Brevet FR3150501A1 — publié le 20250103

Procédé de préparation d’un aéronef multi-rotor télépiloté pour une mission, le procédé comprenant des étapes de : a) obtention d’au moins un paramètre de mission et d’un critère d’optimisation, b) sélection d’une combinaison de composants pour l’aéronef, c) obtention de caractéristiques de chaque composant, d) calcul de coefficients de lois de contrôle de l’aéronef pour la combinaison de composants, en minimisant une fonction représentative d’une erreur de suivi de trajectoire, e) calcul d’une valeur d’une fonction de coût pour la combinaison, sélectionnée à partir du critère d’optimisation, f) application d’un critère de validation à la valeur de la fonction de coût calculée et, si le critère de validation n’est pas satisfait, sélection d’une nouvelle combinaison de sorte à minimiser la valeur de la fonction de coût et itération des étapes c) à e), g) obtention d’une combinaison optimale de composants et des coefficients des lois de contrôle. Figure à publier avec l’abrégé : 4 Procédé de préparation et de configuration automatique des lois de contrôle pour un aéronef multi-rotor télépiloté Domaine technique de l’invention L’invention concerne les domaines de la conception et du paramétrage d’un aéronef multi-rotors télépiloté, par exemple un drone à décollage et à atterrissage vertical, par exemple un drone à hélices, notamment quadrimoteur. Plus particulièrement, l’invention a pour objet un procédé de préparation d’un aéronef multi-rotor télépiloté pour une mission prédéterminée. Etat de la technique antérieure Les algorithmes de pilotage des aéronefs multi-rotors télépilotés sont mis en œuvre par une électronique de contrôle embarquée et permettent une régulation de l’altitude, de la position et de l’attitude de l’aéronef en fonction de commandes reçues à distance et/ou de missions autonomes enregistrées. Ces algorithmes fonctionnent en mettant en œuvre une ou plusieurs boucles de régulation de ces grandeurs, qui font intervenir une pluralité de coefficients de régulation. Aujourd’hui le processus de réglage de ces lois de contrôle de vol pour une application donnée est un processus long et spécifique à la configuration et aux spécifications de l’aéronef. Les campagnes de réglage et de vérification de ces lois de contrôle comprennent des cycles d’essais comme des essais en vol, des simulations physiques et des tests de l’électronique lors de l’exécution des algorithmes de contrôle. Le processus de réglage des lois de contrôle doit être répété lorsqu’un ou plusieurs des composants de l’aéronef sont retirés ou modifiés et/ou lorsqu’un nouveau composant est ajouté. Plusieurs combinaisons de composants présentant des caractéristiques différentes d’un composant à l’autre sont généralement envisageables pour un même type de mission. Dans ce cas, l’adaptation de l’aéronef à de nouvelles conditions opérationnelles peut nécessiter un temps de réglage important, en cherchant la combinaison de composants optimale pour l’aéronef et les réglages des lois de contrôle associés, par des essais successifs. Présentation de l’invention L’invention vise à remédier à ces inconvénients, en permettant une sélection rapide et efficace des composants optimaux pour un aéronef multi-rotors télépiloté pour une mission donnée, et un réglage des lois de contrôle correspondant à cette combinaison de composants. L’invention vise notamment à permettre un calcul automatique de gains de contrôle pour un nouvel assemblage de composants de drone. De préférence, le calcul de gains de contrôle peut être réalisé au sein même du drone, de manière automatisée et hors ligne, grâce à une reconnaissance automatique au sein du drone des composants installés à un instant donné sans communiquer nécessairement avec un serveur externe via un réseau de télécommunications. L’invention s’inscrit ainsi dans un objectif de disposer d’un drone modulaire, pouvant s’adapter à différentes exigences opérationnelles (critères de performance, profil de mission, disponibilité des composants, etc.) de façon simple et automatisée. