La surveillance de l’intention des drones en temps réel pourrait permettre une utilisation plus sûre des drones et empêcher une répétition de l’incident de Gatwick en 2018

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Crédit : CC0 Domaine public

Les chercheurs ont développé une approche en temps réel qui peut aider à prévenir des incidents comme la perturbation à grande échelle de l’aéroport de Londres Gatwick en 2018, où d’éventuelles observations de drones au périmètre de l’aéroport ont provoqué l’annulation de centaines de vols.

Les chercheurs de l’Université de Cambridge ont utilisé une combinaison de techniques statistiques et de données radar pour prédire la trajectoire de vol d’un drone et s’il avait l’intention d’entrer dans un espace aérien restreint, par exemple autour d’un aéroport civil.

Leur solution pourrait aider à empêcher une répétition de l’incident de Gatwick, car elle peut repérer tous les drones avant qu’ils n’entrent dans l’espace aérien restreint et peut déterminer, tôt, si leurs actions futures sont susceptibles de constituer une menace pour d’autres aéronefs.

Cette nouvelle capacité prédictive peut permettre une prise de décision automatisée et réduire considérablement la charge de travail des opérateurs de systèmes de surveillance par drones en offrant des informations exploitables sur les menaces potentielles afin de faciliter des réponses opportunes et proportionnées.

Des données radar réelles provenant d’essais de drones en direct à plusieurs endroits ont été utilisées pour valider la nouvelle approche. Certains des résultats seront présentés aujourd’hui (15 septembre) lors de la conférence Sensor Signal Processing for Defence à Édimbourg.

Les drones sont devenus omniprésents au cours des dernières années, avec des applications répandues dans l’agriculture, l’arpentage et le commerce électronique, entre autres domaines. Cependant, ils peuvent également être une nuisance ou présenter un risque potentiel pour la sécurité, en particulier avec la large disponibilité de plates-formes bon marché et de plus en plus performantes.

Quelques jours avant Noël 2018, des observations de drones signalées près du périmètre de l’aéroport de Gatwick ont ​​perturbé des centaines de vols en raison du risque possible de collision. Aucun coupable n’a été trouvé.

“Bien que nous ne sachions pas exactement ce qui s’est passé à Gatwick, l’incident a mis en évidence le risque potentiel que les drones peuvent représenter pour le public s’ils sont mal utilisés, que ce soit de manière malveillante ou complètement innocemment”, a déclaré le co-auteur de l’article, le Dr Bashar Ahmad, qui a effectué la recherche alors qu’il était basé au département d’ingénierie de Cambridge. « Il est crucial que les futurs systèmes de surveillance de drones aient des capacités prédictives pour révéler, le plus tôt possible, un drone avec une intention malveillante ou un comportement anormal. »

Pour faciliter le contrôle du trafic aérien et éviter toute collision possible, les avions commerciaux signalent leur emplacement toutes les quelques minutes. Cependant, il n’y a pas une telle exigence pour les drones.

“Il doit y avoir une sorte d’équivalent automatisé au contrôle du trafic aérien pour les drones”, a déclaré le professeur Simon Godsill du département d’ingénierie de Cambridge, qui a dirigé le projet. “Mais contrairement aux cibles grandes et rapides, comme un avion de ligne, les drones sont petits, agiles et lents, ce qui les rend difficiles à suivre. Ils peuvent également être facilement confondus avec des oiseaux, et vice versa.”

“Nous devons détecter les menaces le plus tôt possible, mais nous devons également faire attention à ne pas réagir de manière excessive, car la fermeture de l’espace aérien civil est une mesure drastique et très perturbatrice que nous voulons éviter, surtout si cela finit par être une fausse alarme”, a-t-il ajouté. a déclaré le premier auteur, le Dr Jiaming Liang, également du département d’ingénierie, qui a développé les algorithmes sous-jacents avec Godsill.

Il existe plusieurs façons potentielles de surveiller l’espace autour d’un aéroport civil. Une solution de surveillance par drone typique peut utiliser une combinaison de plusieurs capteurs, tels qu’un radar, des détecteurs de radiofréquence et des caméras, mais son fonctionnement est souvent coûteux et demande beaucoup de main-d’œuvre.

À l’aide de techniques statistiques bayésiennes, les chercheurs de Cambridge ont conçu une solution qui ne signalerait que les drones qui constituent une menace et offrirait un moyen de les hiérarchiser. La menace est définie comme un drone qui a l’intention d’entrer dans un espace aérien restreint ou qui affiche un schéma de vol inhabituel.

“Nous devons le savoir avant que cela se produise, pas après que cela se produise”, a déclaré Godsill. « De cette façon, si un drone s’approche trop près, il pourrait être possible d’avertir l’opérateur du drone. Pour des raisons évidentes de sécurité, il est interdit de désactiver un drone dans l’espace aérien civil, donc la seule option est de fermer l’espace aérien. Notre objectif est pour s’assurer que les autorités aéroportuaires n’ont pas à le faire à moins que la menace ne soit réelle. »

La solution logicielle utilise un modèle stochastique ou aléatoire pour déterminer l’intention sous-jacente du drone, qui peut changer de manière dynamique au fil du temps. La plupart des drones naviguent à l’aide de points de cheminement, ce qui signifie qu’ils voyagent d’un point à l’autre, et un seul voyage est composé de plusieurs points.

Lors de tests utilisant des données radar réelles, la solution développée par Cambridge a pu identifier les drones avant qu’ils n’atteignent leur prochain point de cheminement. Sur la base de la vitesse, de la trajectoire et d’autres données d’un drone, il était capable de prédire la probabilité qu’un drone donné atteigne le prochain point de cheminement en temps réel.

« Lors des tests, notre système a pu détecter les menaces potentielles en quelques secondes, mais dans un scénario réel, ces secondes ou minutes peuvent faire la différence entre un incident ou non », a déclaré Liang. “Cela pourrait donner le temps d’avertir les vols entrants de la menace afin que personne ne soit blessé.”

Les chercheurs de Cambridge affirment que leur solution peut être intégrée aux systèmes de surveillance existants, ce qui en fait un moyen rentable de suivre le risque que des drones se retrouvent là où ils ne devraient pas. Les algorithmes pourraient, en principe, également être appliqués à d’autres domaines tels que la sécurité maritime, la robotique et les voitures autonomes.


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Fourni par l’Université de Cambridge

Citation: La surveillance de l’intention des drones en temps réel pourrait permettre une utilisation plus sûre des drones et empêcher une répétition de l’incident de Gatwick de 2018 (2021, 15 septembre) récupéré le 15 septembre 2021 à partir de https://techxplore.com/news/2021-09-real-time- drone-intent-enable-safer.html

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