fr.wedoany.com Rapport : Dans les rizières de l'île Leigong, à Yangzhong, Zhenjiang, dans le Jiangsu, l'équipe du professeur Ding Shihong de l'École de génie électrique et d'informatique de l'Université de Jiangsu a achevé la validation fonctionnelle clé de la « plateforme opérationnelle de ravitaillement autonome air-sol ». Ce système est composé de deux drones de pulvérisation, d'un véhicule terrestre de ravitaillement et d'une station au sol intelligente unifiée. Lors des essais sur site, les drones ont atterri avec précision sur le véhicule de ravitaillement et ont automatiquement chargé le produit phytosanitaire, sans aucune intervention humaine.
Les opérations de protection phytosanitaire par drone sont confrontées depuis longtemps à des difficultés majeures : épuisement rapide du liquide et retours fréquents pour ravitaillement. Un drone doit souvent revenir en moins de dix minutes après son décollage, et l'aller-retour prend une dizaine de minutes. Lorsque plusieurs drones opèrent simultanément, les pilotes sont débordés. Le professeur Ding Shihong compare ce système à un « véhicule de service mobile » équipé pour les drones — le drone n'a qu'à voler, tandis que le véhicule terrestre se positionne à l'avance sur les chemins des champs. Lorsque le liquide est sur le point de s'épuiser, le système calcule automatiquement le point d'atterrissage optimal, le drone rejoint le véhicule pour un atterrissage de précision et un chargement automatique, puis repart en mission.
La difficulté de l'intégration du système réside dans l'unification de tous les programmes de contrôle des équipements au sein d'un même système, permettant à un seul « cerveau » de tout gérer. Pour résoudre le problème de communication en temps réel entre le drone et le véhicule terrestre, distants de plusieurs centaines de mètres, l'équipe a configuré un « miroir numérique » pour chaque équipement sur l'ordinateur hôte, équivalent à un traducteur synchronisé en arrière-plan. Lorsque le niveau de liquide du drone est insuffisant, l'ordinateur hôte le détecte instantanément et envoie le véhicule terrestre au meilleur emplacement pour l'accueillir. Comparé à la communication, l'atterrissage de précision est encore plus délicat. Le drone doit s'appuyer sur un guidage visuel par code QR pour atterrir sur le véhicule mobile. Dans les solutions traditionnelles, une fois le drone descendu en altitude, le code QR sort du champ de vision de la caméra, entraînant des échecs d'identification fréquents. L'équipe a adopté une conception de grand code englobant un petit code : lorsque le grand code sort complètement du champ de vision, le petit code occupe précisément le centre de l'image. Grâce à une transition fluide entre les deux codes, de plusieurs mètres d'altitude jusqu'au moment du contact avec la plateforme, l'erreur d'atterrissage est contrôlée à moins de 10 centimètres, avec un taux de réussite considérablement amélioré.
Pour accélérer le transfert des résultats de laboratoire sur le terrain, l'équipe a installé son centre de validation directement dans la ferme. Face au problème de déviation de trajectoire des drones causée par les vents dans les zones de collines et de montagnes, l'équipe a appliqué son algorithme de contrôle par mode glissant super-torsionnel généralisé, développé en interne, au suivi de trajectoire. Les données des essais sur le terrain montrent que l'erreur de suivi en ligne droite du drone est contrôlée à ±10 centimètres près, et que la précision du suivi de trajectoire en ligne droite du véhicule terrestre est stable à ±5 centimètres près. L'année dernière, lors d'essais réels à la ferme de l'île Leigong, l'équipe a identifié plus d'une dizaine de problèmes, notamment une erreur de virage excessive du véhicule terrestre, des codes QR rayés et des interruptions de communication occasionnelles. En consultant les agriculteurs locaux et les conducteurs de machines agricoles, l'équipe a réduit la précision de virage du véhicule terrestre à moins de 30 centimètres et a remplacé les codes QR par des gravures laser directement sur la carrosserie du véhicule.
Les résultats des essais continus montrent : le chemin opérationnel optimal planifié automatiquement par l'ordinateur hôte ne nécessite pas de pilotes expérimentés, réduisant le coût opérationnel quotidien d'environ 200 yuans ; le taux de répétition de trajectoire passe de 10 % à 15 % avec un pilote expérimenté à moins de 5 % ; le temps de ravitaillement unique du drone est réduit de 5 minutes à moins de 2 minutes, doublant ainsi le temps de travail effectif ; un véhicule terrestre de ravitaillement peut desservir simultanément deux drones de pulvérisation, permettant aux pilotes d'effectuer l'ensemble du cycle d'opération sans ravitaillement manuel. L'équipe indique qu'à l'avenir, une seule personne pourrait gérer en arrière-plan plus de dix unités opérationnelles coordonnées air-sol.
Cette technologie, en plus d'être adaptée aux opérations de protection phytosanitaire dans les vergers de montagne, les plantations de thé et les forêts de camélias oléifères, peut également être transférée à des scénarios tels que le nettoyage de panneaux photovoltaïques, l'inspection des réseaux électriques et le transport de marchandises en zones montagneuses. Des entreprises ont déjà engagé des partenariats pour la conversion et l'application. Ding Shihong explique que le temps de vol des drones de protection phytosanitaire agricole représente plus de 98 % du temps de vol total de tous les drones en Chine ; approfondir ce scénario d'application constitue un soutien substantiel à l'économie de basse altitude.