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de préparation d’un aéronef multi-rotor télépiloté pour une mission, le procédé comprenant des étapes de : a) obtention d’au moins un paramètre de mission et d’un critère d’optimisation, b) sélection d’une combinaison de composants pour l’aéronef, c) obtention de caractéristiques de chaque composant, d) calcul de coefficients de lois de contrôle de l’aéronef pour la combinaison de composants, en minimisant une fonction représentative d’une erreur de suivi de trajectoire, à partir de chaque paramètre de mission et des caractéristiques des composants, e) calcul d’une valeur d’une fonction de coût pour la combinaison, ladite fonction de coût étant sélectionnée à partir du critère d’optimisation, à partir de caractéristiques des composants, de chaque paramètre de mission et des coefficients des lois de contrôle, f) application d’un critère de validation à la valeur de la fonction de coût calculée, et, si le critère de validation n’est pas satisfait, sélection d’une nouvelle combinaison par modification d’au moins un des composants de sorte à minimiser la valeur de la fonction de coût, et itération des étapes c) à e), g) obtention d’une combinaison optimale de composants de l’aéronef pour la mission et des coefficients des lois de contrôle pour la combinaison optimale, et h) installation sur l’aéronef des composants selon la combinaison optimale et transmission des coefficients des lois de contrôle à une électronique de contrôle de l’aéronef. Un tel procédé permet d’adapter un aéronef à de nouvelles exigences opérationnelles de manière rapide et efficace en déterminant une combinaison optimale de composants et de coefficients de lois de contrôle. Lesdits composants peuvent comprendre, par exemple, au moins une structure, au moins un moteur, au moins un rotor et au moins une batterie. Le critère de validation est par exemple une valeur seuil de la fonction de coût, qui représente un coût maximal pour avoir une combinaison satisfaisante. Alternativement, le critère de validation peut être une fonction de la valeur de la fonction de coût et/ou d’une dérivée de la fonction de coût. Le procédé peut comprendre également une étape a’) d’obtention de paramètres généraux relatifs à l’aéronef et indépendants de la mission, lesdits paramètres généraux étant pris en compte dans le choix des composants pour minimiser les valeurs de la fonction de coût, lesdits paramètres généraux comprenant de préférence une enveloppe de vol hors mission nominale. Une telle caractéristique permet de prendre en compte des contraintes usuelles non spécifiques de la mission pour éliminer des solutions ne les respectant pas. L’étape c) d’obtention de caractéristiques peut comprendre une lecture d’un élément d’identification de chaque composant et une interrogation d’une base de données comprenant des caractéristiques de composants disponibles. Une telle caractéristique permet une association directe entre chaque composant de l’aéronef et ses caractéristiques préenregistrées, afin d’y accéder rapidement et sans risque d’erreur. L’élément d’identification peut être un code-barre ou, préférentiellement, un code QR. Une telle caractéristique permet une lecture rapide des éléments d’identification au moyen d’un dispositif adapté, sans risque d’erreur de lecture. L’étape c) d’obtention des caractéristiques peut comprendre l’obtention d’au moins l’un parmi une masse du composant et une ou plusieurs caractéristiques fonctionnelles spécifiques du composant, comme une longueur de bras d’une structure, un angle de calage, un coefficient de portance, un coefficient de traînée et/ou une longueur de pales de rotors, des valeurs de couple nominal et maximal fournies par des moteurs, une inertie d’un arbre moteur et une résistance électrique des moteurs, ou encore une nombre de cellules et/ou une capacité de stockage d’une batterie. Une telle caractéristique permet d’obtenir des valeurs réelles de caractéristiques des différents composants qui s’approchent le plus des valeurs optimales déterminées par l’algorithme d’optimisation et d’utiliser ces valeurs réelles dans le calcul des coefficients de lois de contrôle et dans la suite du procédé de préparation. La fonction de coût peut être une fonction d’une masse totale de l’aéronef et/ou une fonction d’une énergie totale dépensée par un système propulsif de l’aéronef pendant la mission, et/ou une fonction d’un maximum de puissance consommée par le système propulsif de l’aéronef pendant la mission. Une telle caractéristique permet de maximiser une charge utile de l’aéronef ou bien une endurance de