Comprendre les compromis liés à la conception d'un drone avant d'ajouter des capteurs

Les drones sont de plus en plus utilisés dans de nombreuses applications, jusqu'à être l'outil utilisé par les premiers intervenants lors d'une urgence ou d'une catastrophe. Lors de l'incendie de la cathédrale Notre-Dame à Paris, par exemple, les drones ont été utilisés pour faire état, en premier lieu, de la hauteur, de la chaleur et de l'ampleur des flammes. Ils étaient également équipés d'une technologie d'imagerie thermique afin de rechercher d'éventuelles personnes à l'intérieur du monument. Plus tard, ils ont servi à évaluer l'ampleur des dégâts. Ce genre d'applications présente clairement des défis en matière de visibilité : il faut avoir une résolution adéquate malgré des conditions difficiles, comme la présence de fumée et de flammes.

Même si les concepteurs peuvent être tentés d'ajouter des capteurs à un drone afin de répondre à ces enjeux, ils ne doivent pas oublier que les drones sont alimentés par batterie et qu'ils sont, dans bien des cas, sensibles aux coûts. Par conséquent, les concepteurs doivent trouver le juste équilibre entre fonctionnalités, coûts, taille, poids et consommation (SWaP). Il s'agit là de l'objectif premier au moment d'envisager l'ajout de capteurs et d'équipements d'imagerie à la conception d'un drone.

Cet article traite des compromis architecturaux que les concepteurs doivent prendre en compte lorsqu'ils équipent un drone de capteurs. Une attention particulière doit alors être portée à l'alimentation : celle-ci est susceptible de présenter des composants magnétiques qui peuvent alourdir le dispositif et occuper un espace précieux. Des fournisseurs comme Texas Instruments, Efficient Power Conversion, Analog Devices, Bosch Sensortec, STMicroelectronics et SparkFun Electronics proposent des solutions d'alimentation et de capteurs adaptées.

Éléments à prendre en compte lors de la conception de l'architecture d'un drone

Alimentation : dès que le concepteur a déterminé les zones clés sur lesquelles se concentrer pour parvenir à des performances de drone optimales, il peut se pencher sur les façons de réduire la taille et le poids du dispositif, en s'attelant d'abord à la création d'une alimentation la plus efficace possible. Cela conduit à la réduction de la taille et du poids de l'alimentation de manière générale, et donc à un drone plus petit et plus léger.

Un drone affichant un meilleur rendement énergétique peut fonctionner à l'aide d'une batterie plus petite et plus légère. Le choix d'une batterie de drone se porte typiquement sur un modèle rechargeable au lithium (type Li-ion ou LiPo), surtout si le concepteur envisage de recharger la batterie lors de l'atterrissage ou du survol au-dessus d'un chargeur sans fil, ou juste après l'atterrissage au moyen d'un chargeur externe. Les concepteurs peuvent aussi utiliser une batterie standard non rechargeable comme source d'alimentation et la remplacer une fois qu'elle est déchargée.

Lorsqu'ils choisissent un convertisseur CC/CC, les concepteurs doivent utiliser un large dispositif d'entrée en raison de l'impulsion haute tension de la force contre-électromotrice (FCEM) provenant des moteurs à rotor. En phase de décélération du moteur, cette force FCEM apparaît à l'entrée du convertisseur CC/CC, puisqu'elle se produit après la conversion CC/CC distincte qui alimente les moteurs à rotor.

Le circuit intégré de convertisseur de puissance CC/CC LM5161 de Texas Instruments constitue un choix judicieux pour l'alimentation d'un drone, car une fois qu'il est programmé pour un fonctionnement en mode de conduction discontinue (DCM), il offre une sortie de type abaisseur étroitement régulée sans aucun circuit d'injection d'ondulation externe supplémentaire pour la contre-réaction. Il intègre également des MOSFET haut potentiel et bas potentiel qui permettent de gagner de l'espace carte. Pour une fiabilité renforcée, le dispositif LM5161 possède des circuits de limitation de courant de crête et de vallée qui offrent une protection contre les conditions de surcharge. Fonctionnalité ajoutée par mesure de précaution, un circuit de verrouillage en cas de sous-tension (UVLO) offre une hystérésis et un seuil de sous-tension d'entrée réglables de manière indépendante.

