Sandia National Laboratories développe l'autonomie et l'intelligence artificielle pour les systèmes de vol planant à plus de 3, 800 mph. Les technologies pour y arriver seront dans un premier temps testées sur des drones qui se déplacent à environ 5 mph.

"Nous voulons garantir le succès avant de tester des technologies sur des vols hypersoniques, ", a déclaré le directeur de Sandia, Jay Brown.

Une équipe de stagiaires universitaires de Sandia National Laboratories a contribué à l'objectif hypersonique cet été en complétant les deux premiers drones que les laboratoires utiliseront pour essayer de nouveaux algorithmes de navigation autonome, guidage et contrôle, et la reconnaissance des cibles.

Les stages ont été assurés par Autonomy New Mexico, une coalition universitaire dirigée par Sandia pour réaliser un vol hypersonique autonome.

« Les drones AutonomyNM fournissent à Sandia une plateforme agile pour évaluer rapidement nos capacités, ", a déclaré Brown.

Chaque drone, un quadricoptère et un hexacoptère, a réussi un dernier test en vol avant que les élèves ne retournent à l'école pour le semestre d'automne. Les véhicules ont démontré une capacité à se positionner, mettre à jour leurs coordonnées de position et reconnaître et atterrir sur une cible.

Des véhicules conçus pour une variété d'expériences

Ces drones sont conçus pour la flexibilité. Les utilisateurs téléchargent et mettent à jour les algorithmes à distance, dans une variété de langages de programmation, via une connexion Wi-Fi. Une caméra USB peut être retirée et remplacée pour expérimenter avec différents capteurs.

Chaque véhicule est équipé de deux ordinateurs de bord, un plus petit qui contrôle les rotors et un plus puissant qui traite les informations visuelles de la caméra. Les deux ordinateurs, cependant, avait des contraintes strictes de taille et de poids pour garder les drones suffisamment légers pour voler. Cette limitation a mis l'équipe au défi de proposer des stratégies de programmation efficaces.

"L'algorithme doit pouvoir fonctionner assez vite pour donner des résultats utilisables, " a déclaré le scientifique de Sandia Logan Wright, qui a servi de conseiller à l'équipe. "Un algorithme de détection d'obstacles n'est pas très utile s'il détecte un obstacle après que vous l'ayez déjà rencontré."

Le groupe a testé leurs algorithmes de vision en parcourant un espace de test avec une caméra, prendre des photos. Ils ont téléchargé les images sur les drones avec un algorithme pour assembler les images dans une carte 3D. Puis, l'équipe a envoyé des instructions aux drones pour se déplacer vers des coordonnées spécifiques. Les drones se sont orientés en comparant ce qu'ils ont vu à travers leurs caméras avec leurs cartes internes, puis ont volé vers les bons endroits.

Le vol autonome, un défi multidisciplinaire

Les véhicules hypersoniques volent à des kilomètres au-dessus du sol, les ingénieurs disposent donc d'une énorme latitude créative lorsqu'ils développent et programment des véhicules à ciel ouvert. Mais cette liberté peut aussi être un défi.

« Quand vous avez affaire à des voitures autonomes, vous avez affaire à un ensemble de règles très restreint parce qu'il y a des règles de la route, " a déclaré Lauren Risany, stagiaire d'AutonomyNM, une deuxième à Lafayette, Université Purdue basée dans l'Indiana. "Tu t'arrêtes à un stop. Tu y vas quand le feu passe au vert. Mais quand tu as affaire à un quadricoptère, vous n'avez pas nécessairement ces règles."

Pour construire les drones et créer les algorithmes, les étudiants ont mis en commun des niveaux d'expérience et des antécédents divers, allant de l'ingénierie aérospatiale à l'ingénierie informatique et à l'apprentissage automatique.

"Ma timonerie principale est probablement en conception mécanique, " a déclaré Jared Li, membre de l'équipe et étudiant diplômé du Georgia Institute of Technology à Atlanta, Géorgie. "C'est ce sur quoi j'ai travaillé dans plusieurs emplois dans le passé, mais cela ne m'a jamais permis d'élargir mes compétences, d'apprendre quelque chose de nouveau ou même d'être enthousiasmé par ce que je fais. Mais ici, c'est différent. Et j'aime beaucoup ça."