l’aéronef pour les vols de longue durée. Le système propulsif comprend par exemple les moteurs de l’aéronef. La fonction de coût peut s’exprimer comme une combinaison linéaire de la masse totale de l’aéronef assortie d’un premier coefficient, de l’énergie totale dépensée par le système propulsif assortie d’un deuxième coefficient et du maximum de puissance consommée assortie d’un troisième coefficient. Cette caractéristique permet de prendre en compte les trois critères d’optimisation dans la fonction de coût en leur attribuant à chacun un poids relatif en fonction de son importance pour le type de mission prévu. L’étape d) de calcul de coefficients des lois de contrôle peut comprendre la prise en compte d’au moins une contrainte externe liée aux conditions extérieures. Une telle étape permet de renforcer la résilience de l’aéronef muni du jeu de coefficients déterminés aux conditions externes comme le vent ou les rafales de vent. Au cours de l’étape e), la valeur de la fonction de coût peut être calculée à partir d’une simulation d’un vol de l’aéronef avec les coefficients de lois de contrôle obtenus à l’étape d). Une telle caractéristique permet de reproduire l’intégralité du vol prévu de l’aéronef et ainsi d’avoir une fonction de coût représentatives de la réalité. Au cours de l’étape f), la minimisation de la fonction de coût peut prendre en compte au moins une contrainte liée à des caractéristiques des composants. Une telle caractéristique permet d’éviter des solutions qui ne seraient pas réalisables en pratique à cause de caractéristiques limites des composants. L’invention concerne également un procédé de réalisation d’une mission par un aéronef, comprenant la mise en œuvre d’un procédé de préparation de l’aéronef comme décrit plus haut et une étape de vol de l’aéronef avec les composants selon la combinaison optimale déterminée et muni des coefficients de lois de contrôle associés. Brève description des figures est une représentation schématique d’un aéronef multi-rotor télépiloté, est une représentation graphique d’une trajectoire préenregistrée de l’aéronef de la , est une représentation graphique de paramètres de mission correspondant à la trajectoire de la , et est une représentation schématique d’un procédé de préparation d’aéronef selon l’invention. Description détaillée de l’invention Un aéronef 1 est représenté sur la . L’aéronef 1 est un aéronef quadri-rotors télépiloté, aussi connu sous le nom de drone quadrimoteur. L’aéronef 1 comprend une structure 3 formée d’un corps central et de quatre bras 6 répartis autour du corps central de part et d’autre, dans un plan médian P. L’aéronef 1 comprend également quatre moteurs 5 disposés aux extrémités des bras 6, chaque moteur 5 étant agencé pour entraîner un rotor 7 en rotation autour d’un axe de rotation R respectif perpendiculaire au plan médian P. On définit un axe de roulis X, un axe de tangage Y et un axe de lacet Z, formant un repère orthogonal comme représenté sur la . Les moteurs 5 sont des moteurs électriques commandés indépendamment au moyen d’un courant électrique, déterminé de préférence pour atteindre une consigne de vitesse de rotation (commande en vitesse des moteurs), et appliquent sur l’axe du rotor un couple mécanique dont résulte une poussée mécanique. L’aéronef comprend de plus au moins un dispositif d’alimentation tel qu’une batterie 9 propre à alimenter les moteurs 5 en énergie. La structure 3, les moteurs 5, les rotors 7 et la batterie 9 sont désignés collectivement sous le terme de composants. Plusieurs modèles de ces composants sont disponibles et présentent des caractéristiques variées. Les arrangements de différents modèles de composants sont désignés par la suite sous le terme de combinaison. Avantageusement, chacun des composants est muni d’un élément d’identification, tel qu’un code-barre, un QR-code ou une puce RFID, par exemple, permettant à un opérateur d’identifier simplement le composant et de faire le lien avec une base de données comprenant les caractéristiques du composant pour obtenir ces caractéristiques directement et avec un risque d’erreur réduit. L’aéronef 1 comprend en outre une électronique de contrôle comprenant un calculateur 15, configuré pour déterminer les coefficients des lois de contrôle de vol de l’aéronef 1 en fonction des caractéristiques des composants de l’aéronef et