De nombreux capteurs viennent en général équiper un drone, auxquels s'ajoutent un circuit d'entrée de fusion de capteurs associé, le processeur principal et les moteurs d'hélices. Ces éléments nécessitent un bon système de contrôle de la batterie.

Les concepteurs peuvent opter pour des transistors de puissance au nitrure de gallium (GaN) dans l'architecture de l'alimentation qu'ils choisissent et qui utilise normalement un transistor de puissance. Le GaN permet d'obtenir des performances optimales dans une taille/empreinte minimale.

Alimentation sans fil – Recharge en survol [discussion théorique] :^{1, 2, 3} cette option est souhaitable, car lorsqu'un drone atterrit et se met hors tension pour se recharger avant de redécoller, le démarrage et le décollage des moteurs à rotor puisent une grande quantité d'énergie dans la batterie. Efficient Power Conversion fait partie des nombreuses entreprises qui travaillent sur la recherche en matière de recharge en survol. Une architecture de charge sans fil basée sur un FET GaN, comme le modèle EPC2019 d'Efficient Power Conversion, peut être une option pour l'alimentation.

Les FET GaN permettent une commutation à 13,56 mégahertz (MHz), une fréquence difficile à atteindre avec des FET en silicium ordinaires. Cette fréquence de commutation élevée permet également de réduire la taille et le poids des composants magnétiques de l'alimentation. Par ailleurs, les transistors GaN sont capables de gérer les mêmes niveaux de puissance que les dispositifs au silicium, tout en étant cinq à dix fois plus petits. Avec ce type d'alimentation, les drones n'ont pas besoin d'atterrir : ils peuvent survoler une base de charge sans fil.

De nombreuses cartes d'évaluation ou de développement sont proposées aux concepteurs afin d'accélérer la mise sur le marché de leur dispositif à alimentation sans fil. Le FET GaN EPC2019 d'Efficient Power Conversion est pris en charge par la carte de développement de récepteur de puissance sans fil EPC9513, à utiliser à l'intérieur du drone. Cette carte de développement est importante pour les concepteurs, car elle s'appuie sur la norme AirFuel, qui garantit une conception sans fil certifiée compatible avec d'autres produits de charge sans fil utilisés dans le monde entier. Les concepteurs peuvent demander au fournisseur les fichiers Gerber pour la carte de démonstration afin de recréer la configuration optimisée de la carte.

Énergie solaire : utiliser l'énergie solaire pour recharger la batterie d'un drone constitue une autre solution d'alimentation envisageable. Pour ce faire, la pile solaire PT15-75 de PowerFilm Inc. s'avère être une option intéressante.

La pile PT15-75 peut être utilisée conjointement avec le circuit intégré de chargeur de batterie LT3652 d'Analog Devices pour implémenter une conception de chargeur de batterie compacte et intelligente (Figure 1). Gardez à l'esprit qu'une tension en circuit ouvert (Voc) ne peut jamais être émise en sortie lorsque le panneau est relié à une charge et qu'il fournit du courant.

Figure 1 : Les concepteurs peuvent créer une alimentation de drone fiable et efficace en ajoutant ce chargeur de batterie alimenté par énergie solaire de 2 A, où la thermistance R_CTN est ajoutée pour compenser le coefficient de température d'une pile solaire (comme la pile PT15-75) à des niveaux de puissance maximum. (Source de l'image : Analog Devices)

La boucle de régulation d'entrée du LT3652 possède aussi la capacité de trouver le point de fonctionnement de puissance maximum du panneau solaire, ce qui optimise le rendement de la conversion de l'énergie solaire en puissance de sortie maximale apportée à la batterie.

Capteurs : les capteurs augmentent à la fois la contrôlabilité des drones et leur utilité. En ce qui concerne le contrôle des drones, un capteur peut activer un mode de niveau automatique, un mode d'altitude constante ou un mode d'orbite pour tourner autour d'un objet ou d'un point d'intérêt spécifique. Toutes ces fonctionnalités ajoutées reposent sur des unités de mesure inertielle (IMU) offrant des performances supérieures ainsi que sur des capteurs de pression atmosphérique, afin de parvenir à une expérience utilisateur optimale et à une fiabilité accrue pour des drones commerciaux ou des drones répondant à une fonction particulière.

