Trajectory planning for aerial vehicles with constraints

Planification de trajectoire sous contraintes d'aéronef Le sujet de cette thèse porte sur la planification de trajectoires pour un aéronef autonome. Les trajectoires d'aéronefs se déplaçant dans un environnement encombré par des obstacles sont étudiées. La dynamique des aéronefs étant complexe, non linéaire et non holonome, la planification de trajectoire de ce type de systèmes est un problème très difficile. L'algorithme Rapidly-exploring Random Tree, ou RRT, est utilisé comme planificateur de base. L'avantage de cet algorithme est qu'il permet de considérer des modèles d'aéronefs complets dans un environnement complexe. Deux algorithmes sont développés pour trouver une solution faisable et optimale. L'algorithme RRT avec un prétraitement de l'espace d'état est utilisé dans le cas d'une prise en compte du modèle complet du système. Cependant, cette méthode ne considère pas de critères optimaux. Pour y remédier, l'algorithme RRT* est utilisé pour un modèle simplifié du système avec l'aide de champs de potentiels artificiels utilisés comme heuristique pour améliorer le taux de convergence vers la solution. Les algorithmes sont simulés pour une application d'aéronefs hypersoniques, comme par exemple des missiles intercepteurs volants à haute altitude. Les aéronefs ont donc moins de manœuvrabilité parce que la densité de l'air diminue exponentiellement avec l'altitude. Les chemins les plus courts en 3D sont développés et utilisés comme une métrique. Des trajectoires réalisables et optimales sont alors obtenues efficacement. A partir de ces résultats, les contraintes temps réel à bord du véhicule seront plus faciles à vérifier. Dans les travaux futurs, la replanification sera considérée pour améliorer la performance de l'algorithme en cas d'environnement dynamique ou de changements dans la mission.