Indrajeet Yadav, doctorant en génie mécanique, pilote un drone. Crédit :Kathy F. Atkinson
Les drones sont des outils de plus en plus importants pour les forces de l'ordre. Entre autres utilisations, les drones peuvent être équipés de capteurs pour détecter les matières radioactives transportées illicitement.
Lorsqu'une escouade de drones robotiques collecte des informations à partir de leurs capteurs de rayonnement embarqués, chacun rassemble des informations légèrement différentes, selon la façon dont ils se déplacent par rapport à la cible mobile suspectée de transporter des matières radioactives. Une idée clé est que les drones peuvent communiquer avec certains des autres drones et partager leurs données avec eux. Reste la question :quel drone est le mieux adapté pour être le décideur du groupe ? Par exemple, devrait-il être celui qui a entendu parler de la plupart des autres drones, ou celui qui s'est rapproché du porteur suspect ? Une équipe de chercheurs de l'Université du Delaware a développé une méthode pour quantifier la précision décisionnelle des drones robotiques autonomes au sein d'un réseau, qu'ils ont récemment décrit dans la revue Autonomous Robots.
Envoyez les drones
Pendant un siècle, les scientifiques ont utilisé des compteurs Geiger pour détecter des matières radioactives dangereuses. James Bond avait même un compteur Geiger dans sa montre dans le film Thunderball de 1965.
Cependant, toutes les situations ne conviennent pas aux humains équipés de compteurs Geiger portables. Pour les scénarios particulièrement dangereux, telles que l'inspection d'installations suspectes d'armes ou la poursuite de personnes qui pourraient cacher des explosifs, les autorités pourraient choisir de déployer un réseau de drones robotisés transportant des capteurs de détection de rayonnement.
Ces capteurs doivent être très sensibles pour distinguer de petites quantités de matières radioactives du rayonnement de fond omniprésent dans l'environnement provenant de sources telles que le soleil et le sol. Le problème est que les signaux faibles (ou les signaux qui ont été affaiblis par la dissimulation ou le blindage) sont très rapidement enfouis dans le bruit de fond à mesure que la distance entre le matériau et le capteur augmente.
"La technologie robotique peut aider à prendre des décisions plus précises quant à savoir si quelque chose de louche se passe, " dit Bert Tanner, professeur agrégé de génie mécanique à l'UD. "C'est comme chercher une aiguille dans une botte de foin, tout dépend donc de la sensibilité et de la capacité de vos détecteurs et de l'intelligence de vos algorithmes."
Les drones entourent la cible comme une meute de lions à la recherche de proies, mais au lieu d'attaquer, ils collectent et partagent rapidement des informations lors de leurs déplacements. Puisque chaque drone a un chemin différent, ce qu'ils "voient" est légèrement différent. Certains « parlent » et partagent des données avec plus de drones que d'autres. Certains sont plus proches de la source présumée de rayonnement, ils collectent donc des mesures plus fiables avec un signal plus élevé et moins de bruit. La question est :quel drone a les meilleures informations pour prendre la décision la plus précise à la fin ?
Capture d'écran du drone dans le système de capture de mouvement. Crédit :Université du Delaware
« Nous voulions savoir :comment déterminer lequel devrait être le décideur ? » dit Tanner. « Comment pouvons-nous faire en sorte que différents drones comparent des notes ? »
C'est un dilemme classique entre la qualité et la quantité, s'il est préférable d'avoir beaucoup d'informations ou une plus petite quantité d'informations de meilleure qualité. Lorsque vous avez affaire à des matières radioactives, les décisions doivent être prises en quelques minutes, car les retards pourraient mettre des vies en danger.
Peut-être qu'un drone dans le mix a des informations suffisamment solides et est également suffisamment proche pour obtenir des informations de qualité directement de la source de rayonnement. L'information circule à travers un réseau par des chemins directs et détournés.
"Cet article fait un premier pas vers la caractérisation de ces effets, " a déclaré Ioannis Poulakakis, professeur agrégé de génie mécanique à l'UD.
Pour aborder ce problème, l'équipe a effectué une série de calculs qui ont réuni la théorie des graphes et les principes de mise en réseau. Indrajeet Yadav, un étudiant diplômé en génie mécanique, mis un crayon sur du papier après s'être rendu compte que ce problème n'avait pas été résolu auparavant. Il s'est également rendu compte que certaines compétences mathématiques récemment acquises pouvaient être utiles.
« Juste avant cela, J'ai suivi un cours de théorie des graphes au département de mathématiques, " il a dit.
Yadav est venu à l'UD spécialement pour étudier avec Tanner et Poulakakis. Yadav travaillait dans l'industrie nucléaire depuis quelques années avant de décider de suivre des études supérieures.
"La robotique est quelque chose que j'ai toujours voulu faire, " il a dit.
L'équipe UD a effectué des simulations, puis testé ses résultats à l'aide de données de mesure sur le terrain provenant d'une base de données du Bureau de détection nucléaire domestique (DNDO) de mesures de capteurs de rayonnement. Ils ont trouvé une formule qui prend en compte la quantité et la qualité du rayonnement observé et décide quel capteur est le mieux placé pour prendre la décision pour l'équipe.
