Archive ouverte de l'ENAC
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3458 research outputs found
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Toward the Use of Pupillary Responses for Pilot Selection
No full textInternational audienceTask-induced mental workload of pilot students was assessed at the beginning of their training on a laboratory task. Their two year flight training outcome was associated with characteristic pupil size variations, discriminating the most and less proficient students. Results could be interpreted in line with the neural efficiency hypothesis
De l’estimation et du contrôle non linéaire à l’avionique de systèmes de drones plus sûrs et robustes
No full textAlors que les drones aériens n’ont eu de cesse d’alimenter la recherche en automatique durantces dix dernières années pour réaliser des missions toujours plus complexes, de nouvellesproblématiques en estimation et en commande émergent tout juste pour intégrer ces engins demanière sûre et robuste dans les espaces aériens civils. Autrefois considérés comme une technologieexclusivement militaire, les drones aériens ont réussi aujourd’hui à perforer la sphèrede l’aviation civile avec de nombreux projets de recherche, certains financés par la Commissioneuropéenne, permettant d’étudier des idées d’application potentielle notamment pour letransport aérien. Parmi tant d’autres, citons leurs exploitations futures pour répondre auxproblèmes du trafic routier et des interventions d’urgence avec la livraison de poches de sang,d’organes ou d’échantillons entre hôpitaux ; ou encore l’utilisation de plusieurs mini-drones enflotte coordonnée lors de catastrophes naturelles ou accidentelles pour lesquelles les premierssecours doivent intervenir le plus rapidement possible sur des zones multiples, là où celles-cisont dévastées ou instables et donc dangereuses pour les sauveteurs. Grâce aux nouvelles techniquesde robotique inspirées des progrès de l’Intelligence Artificielle (IA), les mini-drones sontdésormais capables de percevoir, de décider et de s’adapter localement à l’environnement pourmener à bien des missions de façon plus ou moins autonome. Pour cela, le drone dispose d’unsystème avionique dont l’optimisation confère à l’engin un degré d’autonomie et des qualitésde vol en boucle fermée en adéquation avec la ou les missions qu’il doit remplir. De façontrès concrète, il se compose d’une partie matérielle (comprenant un calculateur embarqué, descapteurs, un ensemble d’actionneurs et un module de communication sol/bord) et d’une partielogicielle qui regroupe un certain nombre de fonctionnalités algorithmiques :I des algorithmes de traitement du signal qui assurent des fonctions aussi diverses que ledébruitage des sorties des capteurs ou la reconstruction des états du drone ou d’autresparamètres de vol, à partir d’une fusion des données mesurées disponibles à bord ;I des algorithmes de contrôle « bas-niveau », synthétisés à partir d’une connaissance dela dynamique de l’engin, pour le pilotage et le guidage de l’appareil en boucle fermée desorte que celui-ci soit commandé en consigne à atteindre ;I et enfin, des algorithmes de contrôle « haut-niveau » pour la communication, la navigation,la re-planification ou l’aide à la décision en l’absence d’un opérateur humain.Les algorithmes d’estimation, d’état ou de paramètres, et de contrôle apparaissent donc primordiauxdans le développement de tout drone aérien. L’estimation permet de fusionner, entemps réel, les informations imparfaites provenant des différents capteurs et de fournir uneestimée, par exemple de l’état du drone (orientation, vitesse, position), la masse au décollageou l’environnement de vol (vent, obstacles, etc.), au calculateur embarqué où sont implémentésles algorithmes de commande de l’engin. Ce contrôle de l’appareil doit garantir sa stabilitéen boucle fermée quel que soit l’ordre de consigne fourni directement par l’opérateur ou partout système automatique de gestion du vol et, assurer que celle-ci soit correctement recopiée.Estimation et commande participent donc grandement au succès de toute mission. Le contextedes systèmes de transports aériens vise désormais à mettre l’accent sur une plus grande sécurisationdes vols de mini-drones afin que ces engins puissent de manière sûre s’insérer etpartager les espaces aériens civils. Nous pensons ici notamment aux problématiques liées auxmini-drones à voilure fixe pour lesquels des conditions aérologiques difficiles peuvent faire sortirl’engin de son enveloppe de vol nominale ou bien à de potentielles pannes structurelleset/ou algorithmiques, issues de circonstances accidentelles ou malveillantes. Pour répondreà cet enjeu, les travaux de recherche actuels sur le développement des futurs systèmes dedrones se fondent sur un triple constat : comme mentionné précédemment, il est possible aujourd’huide doter un drone de fonctionnalités suffisamment performantes pour qu’il réalisedes missions extrêmement complexes (vol en zone urbaine, en flotte de drones coordonnées,etc.) ; de telles fonctions d’autonomie sont intrinsèquement liées à un gain d’efficacité dans lamission et une amélioration de la sécurité et de la sûreté de fonctionnement ; pour concevoirces fonctions d’autonomie, on a besoin d’outils permettant de garantir la sûreté et la sécuritéde fonctionnement de l’engin dans tous les cas d’application. Ce dernier point ainsi que leprécédent, motivent l’ensemble de nos recherches en estimation qui doivent conduire in fine,aux développements de systèmes avioniques plus sûrs et robustes dès leurs conceptions
Busy and confused? High risk of missed alerts in the cockpit: An electrophysiological study