un contrôleur de vol 17 configuré pour mettre en œuvre les lois de contrôle afin de déterminer les consignes de régime transmises aux moteurs 5 pour respecter une trajectoire et des conditions de vol prédéterminées. Selon un premier mode de réalisation, le calculateur 15 est embarqué sur l’aéronef, et est adapté pour calculer les coefficients des lois de contrôle de manière indépendante, sans communication avec un appareil externe. Alternativement, le calculateur 15 est partiellement déporté, c’est-à-dire qu’il est adapté pour communiquer avec au moins un calculateur externe pour effectuer le calcul des coefficients de lois de contrôle. Le calculateur 15 comprend, de manière connue en soi, au moins un processeur et une mémoire. Le contrôleur de vol 17 comprend également au moins un processeur et une mémoire, qui peut être partagée avec le calculateur 15 ou séparée, ainsi que des moyens de communication à distance configurés pour permettre le télé-pilotage. La mémoire du contrôleur de vol 17 est configurée pour stocker les valeurs des coefficients de boucles de contrôle déterminées par le calculateur 15 pour leur mise en œuvre dans le pilotage de l’aéronef 1. La mémoire du contrôleur de vol 17 contient également au moins une mission autonome pré-enregistrée. Chaque mission autonome comprend une pluralité de paramètres de mission, parmi lesquels notamment au moins une trajectoire autonome préenregistrée, qui peut être exprimée en termes de positions, de vitesse, et/ou d’accélération de translation pour l’aéronef 1. La trajectoire préenregistrée peut, alternativement ou en plus des caractéristiques précédentes, comprendre une pluralité de points de passage de l’aéronef pendant son parcours. Chaque tel point de passage est par exemple défini par des coordonnées tridimensionnelles, comme une position déterminée par GPS et une altitude, ainsi que par une valeur absolue de vitesse de déplacement au sol. Le respect de ces trajectoires pré-enregistrées est assuré par la mise en œuvre de boucles de régulation des grandeurs associées, notamment de la position, de la vitesse, de l’orientation et de la vitesse de rotation, par le contrôleur de vol 17. Ces boucles de régulation font intervenir des lois de contrôle connues, de type correcteur proportionnel (P), correcteur proportionnel-intégral (PI) et correcteur proportionnel-intégral-dérivé (PID), appliquées pour corriger un écart à une valeur de consigne. Chacun de ces correcteurs est régi par un ou plusieurs coefficients de gain associés aux termes proportionnel, intégral et dérivé de l’écart à la consigne. Ces coefficients peuvent être ajustés pour suivre au mieux les consignes de la régulation, c’est-à-dire la trajectoire dans le cas présent. Par exemple, la position et l’orientation de l’aéronef 1 peuvent être régies par des boucles de type correcteur proportionnel, tandis que la vitesse et la vitesse angulaire de rotation de l’aéronef 1 peuvent être régies par des boucles de type correcteur proportionnel-intégral. Une trajectoire est par exemple caractérisée par une vitesse de montée, une altitude de vol, une vitesse et une durée de croisière, puis enfin une vitesse de descente. Un exemple de trajectoire est représenté à la , qui est une représentation graphique de l’altitude z de l’aéronef 1 en fonction d’une distance au sol parcourue x. La courbe T représente la trajectoire préenregistrée désirée, et la courbe Tr représente la trajectoire réelle suivie par l’aéronef 1, obtenue par mesure lors d’un essai ou par simulation, avec des écarts corrigés par les boucles de contrôle. Des exemples indicatifs de paramètres de la mission sont donnés à la , qui comprend des courbes de variation en fonction du temps t, respectivement d’une vitesse linéaire au sol Vx, d’une position linéaire au sol x, d’une vitesse transverse au sol Vy, d’une position transverse au sol y, d’une vitesse verticale Vz et d’une position verticale z. Un exemple de procédé de préparation de l’aéronef 1 pour une mission prédéterminée est décrit par la suite, en référence à la . Le procédé comprend une étape a) préliminaire d’obtention d’au moins un paramètre de mission et d’un critère d’optimisation. Le paramètre de mission correspond de préférence à une mission nominale du drone. L’au moins un paramètre de mission comprend par exemple au moins une trajectoire, c’est-à-dire