et optimisées en termes de choix de modalités sensorielles, de méthodes de fusion multisensorielle et de complexité calculatoire adaptée aux ressources embarquées.
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MOTS-CLÉS
KEYWORDS
miniaturization | aircraft | drones | flying insects
DOI (Digital Object Identifier)
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Guidage par flux optique des microdrones
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2. Capteurs bio-inspirés pour les microdrones
2.1 Capteurs inertiels : balanciers et antennes
De nombreuses modalités sensorielles (notamment chez l’insecte mais pas seulement) utilisent les poils et les cils méchanorécepteurs pour être sensibles à une grandeur utile, notamment le gyromètre inertiel de la mouche, l’accéléromètre angulaire du système vestibulaire des vertébrés, ou bien encore les détecteurs de flux d’air .
Les diptères possèdent une unique paire d’ailes antérieures, mais sur la partie postérieure de leur thorax (figure 5), il existe une paire d’organes « vestigiaux » appelés les balanciers sensibles aux vitesses angulaires mécaniques de rotation, dont la fonction sensorielle s’apparente à celle d’un véritable gyromètre appelé également rate-gyro . Oscillant à la même fréquence que les ailes mais en opposition de phase, ils sont sensibles à la force d’inertie de Coriolis et leurs plans de battement subissent une déformation lorsque la mouche effectue une rotation selon chacun de ses trois degrés de liberté en rotation.
Les ocelles, formant un triangle...
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Capteurs bio-inspirés pour les microdrones
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - JIN (Z.), WAYDO (S.), WILDANGER (E.B.), LAMMERS (M.), SCHOLZE (H.), FOLEY (P.) et al - MVWT-II : the second generation caltech multi-vehicle wireless test-bed. - In : American Control Conference. Proceedings of the 2004, vol. 6, IEEE, p. 5321-5326 (2004).
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(3) - IBADIA (S.B.), BERNARDET (U.), VERSCHURE (P.F.) - Non-linear neuronal responses as an emergent property of afferent networks : a case study of the locust lobula giant movement detector. - PLoS Comput Biol., 6(3), e1000701 (2010).
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(4) - FULLER (S.B.), MURRAY (R.M.) - A hovercraft robot that uses insect-inspired visual autocorrelation for motion control in a corridor. - In : Robotics and Biomimetics (ROBIO), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, p. 1474-1481 (2011).
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