No full textInternational audienceThe ability to react to unexpected auditory stimuli is critical in complex settings such as aircraft cockpits or air traffic control towers, characterized by high mental load and highly complex auditory environments (i.e., many different auditory alerts). Evidence shows that both factors can negatively impact auditory attention and prevent appropriate reactions. In the present study, 60 participants performed a simulated aviation task varying in terms of mental load (no, low, high) concurrently to a tone detection paradigm in which the complexity of the auditory environment (i.e., auditory load) was manipulated (1, 2 or 3 different tones). We measured both detection performance (miss, false alarm, d’) and brain activity (event-related potentials) associated with the target tone. Our results showed that both mental and auditory loads affected target tone detection performance. Importantly, their combined effects had a large impact on the percentage of missed target tones. While, in the no mental load condition, miss rate was very low with 1 (0.53%) and 2 tones (1.11%), it increased drastically with 3 tones (24.44%), and this effect was accentuated as mental load increased, yielding to the higher miss rate in the 3-tone paradigm under high mental load conditions (68.64%). Increased mental and auditory loads and miss rates were associated with disrupted brain responses to the target tone, as shown by a reduced P3b amplitude. In sum, our results highlight the importance of balancing mental and auditory loads to maintain efficient reactions to alarms in complex working environment
Reachability Analysis of Linear Parameter-Varying Systems with Neural Network Controllers
No full textInternational audienceA method is presented to obtain outerapproximations of forward reachable sets for Linear Parameter-Varying (LPV) systems controlled by neural networks for safety verification. The method relies on abstracting the activation functions by optimization-based sector constraints. The forward reachable sets are obtained in terms of solutions to a set of Linear Matrix Inequalities (LMIs). A numerical example is provided to demonstrate the applicability of the proposed method. A comparison with some available methods is also included
Towards a User Interface Description Language Based on Bigraphs
No full textInternational audienceUser interface description languages (UIDL) are high-level languages allowing to model user interfaces (UI). Their purpose is to ease the design of UIs. They are widely used, including to develop critical interactive systems. Nevertheless, the problem of verifying systems developed with UIDLs is barely addressed in the literature. The first step is to provide a formal semantics using an appropriate theory. We claim that the bigraphs theory is a good candidate theory. In this short paper, presenting a work in progress, we introduce the common features of UIDLs and show how bigraphs could be used to define UIDLs semantics and help with UI verification
BIKE: Bit Flipping Key Encapsulation: Round 4 Submission
No full textRound 4 Submission to the NIST post quantum standardization proces
Use of Large-Eddy simulations to design an adaptive sampling strategy to assess cumulus cloud heterogeneities by Remotely Piloted Aircraft
No full textInternational audienceTrade wind cumulus clouds have a significant impact on the earth's radiative balance, due to their ubiquitous presence and significant coverage in subtropical regions. Many numerical studies and field campaigns have focused on better understanding the thermodynamic and macroscopic properties of cumulus clouds with ground-based and satellite remote sensing as well as in-situ observations. Aircraft flights have provided a significant contribution, but their resolution remains limited by rectilinear transects and fragmented temporal data of individual clouds. To provide a higher spatial and temporal resolution, Remotely Piloted Aircraft (RPA) can now be employed for direct observations, using numerous technological advances, to map the microphysical cloud structure and to study entrainment mixing. In fact, the numerical representation of mixing processes between a cloud and the surrounding air has been a key issue in model parameterizations for decades. To better study these mixing processes as well as their impacts on cloud microphysical properties, the manuscript aims to improve exploration strategies that can be implemented by a fleet of RPAs. Here, we use a Large-Eddy simulation (LES) of oceanic cumulus clouds to design adaptive sampling strategies. An implementation of the RPA flight simulator within high-frequency LES outputs (every 5 s) allows to track individual clouds. A Rosette sampling strategy is used to explore clouds of different sizes, static in time and space. The adaptive sampling carried out by these explorations is optimized using one ors two RPAs and with or without Gaussian Process Regression (GPR) mapping, 1by comparing the results obtained with those of a reference simulation, in particular the total liquid water content (LWC) and the LWC distributions in a horizontal cross section. Also, a sensitivity test of lengthscale for GPR mapping is performed. The results of exploring a static cloud are then extended to a dynamic case of a cloud evolving with time, to assess the application of this exploration strategy to study the evolution of cloud heterogeneities
HARVIS: smart assistant for Non-Stabilized Approaches
No full textInternational audienceConference Best poster Award winne
Dronible: Operating drones with Tangible objects
No full textInternational audienceThe goal of the Dronible workshop is to design and prototype interaction to fly and operate drones using tangible objects. This hands-on workshop will start with a video brainstorming for rapid and physical exploration of potential interaction. The workshop will continue with a digital prototyping phase with small-sized drones, motion sensors and haptic actuators. Finally, a presentation session will allow all participants to show off their prototypes and reflect on future Human-Drone Interaction perspectives