des valeurs de position, de vitesse, d’orientation de de vitesse angulaire de rotation à respecter à différents points du parcours. L’au moins un paramètre de mission peut également comprendre une pluralité de points de passage tels que définis plus haut. Le critère d’optimisation est, par exemple, la masse de l’aéronef 1 et/ou l’énergie dépensée par l’aéronef 1 au cours de la mission. Selon les cas, ces deux critères peuvent s’avérer plus ou moins pertinents, en fonction de la durée de la mission, des distances parcourues, d’une éventuelle charge utile transportée par l’aéronef 1, etc… Le critère d’optimisation choisi est celui qui est retenu comme le plus crucial, et qui servira à guider les choix de composants et le réglage des lois de contrôle. Le procédé peut également comprendre, en supplément de l’obtention et de la fourniture d’au moins un paramètre de mission, une étape a’) d’obtention de paramètres généraux non liés à la mission nominale spécifiquement, comme par exemple une vitesse de vol minimale de l’aéronef 1, une vitesse de vol maximale, etc… De tels paramètres peuvent par exemple correspondre à une enveloppe de vol hors mission nominale. Ces paramètres généraux décrivant une telle enveloppe de vol hors mission nominale peuvent par exemple comprendre des limites de vitesse ou d’accélération, comme des vitesses maximales et minimales, selon les trois axes de déplacement, et/ou des consignes d’altitude suivant les axes de roulis et de tangage, et/ou des consignes de vitesse angulaire, par exemple des vitesses angulaires de rotation maximales et minimales, autour des trois axes. Le procédé comprend ensuite une étape b) de sélection d’une première combinaison de composants pour l’aéronef 1. Cette combinaison de composants constitue un point de départ pour le procédé d’optimisation, et peut par exemple être faite par un opérateur à partir de ses connaissances spécifiques. Le procédé comprend alors une étape c) d’obtention de caractéristiques de chaque composant de l’aéronef 1. Ces caractéristiques comprennent notamment une masse du composant, ainsi qu’une ou plusieurs caractéristiques fonctionnelles spécifiques du composant, comme une longueur des bras 6 d’une structure 3, un angle de calage, un coefficient de portance, un coefficient de traînée et/ou une longueur des pales des rotors 7, des valeurs de couple nominal et maximal fournies par les moteurs électriques 5, une inertie d’un arbre moteur et une résistance électrique des moteurs 5, ou encore une nombre de cellules et/ou une capacité de stockage de la batterie 9. Les caractéristiques sont avantageusement obtenues par une lecture de l’élément d’identification de chaque composant et une interrogation d’une base de données comprenant toutes les caractéristiques de chacun des composants disponibles. Cela permet d’obtenir les caractéristiques de chacun des composants de manière rapide et fiable, avec un risque d’erreur réduit. Cette lecture est avantageusement effectuée de manière entièrement automatique, de manière offline, c’est-à-dire sans communication du calculateur de l’aéronef avec un dispositif de contrôle externe. Les éléments d’identification sont lus par un ou plusieurs dispositif(s) automatisé(s) et les caractéristiques obtenues sont directement transmises au calculateur embarqué pour le calcul des coefficients des lois de contrôle. Dans le cadre d’une méthode de détermination de composants présentant des caractéristiques optimales, cette étape d’obtention des caractéristiques des composants choisis permet de déterminer les caractéristiques réelles les plus proches des caractéristiques optimales calculées, et d’utiliser ces caractéristiques réelles dans le calcul des coefficients de lois de contrôle. Le procédé comprend ensuite une étape d) de calcul de coefficients de lois de contrôle de l’aéronef pour la combinaison de composants considérée. Comme indiqué précédemment, les coefficients des lois de contrôle sont les facteurs de gain des termes proportionnel, intégral et dérivé dans les algorithmes de rétroaction des différentes grandeurs régulées, comme la position, la vitesse, l’orientation angulaire et la vitesse angulaire de rotation. Ces coefficients sont calculés de manière itérative suivant un algorithme d’optimisation, en cherchant à minimiser une fonction d’erreur de suivi de trajectoire. Ladite