Le Worcester Polytechnic Institute américain développe un drone bio-inspiré des chauves-souris, utilisant des capteurs ultrasoniques pour la navigation autonome dans des environnements hostiles

2026-03-31 18:57
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fr.wedoany.com Rapport,Une équipe de recherche du Worcester Polytechnic Institute (WPI) aux États-Unis a récemment développé un micro-drone. En l’équipant de capteurs ultrasoniques et de technologies d’intelligence artificielle, il parvient à naviguer de manière autonome dans des environnements à faible visibilité comme l’obscurité, le brouillard ou la fumée. Inspiré par l’écholocation des chauves-souris, ce système peut éviter les collisions dans des conditions complexes, tout en réduisant la consommation d’énergie et les besoins en calcul.

Nitin J. Sanket, professeur à l’Institut de robotique du WPI, souligne : « De petites chauves-souris comme le rhinolophe, qui pèsent moins de 2 grammes, émettent de brefs sons et captent de faibles échos pour naviguer dans des grottes sombres. Nous avons conçu notre système de navigation sur ce principe. » L’équipe a installé deux capteurs ultrasoniques TDK InvenSense ICU30201 sur un drone quadrirotor pesant environ 460 grammes, synchronisés avec un microcontrôleur Teensy 4.1. Les résultats de cette recherche ont été publiés dans la revue « Science Robotics ».

Pour améliorer la fiabilité des capteurs ultrasoniques en navigation, les chercheurs ont utilisé une technique de blindage acoustique pour filtrer le bruit des hélices. Ils ont également entraîné un modèle d’intelligence artificielle par apprentissage profond pour analyser les signaux d’écho, simulant la manière dont les chauves-souris identifient les obstacles. Le système utilise une carte de développement Google Coral Mini pour exécuter un logiciel autonome et transmet les signaux de contrôle en temps réel via le protocole MAVLink, permettant un fonctionnement à faible consommation d’énergie.

Lors des tests, le drone a effectué 180 vols expérimentaux en laboratoire et sur le terrain, avec un taux de réussite global de 72 %. La réussite était plus élevée à basse vitesse, atteignant 100 % à 1 mètre/seconde. Cependant, des obstacles comme les fines tiges métalliques ou les petites branches, qui renvoient des signaux faibles, posent encore des défis de détection. Actuellement, la batterie du drone permet environ 5 minutes de vol. L’équipe travaille à améliorer l’autonomie et les performances de détection pour des applications pratiques telles que les opérations de recherche et de sauvetage.

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