Les concepteurs peuvent avoir besoin d'accroître les performances d'un drone, ce qui peut nécessiter un gyroscope avec une dérive du signal de sortie extrêmement faible pour garantir la bonne orientation du drone, sa position et son équilibre, en particulier lorsqu'il est soumis à des variations de température. Le modèle combiné d'accéléromètre et de gyroscope BMI160 de Bosch Sensortec, qui se présente sous la forme d'une unité IMU compacte et basse consommation, dotée d'une fusion de données de capteurs à neuf axes, peut permettre d'y parvenir. Ce dispositif mesure 2,5 mm x 3,0 mm et 0,83 mm de hauteur, et consomme seulement 925 microampères (µA), même lorsque le gyroscope et l'accéléromètre sont tous deux en mode de fonctionnement total. Ce dispositif fonctionne grâce à une alimentation de 1,71 V à 3,6 V.

Pour compléter le BMI160, un capteur de pression atmosphérique numérique doté d'un capteur de température permet de mesurer la vitesse verticale, d'améliorer la navigation GPS et de déterminer l'altitude d'un drone. Il est recommandé d'étalonner de temps en temps les baromètres selon la pression au niveau de la mer afin de maintenir leur précision. Le capteur de température et de pression atmosphérique BMP388 de Bosch Sensortec est un bon exemple de circuit intégré que les concepteurs peuvent intégrer à leur architecture. Affichant une empreinte réduite de 2 x 2 mm² pour une hauteur de 0,88 mm et une basse consommation énergétique de seulement 3,4 µA à 1 Hz, ce module de capteurs est parfaitement adapté à un fonctionnement sur batterie. Ce dispositif présente une précision relative typique de +/-8 Pa et une exactitude absolue typique de +/-50 Pa qui peuvent améliorer les capacités de survol et d'évitement d'obstacles d'un drone.

Pour détecter les mouvements sur plusieurs axes, le module de système en boîtier (SiP) d'IMU ISM330DLCTR iNEMO de STMicroelectronics combine un accéléromètre et un gyroscope avec un magnétomètre dans un circuit intégré monolithique à six axes. Ce type de configuration permet à un drone de maintenir une stabilité horizontale, verticale et rotative lors du survol. Pour les applications comme la photographie et l'imagerie 3D professionnelles par drone, la stabilisation gyroscopique à six axes est nécessaire, et elle justement assurée par le module ISM330DLCTR.

Le gyroscope mesure et maintient l'orientation du drone. En présence de trois accéléromètres, chacun étant orienté dans un axe différent, il est possible de déterminer le degré de mouvement d'un drone sur n'importe quel axe. Cela permet une meilleure collecte d'informations sur les mouvements de roulis, de tangage et de lacet du drone, informations qui viennent à leur tour alimenter le contrôleur PID (proportionnel/intégral/dérivé) du drone.

Le magnétomètre mesure la force et la direction du champ magnétique terrestre nord afin de corriger sa trajectoire. Assurez-vous d'étalonner régulièrement le magnétomètre, car son fonctionnement peut être perturbé par les lignes électriques, les moteurs et d'autres dispositifs électriques émettant des champs puissants.

Les mouvements du drone causés par des forces externes, comme une rafale de vent, sont détectés par l'accéléromètre et transmis au contrôleur PID, qui règle alors les moteurs pour rééquilibrer le drone.

Télémètres : atterrissage, survol et distance par rapport à un objet

Les drones doivent être équipés de capteurs de qualité pour pouvoir atterrir en toute sécurité, survoler un poste de charge sans fil et détecter des objets afin d'éviter toute collision lorsqu'ils sont en mouvement. Cette télémétrie peut s'effectuer au moyen de signaux sonores ou lumineux.

