Cooperative guidance of a fleet of UAVs for multi-target discovery and tracking in presence of obstacles using a set membership approach

International audienceThis paper presents a set-membership approach for the coordinated control of a fleet of UAVs aiming to search and track an a priori unknown number of targets spread over some area of interest. The originality of the approach lies in the description of the perturbations and measurement uncertainties via bounded sets. Sets guaranteed to contain the actual state of already detected targets are provided using the set-membership approach. A specific criterion evaluating the uncertainty of the detected and still to be detected target has been defined, which is used to determine the trajectories of the UAVs so as to decrease the global estimation uncertainty. The criterion accounts for potential occlusions in the field of view of UAVs due to obstacles located on the zone. Simulations show that the proposed control input optimization is able to provide good localization and tracking performance for multiple targets

Estimation ensembliste pour la recherche et le suivi multi-cibles par une flotte de drones

International audienceThis paper presents a set-membership approach for the coordinated control of a fleet of UAVs aiming to search and track an a priori unknown number of targets spread over some delimited geographical area. The originality of the approach lies in the description of the perturbations and measurement uncertainties via bounded sets. A set-membership approach is used to address the localization and tracking problem. At each time step, sets guaranteed to contain the actual state of already localized targets are provided. A set containing the states of targets still to be discovered is also evaluated. These sets are then used to evaluate the control input to apply to the UAVs so as to minimize the estimation uncertainty at the next time step. Simulations considering several UAVs show that the proposed set-membership estimator and the associated control input optimization are able to provide good localization and tracking performance for multiple targets.Cet article présente une approche d'estimation ensembliste permettant de déterminer les lois de commande d'une flotte coordonnée d'UAV's pour rechercher et suivre un nombre a priori inconnu de ciblesréparties sur une zone géographique délimitée. L'originalité de la démarche réside dans la description des perturbations etincertitudes de mesure via des ensembles bornés. Un estimateur ensembliste est utilisé pour résoudre le problème de localisation et de suivi. À chaque pas de temps, les ensembles contenant l'état actuel des cibles déjà localisées est fourni. Un ensemble contenant les états des cibles restant à découvrir est également évalué. Ces ensembles sont ensuite utilisés pour évaluer les lois de commande distribuées à appliquer aux UAV afin de minimiser l'incertitude d'estimation au prochain pas de temps. Des simulations considérant plusieurs UAV illustrent la qualité des performances obtenues pour la localisation et le suivi multi cibles à l'aide de l'estimateur proposé et de la loi de commande associée