Brevet FR3101703A1 — publié le 20210409

Le document concerne des procédés et des dispositifs pour un apprentissage automatique appliqué aux trajectoires de mission d’un aéronef. Des données d’apprentissage comprennent des trajectoires de mission déterminées par un calculateur de mission MMS et les trajectoires avioniques correspondantes, telles que déterminées par des systèmes avioniques certifiés. Des développements décrivent notamment des étapes d’évaluation, e.g. l’utilisation de fonction de coût ou de score de mission, l’optimisation des trajectoires de mission par des méthodes évolutionnistes notamment génétiques, l’utilisation de logique floue, l’affichage de résultats intermédiaires ou autres objets à des fins explicatives. Des aspects de logiciel et de matériel (e.g. réseaux de neurones) sont décrits. Figure pour l’abrégé : Fig. 1….. Apprentissage automatique pour système de mission Domaine de l’invention Le document concerne des procédés et des systèmes de gestion de mission (MMS pour « Mission Management system ») pour aéronef ou drone, et porte plus particulièrement sur des interfaces avec les systèmes de pilote automatique (AP pour « Automatic Pilot ») et de gestion de vol (FMS pour « Flight Management System »). Etat de la Technique Un drone ou un aéronef peut accomplir une grande diversité de missions (e.g. objectifs, instrumentation, etc). Une mission met en œuvre différents capteurs (radar, FLIR, etc) et/ou actuateurs (charge, etc.). Afin de réaliser une mission spécifique, il peut par exemple être requis de pouvoir contrôler finement la trajectoire et/ou l’altitude de l’aéronef. La trajectoire et l’altitude d’un aéronef sont contrôlées par des éléments de l’avionique, notamment le système de gestion de vol FMS et/ou le AP (Pilote Automatique). À partir des données de mission, le tandem FMS/AP calculera et volera une trajectoire respectant les contraintes normatives A424/A702 et s’assurera de la volabilité de la trajectoire en fonction de l’aérodynamique de l’appareil. Actuellement, les échanges entre système de gestion et systèmes FMS/AP s’effectue dans une seule direction : le calculateur de mission détermine une trajectoire 2D/3D pour effectuer sa mission, puis la transmet au FMS et/ou au système de pilotage automatique. Ces deux derniers systèmes s’exécutent en respectant au mieux la consigne de trajectoire de mission. Des écarts sont alors systématiques entre la consigne de trajectoire et ce qui est réellement volé par l’aéronef. Parmi les nombreux problèmes techniques qui se posent en matière de pilotage automatique, un premier problème technique réside dans le fait que le calculateur de mission ne connaît pas les performances de l’aéronef (e.g. enveloppe de vol, capacité de vitesse, de prise de roulis, etc.). Par exemple pour effectuer une mission de sauvetage (de type « Search And Rescue »), il faut d’abord déterminer la trajectoire de l’aéronef pour pouvoir effectuer la recherche adaptée (« pattern de recherche ») et s’assurer ensuite que les capteurs sont correctement configurés malgré les manœuvres de l’aéronef l’appareil (i.e. roulis, tangage). Si la mission consiste à surveiller une zone géographique, il convient de positionner l’aéronef à une attitude précise (par exemple pour réaliser une image SAR d’un radar). Si la mission consiste à effectuer une mission de reconnaissance, il peut être requis de définir une ou plusieurs zones à éviter. Le problème technique commun à toutes ces situations est que le calculateur de mission peut ne pas connaître, ou pas suffisamment, les performances de l’aéronef (i.e. enveloppe de vol, capacité de vitesse, de prise de roulis etc.), lesquels sont autant de contraintes à respecter. Il convient donc de pouvoir contrôler finement les ordres vers le FMS afin qu’il élabore une trajectoire respectant ces contraintes. Par ailleurs, il convient si possible de ne pas surcharger un cœur avionique certifié, lequel constitue une ressource « précieuse » car délivrant une trajectoire « avionique » dont les caractéristiques sont particulières au sens où elles résultent d’un système certifié. Enfin, il est également avisé ne pas abuser des recours aux systèmes avioniques car les calculs FMS peuvent être lents (quoique simulables dans certains