Détection télémétrique ultrasonique : les capacités d'atterrissage, de survol et de repérage au sol des drones peuvent être assurées par des capteurs à ultrasons. Lorsqu'il est en phase d'atterrissage, un drone doit détecter la distance qui sépare sa partie inférieure de la surface sur laquelle il s'apprête à se poser. Bien qu'un GPS et un baromètre interviennent dans cette fonction de contrôle, une détection précise de la distance est cruciale pour assurer un atterrissage en toute sécurité.

Les capteurs à ultrasons peuvent aussi aider à réaliser un survol et un repérage au sol sûrs, deux actions susceptibles de nécessiter que le drone vole à une hauteur fixe. La carte de capteur de temps de vol (ToF) ultrasonique MB1010-000 de MaxBotix est un exemple de capteur de distance par télémétrie utile pour l'assistance à l'atterrissage, le survol et la détection de plafond.

Comprendre le temps de vol

Tous les cas précédemment évoqués nécessitent l'utilisation de la méthode du temps de vol, qui correspond au temps qu'une onde ultrasonique émise met pour atteindre une cible, auquel s'ajoute le temps que met le signal réfléchi à revenir jusqu'au capteur du drone (Figures 2 et 3).

Figure 2 : Les concepteurs doivent comprendre le concept de temps de vol (ToF) lors de l'atterrissage, du survol ou de la charge sans fil d'un drone. (Source de l'image : Texas Instruments)

Figure 3 : Les trois phases du temps de vol ultrasonique. Le son initial transmis (1), le silence (2) et l'écho reçu (3) permettent d'intégrer une télémétrie précise dans les conceptions de drone. En comprenant ce schéma et en utilisant la carte d'évaluation et les capteurs évoqués dans le présent article, les concepteurs peuvent atteindre les objectifs de stabilité en vol, d'évitement des collisions et de charge sans fil optimale lorsqu'ils implémentent les suggestions de matériel évoquées dans cette section. (Source de l'image : Texas Instruments)

Pour calculer la distance entre le drone et un objet, utilisez cette équation :

Pour des délais de conception réduits, Texas Instruments propose le module d'évaluation pour la détection de proximité à ultrasons PGA460PSM-EVM.

Détection télémétrique lidar : l'utilisation de la télédétection par laser (lidar) est une autre façon de détecter la distance. Cela se fait au moyen de lasers à impulsions. Les informations obtenues grâce aux systèmes lidars ToF peuvent être utilisées pour créer une image tridimensionnelle. La technologie lidar offre une précision et une résolution élevées, ainsi qu'une zone de couverture étendue.

Les concepteurs peuvent choisir un capteur laser optique de mesure de la distance comme le SEN-14032 de SparkFun Electronics, qui affiche une portée de 40 m. Un microcontrôleur externe sera nécessaire pour communiquer avec le capteur via une interface I²C.

Cette catégorie de lidar utilise deux principaux types d'architectures : le lidar à semi-conducteurs et le lidar rotatif motorisé avec un champ de vision à 360°. Dans les deux cas, le principe est le même : un laser émet un faisceau lumineux. Dans le cas d'un lidar à semi-conducteurs, un miroir est utilisé pour le balayage, alors que dans le cas du lidar rotatif, un disque rotatif commandé par un moteur effectue le balayage.

Un troisième type de lidar, connu sous le nom de lidar Flash, émet de nombreuses impulsions courtes en même temps et utilise une puce de caméra pour recevoir le reflet de ces impulsions, ce qui lui permet de mesurer le temps de vol. Le lidar Flash affiche une très haute résolution, mais a une portée limitée à 30 m environ.

Détection de l'environnement

Caméra thermique : s'il est équipé d'une caméra thermique, un drone peut détecter les signatures thermiques/températures des objets et des matériaux, et les traduire en images fixes ou en vidéos. L'incendie de Notre-Dame de Paris a été observé et suivi au moyen de caméras thermiques. Celles-ci sont capables de détecter de faibles variations de chaleur, parfois de l'ordre de 0,01°C seulement.

L'imagerie thermique des drones est également utilisée dans un autre domaine important, celui de la récupération après une catastrophe, comme un tremblement de terre ou un ouragan violent, qui peut avoir pour conséquence des structures endommagées ou effondrées avec des personnes prises au piège à l'intérieur (Figures 4 et 5).