fonction d’erreur de suivi de trajectoire est une fonction représentative de l’écart, pour chaque grandeur régulée, entre la consigne et la valeur réelle prise par ladite grandeur sur toute la mission. Par exemple, la fonction d’erreur est une intégrale sur l’ensemble du parcours de l’écart entre la trajectoire simulée et la trajectoire désirée. Alternativement, le carré de l’écart peut être utilisé pour augmenter le poids des écarts importants. Cette fonction d’erreur est avantageusement calculée par simulation numérique du comportement de l’aéronef 1 avec un jeu de coefficients de lois de contrôle donné, qui donne la trajectoire suivie à partir de la trajectoire de consigne enregistrée. Le problème d’optimisation est assorti de contraintes dépendant des paramètres de mission, des paramètres généraux et des caractéristiques des composants. Notamment, les paramètres de mission peuvent comprendre des contraintes sur la vitesse de l’aéronef, son altitude et son orientation, ou son attitude. Par exemple, les valeurs limites de couple des moteurs viennent limiter les plages accessibles de vitesse et d’accélération. Des contraintes externes, liées à la robustesse aux conditions extérieures, comme par exemple la prise en compte du vent ou des rafales de vent, peuvent être également prises en compte dans le calcul des coefficients des lois de contrôle. L’imposition de contraintes structurelles sur les lois de contrôle peut rendre le problème d’optimisation non-convexe, et requiert alors une stratégie de résolution particulière. Un exemple de stratégie d’algorithmique de résolution particulièrement efficace est celui basé sur la méthode des gradients généralisés, des techniques dites de « bundling » et d’autres critères de performance non-lisse. Le détail du fonctionnement de l’optimisation non-lisse est développé dans l’article « Nonsmooth H-infinity sythesis » de P. Apkarian et D. Noll, IEEE 2006. Le procédé comprend ensuite une étape e) de calcul d’une valeur d’une fonction de coût pour la combinaison de composants considérée, afin de déterminer par un calcul d’optimisation la combinaison de composants minimisant les valeurs de cette fonction de coût. Cette fonction de coût est sélectionnée à partir du critère d’optimisation, c’est-à-dire qu’il s’agit par exemple d’une fonction de la masse totale de l’aéronef ou bien d’une fonction de l’énergie totale dépensée par le système propulsif de l’aéronef au cours de la mission et/ou d’une fonction d’un maximum de puissance consommée par le système propulsif de l’aéronef pendant la mission. Par exemple, la fonction de coût peut s’exprimer comme une combinaison linéaire de la masse totale de l’aéronef assortie d’un premier coefficient α 1 , de l’énergie totale dépensée par le système propulsif assortie d’un deuxième coefficient α 2 et du maximum de puissance consommée assortie d’un troisième coefficient α 3 . La valeur prise par la fonction de coût est calculée à partir de caractéristiques des composants, de chaque paramètre de mission et des coefficients des lois de contrôle préalablement obtenus. Le procédé comprend ensuite une étape f), au cours de laquelle un critère de validation est appliqué à la valeur de la fonction de coût pour déterminer si la combinaison actuelle de composants est satisfaisante. Le critère de validation est par exemple une valeur seuil de la fonction de coût, c’est-à-dire une valeur maximale pour la fonction de coût pour que la combinaison soit satisfaisante. Alternativement, le critère de validation met en œuvre une fonction plus complexe de la valeur de la fonction de coût et/ou d’au moins une dérivée de la fonction de coût. Par exemple, le critère de validation implique un minimum local de la fonction de coût et une valeur seuil maximale de la valeur de la fonction de coût pour avoir une combinaison satisfaisante. Si la combinaison est considérée comme satisfaisante, c’est-à-dire si le critère de validation est rempli, l’étape f) est arrêtée et la combinaison actuelle de composants est sélectionnée pour l’aéronef. Alternativement, si le critère de sélection n’est pas rempli, l’étape f) comprend ensuite une sélection d’une nouvelle combinaison de composants par modification d’au moins un des composants de l’aéronef 1, afin de réduire les valeurs de la fonction de coût. Le ou les composants alternatifs sont