Autonomie des drones — Algorithmes

Naviguez par briques : capteurs/état, contrôle & adaptation (mirror descent), méta-learning, simu→réel, sécurité et outillage IDEO-Lab.

Contexte, KPI de suivi de trajectoire, contraintes d’énergie, cas d’usage (incendies, livraison vent fort).

IMU/GNSS/VIO, EKF/UKF, latence & robustesse, santé capteurs.

Budgets Wh, saturation moteurs, optimisation effort/erreur.

PID/LQR/MPC léger, modèle 6-DoF, anti-windup, enveloppes.

Apprentissage des perturbations \( \hat d_t \) & corrections \( \Delta u_t \).

L2, naturelle, exponentiated, log-barrière, KL — choix guidé par la géométrie.

Co-apprendre résiduel + sélection d’algorithme pour adaptation rapide.

Fréquences 100–400 Hz, filtrage, scheduler des mises à jour.

Collecte, features, normalisation en ligne, étiquetage familles de vent.

Dryden/von Kármán, randomization, HIL/ROS2, calibration.

Résiduel additif, MPC assisté, L1-adaptive + NN.

RMSE, overshoot, temps d’adaptation, énergie, % saturation.

Moniteur de stabilité, replis, logs choix d’algorithmes.

Vent + charge mobile (sloshing) — mixture-of-experts, gating.

Buffers, EWC/LwF, détection de dérive, non-oubli.

ROS2/PX4, TensorRT INT8/FP16, latence & watchdog.

Hydra/W&B, génération scénarios vent, CI, explainability.

Télémétrie, KPIs, profils de vent locaux, procédures O&M.

Roadmap 1→9 étapes, livrables, dépendances, risques.