Figure 4 : Avec une caméra standard, un drone peut capturer l'image d'un bâtiment effondré, une première étape qui a son importance. Puis, s'il est équipé d'une caméra thermique, un drone peut détecter la chaleur corporelle d'individus piégés sous les décombres. (Source de l'image : IEEE⁴)

Figure 5 : Les concepteurs disposent maintenant des outils nécessaires pour localiser des victimes et sauver des vies lors de catastrophes. Cette image d'une personne piégée dans un bâtiment a été prise par un drone de DJI pendant un exercice incendie. (Source de l'image : Industrial Equipment News, programme UAS [système d'aéronef sans pilote]/drone du district de protection contre les incendies de Menlo Park en Californie, via AP])

Pour commencer à utiliser l'imagerie thermique sur un drone, les concepteurs peuvent utiliser un dispositif comme la microcaméra thermique 500-0771-01 de FLIR Lepton. Cette caméra affiche une plage spectrale de 800 nanomètres (nm) à 1400 nm, une plage dynamique de scène de 0 à 120°C, et une consommation énergétique nominale de 150 milliwatts (mW) (en fonctionnement), 650 mW (pendant le fonctionnement de l'obturateur) et 5 mW (en veille).

Détection de l'humidité, de la pression et de la température : pour déterminer les conditions atmosphériques, les concepteurs peuvent utiliser un capteur numérique d'humidité, de pression et de température BME280 de Bosch Sensortec, doté d'une interface SPI. Hautement intégré et mesurant 2,5 mm x 2,5 mm x 0,93 mm, ce capteur affiche une consommation de 0,1 µA seulement en mode veille et allant jusqu'à 3,6 µA maximum lors de la détection des trois paramètres.

Accélérer la mise sur le marché grâce aux kits de développement à plusieurs capteurs

Le dispositif DA14585IOTMSENSOR est un kit de développement à plusieurs capteurs de Dialog Semiconductor qui intègre des capteurs environnementaux de Bosch Sensortec et des détecteurs de mouvement de TDK Invensense. Ce kit représente un atout pour les concepteurs, car il constitue une plateforme intéressante pour développer et tester des capacités de fusion de capteurs de drone, et accélérer la mise sur le marché.

Il inclut un capteur basse consommation de gaz, d'humidité, de pression et de température BME680, ainsi qu'un accéléromètre, un gyroscope et un magnétomètre. Les capacités de fusion de capteurs du kit DA14585IOTMSENSOR permettent aux concepteurs de voir comment cette fonctionnalité peut être utilisée à la fois pour parvenir à de meilleures performances de détection globales et pour prolonger l'autonomie de la batterie du drone.

Conclusion

La conception de drones présente des défis peu ordinaires en raison de la technicité des fonctionnalités requises et des longs temps de vol nécessaires. Comme pour toute conception, il est important de connaître les principales tâches que le dispositif devra effectuer afin de développer un plan garantissant une architecture optimale qui pourra répondre aux exigences du projet.

Références :

1. Drones…Up, Up, and Away (Les drones, toujours plus haut et plus loin)
2. Light-Weight Wireless Power Transfer for Mid-Air Charging of Drones (Transfert de puissance sans fil et léger pour charger les drones en vol), Samer Aldhaher, Paul D. Mitcheson, Juan M. Arteaga, George Kkelis, David C. Yates, IEEE 2017
3. Nonlinear Parity-Time-Symmetric Model for Constant Efficiency Wireless Power Transfer: Application to a Drone-in-Flight Wireless Charging Platform (Modèle symétrique parité-temps non linéaire pour un transfert de puissance sans fil à rendement constant : application à une plateforme de charge sans fil pour drone en vol), Jiali Zhou, Bo Zhang, Wenxun Xiao, Dongyuan Qiu, Yanfeng Chen, IEEE 2018
4. DronAID: A Smart Human Detection Drone for Rescue (DronAID : un drone intelligent qui détecte les vies humaines et vole à leur secours), Rameesha Tariq, Maham Rahim, Nimra Aslam, Narmeen Bawany, Ummay Faseeha, IEEE 2018