sélectionnés dans une base de données regroupant les différents composants disponibles pour l’aéronef 1. Les étapes précédentes c), d), e) d’obtention des caractéristiques, de calcul des coefficients des lois de contrôle et de calcul des valeurs de la fonction de coût sont itérées suivant un algorithme d’optimisation visant à minimiser les valeurs de la fonction de coût en fonction des tailles du moteurs 5, des rayons des rotors 7, du pas collectif fictif du rotor 7 et de la longueur des bras 6. L’optimisation est assortie de contraintes liées aux caractéristiques des composants. Par exemple, une valeur maximale de couple moteur C mot max peut être imposée comme limite supérieure du couple moteur C mot pour chaque moteur 5. Également, une valeur maximale de température des moteurs ϴ mot max peut être imposée comme limite supérieure de la température ϴ mot atteinte par chaque moteur 5 de l’aéronef au cours de la mission. En outre, une valeur maximale de vitesse de rotation des pales ω rot max peut être imposée comme limite supérieure pour la vitesse de rotation ω rot des pales de chaque rotor 7. Cette valeur maximale est par exemple calculée à partir de la vitesse maximale admissible pour les extrémités des pales, en fonction de leur longueur et de leur résistance. D’autres contraintes peuvent être liées aux rotors 7 et aux bras de support 6, ainsi qu’à la compatibilité des composants entre eux. Par exemple, les diamètres des rotors et les longueurs des bras sont liées par une contrainte qui impose que l’écart entre les centres de deux rotors soit supérieur à la somme des longueurs des pales, pour éviter un chevauchement. Une autre contrainte liée aux bras 6 et aux rotors 7 peut être que la fréquence de résonance en flexion du bras 6 doit être de préférence supérieure à la fréquence de coupure du moteur associé, et notamment 10 fois supérieure. Cela permet d’éviter que l’actionnement du moteur ne cause de résonance dans le bras et ne l’endommage. D’autres contraintes peuvent être liées à la puissance électrique fournie par la batterie 9. Par exemple, une contrainte peut être que la puissance maximale P bat max pouvant être fournie par la batterie doit être supérieure à tout moment à la somme des puissances P mot (t) instantanées consommées par les moteurs et par les autres systèmes de l’aéronef. Une autre contrainte liée à la batterie peut être que l’énergie totale E bat stockable dans la batterie 9 doit être supérieure à la somme des énergies E mot consommées par chacun des moteurs 5 et par les autres systèmes de l’aéronef 1 sur l’ensemble la durée de la mission. Préférentiellement, une marge de sécurité de 20% sur l’énergie stockée dans la batterie E bat est prise, afin d’améliorer la sécurité de l’aéronef. La puissance maximale P bat et l’énergie totale E bat varient de manière générale linéairement avec la masse de la batterie 9. Ce problème d’optimisation non linéaire sous contraintes peut par exemple être résolu par des modèles de substitution, qui permettent de réduire le nombre d’évaluation des critères et des contraintes. En effet, des modèles de substitution sont construits pour remplacer le plus fidèlement possible le comportement du modèle de simulation. Cette construction se fait à partir du modèle de simulation avec un nombre limité de points de conception judicieusement sélectionnés. L’optimisation par minimisation de la fonction de coût débouche sur une étape g) d’obtention d’une combinaison optimale de composants de l’aéronef 1 pour la mission, ainsi que d’un jeu de coefficients des lois de contrôle pour cette combinaison optimale. Le procédé comprend alors une étape h) d’installation sur l’aéronef 1 des composants selon la combinaison optimale déterminée et de transmission des coefficients des lois de contrôle au contrôleur de vol de l’aéronef 1. Le procédé de préparation de l’aéronef 1 décrit ci-dessus peut s’inscrire dans un procédé de réalisation d’une mission par un aéronef 1, comprenant ladite préparation de l’aéronef 1 et au moins une étape de vol automatique de l’aéronef 1 selon la trajectoire préenregistrée et avec les coefficients des lois de contrôle déterminés. Procédé de préparation d’un aéronef (1) multi-rotor télépiloté pour une mission, le procédé comprenant des étapes de : a) obtention d’au moins un paramètre de mission et d’un critère d’optimisation, b) sélection