Simulation drone

La simulation drone consiste à modéliser le comportement d'un drone et à évaluer sa performance dans un environnement virtuel.

La simulation constitue une étape importante dans le développement des drones. MATLAB^® et UAV Toolbox supportent la simulation drone et vous permettent de :

• Comprendre la dynamique des drones et réaliser des études de compromis avant la création de prototypes
• Régler les paramètres et les modèles avant leur chargement dans le drone
• Tester la robustesse des modèles et des algorithmes dans des conditions limites sans compromettre le drone
• Créer un environnement virtuel adapté aux cas de test
• Exécuter rapidement plusieurs scénarios et cas de test

En règle générale, la création d'une simulation drone inclut les composants suivants, qui peuvent être développés dans MATLAB^® et Simulink^® :

• Le modèle dynamique du drone (modèle physique) composé des équations du mouvement du drone
• Le modèle de contrôle de vol du drone pour modéliser la logique de contrôle du drone
• Les modèles de capteurs pour simuler les capteurs du drone comme le GPS et l'INS
• Les algorithmes autonomes pour percevoir l'environnement et identifier les obstacles
• L'environnement de simulation, comme Cuboid World et Unreal Engine^®, qui sont des environnements virtuels créés pour tester les algorithmes et visualiser le comportement du vol

Les simulations drones peuvent présenter différents niveaux de fidélité en fonction des algorithmes que vous testez ainsi que de l'étape du processus de développement.

Les simulations drones basse fidélité sont utilisées au tout début du processus de développement. Elles utilisent peu de ressources de calcul et leur exécution est rapide. Elles peuvent par exemple être utilisées pour régler les modèles de contrôle de vol ou pour tester les algorithmes de planification de trajectoires.

Les simulations drones haute-fidélité testent les applications de drone dans un environnement virtuel plus proche du monde réel. Elles peuvent exiger des calculs intensifs et leur exécution prend plus de temps. Elles peuvent par exemple être utilisées pour tester les algorithmes autonomes reposant sur des données LiDAR et caméra ou pour tester le comportement du drone en fonction des conditions météorologiques.