cas). Il y a donc de grands avantages à être frugal quant aux trajectoires de mission qui sont insérées dans les systèmes avioniques ; en d’autres termes, il faut solliciter à bon escient les systèmes cœurs avioniques. Certaines approches pour résoudre ces problèmes sont connues. Dans une première approche, la gestion de la trajectoire est directement assurée par le pilote (donnant ou non des ordres au système de pilotage automatique) sur consigne du TACO (« Tactical Operator »). Cette approche induit une charge de travail importante, à la fois pour le TACO et le pilote, pour se coordonner et élaborer les ordres vers le AP ou en pilotage direct. Dans une autre approche, certains systèmes de gestion de vol FMS proposent d’élaborer une trajectoire à partir de motifs standards (mission « Search And Rescue » en échelle, en spirale, etc). Malheureusement, ces motifs ne couvrent pas tous les besoins et/ou contraintes cités précédemment (en particulier la gestion de zones d’exclusion, d’altitude de l’aéronef, etc.). La littérature brevet ne décrit pas de solutions satisfaisantes. Le document de brevet FR1302628 décrit l’intégration de contraintes de mission dans un système de gestion de vol FMS. Des trajectoires issues de différents calculateurs sont concaténées en une seule trajectoire résultante, volée selon le FMS/AP. Cette approche présente des limitations. Le document de brevet FR1402042 compare une trajectoire issue d’un calculateur de mission et une trajectoire finalement volée par un FMS. Le document propose d’utiliser des règles pour transformer la trajectoire du calculateur de mission en une trajectoire au format FMS. Cette approche présente également des limitations. Description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’aide de la description qui suit et des figures des dessins annexés dans lesquels: La illustre des exemples d’étapes d’un mode de réalisation de l’invention ; La illustre la diversité des méthodes d’apprentissage automatique pouvant être mobilisées dans le procédé selon l’invention ; La illustre un mode de réalisation dans lequel l’apprentissage automatique utilise un algorithme génétique ; La illustre en trois dimensions un exemple de mission SAR 410 ; La illustre les étapes de calcul d’une trajectoire pour l’exemple de mission SAR 410 ; La illustre la couverture d’image effectuée par le capteur d’après la trajectoire 410 ; La illustre la trajectoire réelle 710 de l’aéronef ; La illustre la couverture réelle 810 du capteur. Procédé d’apprentissage automatique mis en œuvre par ordinateur pour l’aide à la gestion de la trajectoire de mission d’un aéronef, comprenant les étapes consistant à - recevoir des données d’apprentissage, comprenant des trajectoires de mission, déterminées par un calculateur de mission MMS, une trajectoire de mission (110) étant associée à des contraintes de mission, et des trajectoires réelles dites avioniques (130), déterminées par un système de gestion de vol FMS et/ou un système de pilotage automatique AP, dits systèmes avioniques FMS/AP ; - exécuter un algorithme d’apprentissage automatique par réseau de neurones sur les données d’apprentissage, ledit algorithme d’apprentissage automatique utilisant une fonction de coût, notamment un score de mission associé à chaque trajectoire avionique, en fonction de critères prédéfinis ; - générer un modèle entraîné pour l’aide à la gestion de la trajectoire de mission d’un aéronef. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’apprentissage automatique (121) comprend un apprentissage supervisé par renforcement (2212). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’apprentissage automatique (121) comprend un arbre de décision génétique à logique floue GFT (2213). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’apprentissage automatique (121) comprend la mise en œuvre d’un algorithme génétique (2211), lequel génère des trajectoires de mission puis sélectionne une ou plusieurs trajectoires générées, la génération consistant à décomposer une trajectoire de mission en une pluralité de gènes, comprenant des unités géométriques élémentaires associés à des attributs, puis à mélanger aléatoirement une ou plusieurs trajectoires décomposées et/ou remplacer aléatoirement un ou plusieurs gènes par d’autres. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la mise en œuvre d’un algorithme génétique comprend les étapes consistant à : - décomposer une trajectoire de mission parmi X en une succession de N éléments géométriques unitaires, chaque élément unitaire étant associé à P attributs, les différentes combinaisons N x P étant dénommées gènes, et un attribut étant choisi parmi la vitesse, l’altitude, la direction de l’aéronef comprenant notamment l’axe de roulis, l’axe de tangage, et l’axe de lacet ; - effectuer un ou plusieurs croisements et/ou une ou plusieurs mutations de gènes, pour générer des trajectoires de mission ; un croisement étant effectué par mélange aléatoire entre un ou plusieurs trajectoires, et une mutation pouvant se faire par sélection au hasard d’un gène et par remplacement du gène sélectionné par un autre gène ; - déterminer le score de mission pour chaque trajectoire de mission générée ; - sélectionner une ou plusieurs trajectoires de mission en fonction des scores de mission ; ladite sélection étant effectuée par seuillage et/ou par plages de seuils et/ou par filtrage par fonction analytique et/ou par filtrage calculable par algorithme. Procédé selon la revendication 4, comprenant en outre l’étape consistant à mettre en œuvre un algorithme de logique floue configuré pour générer les trajectoires, l’algorithme génétique permettant de sélectionner les paramètres de contrôles de la logique floue parmi toutes les trajectoires générées. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’apprentissage automatique (121) comprend un apprentissage profond. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, une contrainte de mission comprenant un ou plusieurs des paramètres comprenant un type de mission, une zone géographique, un point d’entrée et/ou de sortie dans ladite zone géographique, une gestion du temps, une gestion du carburant et/ou une qualité de service cible concernant un ou plusieurs capteurs embarqués dans l’aéronef. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, un score de mission étant un ratio entre une qualité de service cible ou attendue et associée à la trajectoire de mission et une qualité de service résultante associée à la trajectoire avionique correspondante à la trajectoire de mission, une qualité de service étant associée à au moins un ou plusieurs capteurs embarqués. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le modèle entraîné détermine une trajectoire de mission optimisée, satisfaisant les contraintes de mission reçues et conforme pour les systèmes avioniques. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un ou plusieurs des résultats de calcul intermédiaires, des informations relatives aux causes racines et/ou du contexte de calcul d’une ou de plusieurs des étapes du procédé fait l’objet d’un affichage dans une interface homme-machine. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11 lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur. Système d’apprentissage automatique pour l’aide à la gestion de la trajectoire de mission d’un aéronef, comprenant : - un calculateur de mission MMS, configuré pour déterminer des trajectoires de mission à partir de contraintes de mission ; - un système de gestion de vol FMS et/ou un système de pilotage automatique AP, dits systèmes avioniques FMS/AP; - un ou plusieurs processeurs configurés pour déterminer une évaluation, notamment un score de mission associé à chaque trajectoire avionique, en fonction de critères prédéfinis; - un réseau de neurones configuré pour réaliser un apprentissage automatique (121) entre les trajectoires de mission communiquées par le calculateur de mission MMS d’une part et lesdits scores de mission. Système selon la revendication 13, dans lequel un ou plusieurs processeurs sont configurés pour mettre en œuvre un algorithme génétique et/ou un algorithme de logique floue. Système selon la revendication 13, un réseau de neurones étant choisi parmi les réseaux de neurones comprenant : un réseau de neurones artificiels ; un réseau de neurones artificiels acyclique ; un réseau de neurones récurrents ; un réseau de neurones à propagation avant ; un réseau neuronal convolutif ; et/ou un réseau de neurones antagonistes génératifs.