d’une combinaison de composants (3, 5, 7, 9) pour l’aéronef (1), c) obtention de caractéristiques de chaque composant (3, 5, 7, 9), d) calcul de coefficients de lois de contrôle de l’aéronef (1) pour la combinaison de composants (3, 5, 6, 7), en minimisant une fonction représentative d’une erreur de suivi de trajectoire, à partir de chaque paramètre de mission et des caractéristiques des composants (3, 5, 7, 9), e) calcul d’une valeur d’une fonction de coût pour la combinaison, ladite fonction de coût étant sélectionnée à partir du critère d’optimisation, à partir de caractéristiques des composants (3, 5, 7, 9), de chaque paramètre de mission et des coefficients des lois de contrôle, f) application d’un critère de validation à la valeur de la fonction de coût calculée, et, si le critère de validation n’est pas satisfait, sélection d’une nouvelle combinaison par modification d’au moins un des composants (3, 5, 7, 9) de sorte à minimiser la valeur de la fonction de coût, et itération des étapes c) à e), g) obtention d’une combinaison optimale de composants de l’aéronef (1) pour la mission et des coefficients des lois de contrôle pour la combinaison optimale, et h) installation sur l’aéronef (1) des composants (3, 5, 7, 9) selon la combinaison optimale et transmission des coefficients des lois de contrôle à une électronique de contrôle (15) de l’aéronef (1). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le procédé comprend également une étape a’) d’obtention de paramètres généraux relatifs à l’aéronef (1) et indépendants de la mission, lesdits paramètres généraux étant pris en compte dans le choix des composants (3, 5, 7, 9) pour minimiser les valeurs de la fonction de coût, lesdits paramètres généraux comprenant de préférence une enveloppe de vol hors mission nominale. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape c) d’obtention de caractéristiques comprend une lecture d’un élément d’identification de chaque composant (3, 5, 7, 9) et une interrogation d’une base de données comprenant des caractéristiques de composants (3, 5, 7, 9). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’élément d’identification est un code-barre ou, préférentiellement, un code QR. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape c) d’obtention des caractéristiques comprend l’obtention d’au moins l’un parmi une masse du composant et une ou plusieurs caractéristiques fonctionnelles spécifiques du composant, comme une longueur de bras (6) d’une structure (3), un angle de calage, un coefficient de portance, un coefficient de traînée et/ou une longueur de pales de rotors (7), des valeurs de couple nominal et maximal fournies par des moteurs (5), une inertie d’un arbre moteur et une résistance électrique des moteurs (5), ou encore une nombre de cellules et/ou une capacité de stockage d’une batterie (9). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la fonction de coût est une fonction d’une masse totale de l’aéronef (1), et/ou une fonction d’une énergie totale dépensée par un système propulsif de l’aéronef (1) pendant la mission, et/ou une fonction d’un maximum de puissance consommée par le système propulsif de l’aéronef (1) pendant la mission. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la fonction de coût s’exprime comme une combinaison linéaire de la masse totale de l’aéronef assortie d’un premier coefficient (α 1 ), de l’énergie totale dépensée par le système propulsif assortie d’un deuxième coefficient (α 2 ) et du maximum de puissance consommée assortie d’un troisième coefficient (α 3 ). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape d) de calcul de coefficients des lois de contrôle comprend la prise en compte d’au moins une contrainte externe liée aux conditions extérieures. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, au cours de l’étape e), la valeur de la fonction de coût est calculée à partir d’une simulation d’un vol de l’aéronef (1) avec les coefficients de lois de contrôle obtenus à l’étape d). Procédé de réalisation d’une mission par un aéronef (1), comprenant la mise en œuvre d’un procédé de préparation de l’aéronef (1) selon l’une des revendications précédentes et une étape de vol de l’aéronef (1) avec les composants (3, 5, 7, 9) selon la combinaison optimale déterminée et muni des coefficients de lois de contrôle associés.