Auteur/autrice : admin

Cet article a pour objectif de présenter les résultats obtenus et les défis rencontrés lors du développement de notre drone de recherche de victimes d’avalanche. Il se concentrera sur la façon dont nous faisons l’acquisition du signal DVA. Il se veut volontairement technique mais nous avons tâché de le rendre accessible au plus grand nombre. Pour les moins avertis d’entre vous, accrochez-vous !

Reposons tout d’abord les bases du fonctionnement de notre projet.

Le détecteur de victimes d’avalanche (DVA) , porté par le skieur enseveli, émet chaque seconde un signal qui est détecté par l’antenne que nous embarquons sous notre drone. A la façon d’une personne essayant de localiser son téléphone en le faisant sonner, il nous est possible d’estimer la distance entre le drone et l’appareil sous la neige grâce à l’intensité du signal reçu. Dans la réalité, c’est un peu plus compliqué que cela mais nous nous en contenterons pour cet article.

L’idée, simple en apparence, se révèle compliquée à implémenter lorsque l’antenne est embarquée sous un drone. En effet, l’engin émet des perturbations qui peuvent être captées par le dispositif de mesures. Pour reprendre notre comparaison précédente, imaginez-vous essayer de localiser un téléphone dans une pièce pleine de conversations bruyantes.

Ce souci de perturbations était connu depuis le début du notre aventure entrepreneuriale. On sait par exemple que lorsqu’un sauveteur fait une recherche avec son DVA personnel, il doit prêter une attention particulière à la poche dans laquelle il place son téléphone portable sans quoi le fonctionnement de son dispositif peut être brouillé.

Dans notre cas, il s’agissait pour l’équipe de trouver une solution pour diminuer l’influence du drone sur l’antenne. Notre premier réflexe a été d’éloigner cette dernière des sources de perturbations en la pendant plus loin sous le drone et d’en mesurer l’impact. Cette approche porte partiellement ses fruits mais n’est pas optimale et est peu élégante pour le développement d’un produit volant qui se veut robuste et sécurisé. Pour faire face à ce challenge, nous avons ainsi repensé l’acquisition du signal DVA par nos ordinateurs de bord avec une électronique plus adaptée. Cette dernière nous a permis de développer un traitement de signal permettant d’améliorer les performances de détection du signal DVA dans le milieu bruité que représente le drone en vol.

Un démonstrateur pour cet hiver

Avec ce système en place, nous avons pu réaliser durant l’année écoulée de multiples jeux de mesures sur le terrain et les avons confrontés à notre algorithme de recherche sur l’ordinateur de bord. En effet, nos premiers algorithmes ont été développés en simulation. Le but était de repenser la recherche DVA qui se veut manuelle afin de tirer le meilleur d’une recherche réalisée par une machine. Les tests en simulation ont pour objectif de comparer différentes méthodologies de recherche et de les tester dans des centaines de conditions différentes. L’intérêt est de pouvoir faire varier différents paramètres (position du drone, position de l’émetteur DVA, orientation de l’émetteur DVA, etc, …) facilement et d’analyser les résultats obtenus. Cette démarche a mis en lumière l’algorithme le plus prometteur que nous avons adapté à notre ordinateur embarqué sur le drone.

Les résultats obtenus actuellement sont prometteurs et montrent que notre algorithme fait converger le drone vers l’endroit où se trouve l’émetteur DVA et ce avec des mesures faites sur le terrain. Cependant la portée de notre antenne, une quinzaine de mètres en vol, ne permet pas encore de tirer le meilleur de notre méthode de recherche. Nous continuons de travailler avec la Haute École d’Ingénierie de Sion afin d’améliorer ces performances et développons en parallèle la méthodologie de recherche du premier signal. Notre but est de proposer un démonstrateur complet cet hiver et de réaliser des tests dans des conditions d’intervention en montagne.

Nous posterons sur notre site des actualités liées à nos tests et vous invitons à nous suivre sur Twitter et LinkedIn pour ne rien rater. Félicitations aux courageux ayant atteint la fin de cet article, de notre côté, nous retournons au développement de notre produit.