Modélisation formelle de systèmes de drones civils à l'aide de méthodes probabilistes paramétrées

Les drones sont maintenant très répandus dans la société et sont souvent utilisés dans des situations dangereuses pour le public environnant. Il est alors nécessaire d étudier leur fiabilité, en particulier dans le contexte de vols au-dessus d un public. Dans cette thèse, nous étudions la modélisati...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Bao Ran (Auteur), Attiogbé Christian (Directeur de thèse), Delahaye Benoît (Directeur de thèse), Jard Claude (Président du jury de soutenance), Bouyer-Decitre Patricia (Rapporteur de la thèse), Petrucci Laure (Rapporteur de la thèse), Kouchnarenko Olga (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Modélisation formelle de systèmes de drones civils à l'aide de méthodes probabilistes paramétrées / Ran Bao; sous la direction de Christian Attiogbé et de Benoît Delahaye
Publié : 2020
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2020
Sujets :
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314 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) 
314 |a Partenaire(s) de recherche : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire) 
314 |a Autre(s) contribution(s) : Claude Jard (Président du jury) ; Olga Kouchnarenko (Membre(s) du jury) ; Patricia Bouyer-Decitre, Laure Petrucci (Rapporteur(s)) 
328 0 |b Thèse de doctorat  |c Informatique  |e Nantes  |d 2020 
330 |a Les drones sont maintenant très répandus dans la société et sont souvent utilisés dans des situations dangereuses pour le public environnant. Il est alors nécessaire d étudier leur fiabilité, en particulier dans le contexte de vols au-dessus d un public. Dans cette thèse, nous étudions la modélisation et l analyse de drones dans le contexte de leur plan de vol. Pour cela, nous construisons plusieurs modèles probabilistes du drone et les utilisons ainsi que le plan de vol pour modéliser la trajectoire du drone. Le modèle le plus détaillé obtenu prend en compte des paramètres comme la précision de l estimation de la position par les différents capteurs, ainsi que la force et la direction du vent. Le modèle est analysé afin de mesurer la probabilité que le drone entre dans une zone dangereuse. Du fait de la nature et de la complexité des modèles successifs obtenus, leur vérification avec les outils classiques, tels que PRISM ou PARAM, est impossible. Nous utilisons donc une nouvelle méthode d approximation, appelée Model Checking Statistique Paramétrique. Cette méthode a été implémentée dans un prototype, que nous avons mis à l épreuve sur ce cas d étude complexe. Nous avons pour finir utilisé les résultats fournis par ce prototype afin de proposer des pistes permettant d améliorer la sécurité du public dans le contexte considéré. 
330 |a Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are now widespread in our society and are often used in a context where they can put people at risk. Studying their reliability, in particular in the context of flight above a crowd, thus becomes a necessity. In this thesis, we study the modeling and analysis of UAV in the context of their flight plan. To this purpose, we build several parametrics probabilistic models of the UAV and use them, as well as a given flight plan, in order to model its trajectory. Our most advanced model takes into account the precision of position estimation by embedded sensors, as well as wind force and direction. The model is analyzed in order to measure the probability that the drone enters an unsafe zone. Because of the nature and complexity of the obtained models, their exact verification using classical tools such as PRISM or PARAM is impossible. We therefore develop a new approximation method, called Parametric Statistical Model Checking. This method has been implemented in a prototype tool, which we tested on this complex case study. Finally, we use the result to propose some ways to improve the safety of the public in our context. 
337 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
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