Bibliographie & annexes
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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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Lire l’articleAuteur(s)
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Julien SERRES : Maître de conférences, Aix-Marseille Université, Aix Marseille Univ, CNRS, ISM, Marseille, France
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Stéphane VIOLLET : Directeur de recherche CNRS Aix Marseille Univ, CNRS, ISM, Marseille, France
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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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4. Conclusion
Différents capteurs permettent aux insectes ailés de se stabiliser et de naviguer en toute sécurité dans un environnement inconnu dont les obstacles peuvent être stationnaires ou mobiles. La vision joue un rôle prépondérant pour stabiliser et guider l’animal. Il est surprenant de constater que cette vision, de par ses caractéristiques optiques, est très grossière, notamment chez la mouche, en termes de résolution et de sensibilité au contraste. Néanmoins, il est certainement beaucoup plus important pour une mouche d’éviter des obstacles et de repérer un congénère que d’admirer le détail d’une peinture ou le piqué d’une photo. La vision des insectes volants est principalement dédiée à la détection du mouvement, et cela grâce à des neurones spécialisés appelés détecteurs elémentaires de mouvement (DEM), où il est important d’avoir un temps de réponse rapide des photorécepteurs et de limiter les erreurs de mesure au moyen d’un filtrage spatial passe-bas. La détection du mouvement est intimement liée à la mesure du flux optique, qui s’apparente à la mesure d’une vitesse angulaire des contrastes optiques défilant sur la rétine.
Les robots actuels mesurent leur distance aux obstacles en utilisant des capteurs dits télémétriques (radars, lasers, lidars, sonars, proximètres infrarouges), plus ou moins précis, mais surtout encombrants et gourmands en énergie, car émissifs. De nombreuses études sur les processus de vision passifs, menées côté vivant comme côté artificiel, ont permis d’avancer à grand pas dans la compréhension de la mesure du flux optique et de son utilisation pour le pilotage automatique d’agents aériens (mouche, libellule, microdrone, homme…) ayant besoin de décoller, suivre le relief, « voir et éviter » les obstacles environnants, et enfin attérir au sol ou sur le pont d’un navire en mouvement. Même s’il est indéniable que l’œil composé des insectes est extrêmement performant pour la mesure de la vitesse de défilement des objets contrastés (flux optique), la mesure de la position angulaire de ces mêmes objets semble tenir un rôle tout aussi important, notamment lors de tâches de poursuite et de vol stationnaire.
Ainsi, de nombreux auteurs utilisent aujourd’hui des boucles visuomotrices basées sur la mesure du flux optique pour piloter des robots terrestres ou aériens. Bien que les interactions...
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BIBLIOGRAPHIE
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(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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(2) - ROUBIEU (F.L.), SERRES (J.R.), COLONNIER (F.), FRANCESCHINI (N.), VIOLLET (S.), RUFFIER (F.) - A biomimetic vision-based hovercraft accounts for bees’ complex behaviour in various corridors. The following video shows the LORA robot visually guiding itself in various tunnels. - Bioinspiration and biomimetics. 9(3), 036003 (2014) http://www. dailymotion. com/embed/video/xuggrs
-
(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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