Apprentissage supervisé – Comportement aérien d’un drone

Cette ressource fait partie du « Dossier Intelligence Artificielle [9] ».

L’activité pédagogique de cette ressource propose d’utiliser des mesures d’apprentissage pour produire un programme capable de déterminer automatiquement le comportement aérien d’un drone. Le système est fortement non linéaire donc difficile à modéliser avec des équations.

Les angles de roulis, de tangage et de lacet sont obtenus expérimentalement à l’aide d’un smartphone fixé sur le châssis de l’appareil. L’apprentissage automatique consiste à fournir à l’algorithme ces signaux émis par les capteurs en lui précisant à quels comportements ils correspondent. Ce procédé est appelé l’entraînement. Le résultat de l’entraînement est l’obtention d’un modèle qui permet de prédire le comportement du drone à partir de nouvelles données émises par les capteurs.

Le problème de classification des données d’apprentissage étant complexe, l’utilisation d’un réseau de neurones artificiel est bien adaptée.

Contenu de la ressource :

1. Mise en situation
2. Apprentissage profond
3. Données disponibles pour l'apprentissage
4. Création du modèle d'apprentissage N°1
5. Création du modèle d'apprentissage N°2
6. Sélection du modèle d'apprentissage optimal
7. Génération du code Matlab et synthèse