- Title: “Optimisation of UAVs deployment and coordination for exploration and monitoring applications”
- When: September 21, 2023 — 15:00
- Where: I3S, room 007, Les Algorithmes
- Committee:
- Emmanuel Chaput (reviewer), Professor, INP Toulouse, France.
- Enrico Natalizio (reviewer), Professor, LORIA, Université de Lorraine, Nancy, France.
- Hervé Rivano, Professor, INSA, Lyon, France.
- Yann Busnel, Professor, IMT Nord Europe, Lille, France.
- David Coudert, Directeur de Recherche, Centre Inria d’Université Côte d’Azur, France.
- Christelle Caillouet, Assistant Professor, Université Côte d’Azur, France.
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Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have gained tremendous attention lately. These autonomous flying devices have several advantages in terms of deployment cost and processing capabilities, making them a promising solution for a wide range of military and commercial applications. In this thesis, we have studied two applications: creating a flying network to connect mobile sensors to a base station and wirelessly charging fixed ground sensors.
In the first application, we want to communicate with mobile sensors in a disaster scenario without pre-existing communication infrastructure. Our goal in this application is to determine the optimal flight plans for the UAVs. The UAVs must maintain a connected path between the base station and the sensors to allow the sensors to send critical information when necessary. We optimise the UAVs’ total distance travelled and energy consumed.
The second application has a set of fixed ground sensors we need to recharge. Equipping the UAVs and sensors with power harvesting technology allows us to recharge these sensors wirelessly. We proposed a 2 step solution where first, a linear program finds where each drone needs to go and how long it should stay there to ensure the sensors get enough power. Then, greedy scheduling algorithms determine the order in which UAVs visit these spots, ensuring they do not get in each other’s way or reduce the charging efficiency. We minimise the total time to charge all sensors in both steps.
- Titre: “Optimisation du déploiement et de la coordination de drones pour les applications d’exploration et de surveillance”
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Résumé: Les véhicules aériens sans pilote (UAV) ont suscité une attention considérable récemment. Ces appareils volants autonomes présentent plusieurs avantages en termes de coûts de déploiement et de capacités de traitement, ce qui en fait une solution prometteuse pour un large éventail d’applications militaires et commerciales. Dans cette thèse, nous avons étudié deux applications : la création d’un réseau aérien pour connecter des capteurs mobiles à une station de base et la recharge sans fil de capteurs fixes au sol.
Dans la première application, nous voulons communiquer avec des capteurs mobiles dans un scénario de catastrophe sans infrastructure de communication préexistante. Notre objectif dans cette application est de déterminer les meilleurs plans de vol pour les UAVs. Les UAVs doivent maintenir un chemin connecté entre la station de base et les capteurs pour permettre aux capteurs d’envoyer des informations critiques si nécessaire. Nous optimisons la distance totale parcourue par les UAVs et l’énergie consommée.
La deuxième application concerne un ensemble de capteurs au sol fixes que nous devons recharger. La technologie de récupération d’énergie, basée sur l’échange de signaux radio-fréquence, permettant de recharger les batteries des capteurs sans fil. Nous avons proposé une solution en 2 étapes où d’abord, un programme linéaire détermine où chaque drone doit aller et combien de temps il doit y rester pour s’assurer que les capteurs reçoivent suffisamment d’énergie. Ensuite, des algorithmes gloutons d’ordonnancement déterminent l’ordre dans lequel les UAVs visitent ces points, en veillant à ce qu’ils ne se gênent pas mutuellement ou ne réduisent pas l’efficacité de la charge. Nous minimisons le temps total nécessaire pour recharger tous les capteurs dans les deux étapes.
