Drones dans la construction : tendances technologiques

Il existe un certain nombre d’utilisations potentielles des drones dans la construction, telles que la possibilité d’arpenter des projets grâce à l’utilisation de drones par rapport aux moyens d’arpentage plus traditionnels.

Tendances technologiques

Vous trouverez ci-dessous les principales tendances technologiques ayant un impact sur le thème de l’industrie des drones, telles qu’identifiées par GlobalData.

Évolutivité

Pour améliorer les performances de vol et étendre les capacités de leurs drones, les fabricants de drones travaillent d’une part sur la mise à l’échelle de la technologie des drones, pour offrir une plus grande capacité de charge et une plus grande endurance, et d’autre part pour fournir des drones à faible coût et à faible encombrement pour la surveillance. La miniaturisation des capteurs permet de réduire la taille et le poids global des drones et de réduire leurs besoins en énergie.

Puces de processeur

Les microprocesseurs servent de centres de contrôle pour les drones, fournissant une plate-forme pour le logiciel de contrôle et de communication qui s’intègre aux capteurs anticollision, aux caméras haute définition et à d’autres capteurs. Les progrès dans la conception des puces, entraînés dans une large mesure par l’industrie de la téléphonie mobile, conduisent à des puces plus petites avec des performances plus élevées et un coût inférieur, ce qui contribue à son tour à réduire le coût de fabrication des drones.

Technologie 3D

La capacité des technologies de modélisation 3D à consommer des données de drones sous forme d’images et de données radar/Lumière de détection et de télémétrie (LIDAR) et de les convertir en modèles topologiques complets permet d’arpenter et de surveiller le paysage et les objets qu’il contient. Que l’application soit l’arpentage de structures comme des ponts, des bâtiments ou la surveillance de terres agricoles ou forestières, les drones sont de plus en plus intégrés avec des capteurs améliorés, des caméras haute définition et des algorithmes informatiques qui peuvent condenser les images en images virtuelles 3D et permettre une évaluation facile des anomalies .

Intelligence Artificielle (IA)

Le volume croissant de données recueillies par les drones créera une demande pour une analyse de plus en plus sophistiquée de ces données. Pour traiter efficacement les données de capteurs entrantes et tirer des conclusions significatives, les solutions de drones doivent utiliser les dernières technologies d’analyse de données. De plus, l’IA permet un « apprentissage continu » pour les drones grâce à des techniques telles que l’apprentissage automatique, afin de permettre des capacités complexes telles que le vol autonome et la reconnaissance et l’évitement d’obstacles.

Teaming sans pilote habité (MUM-T)

MUM-T est décrit par l’US Army Aviation Center (USAACE) comme : « L’emploi synchronisé de soldats, de véhicules aériens et terrestres habités et non habités, de robotique et de capteurs pour obtenir une meilleure compréhension de la situation, une plus grande létalité et une meilleure capacité de survie ». Actuellement, les capacités MUM-T sont le plus souvent déployées sur des plates-formes rotatives telles que l’AH-64E, qui reçoit une gamme de données provenant d’une plate-forme sans pilote, élargissant les capacités de l’équipe dans son ensemble.

Technologie d’essaim de drones

La nécessité de gérer et de contrôler plusieurs drones à proximité deviendra plus aiguë à mesure que le nombre de drones actifs augmentera. Cisco promeut le concept de drones connectés pouvant être contrôlés via une infrastructure basée sur le cloud. La société affirme que la capacité de gérer plusieurs drones simultanément permettra une collecte de données plus rapide sur de vastes zones, associée à un traitement simultané des données pour fournir des données précises et en temps opportun. Actuellement, la plupart des données générées par les drones sont transférées vers des systèmes cloud pour que les utilisateurs puissent y accéder et les analyser, souvent pas en temps réel.

Réalité augmentée (RA)

À mesure que les capacités des technologies AR s’améliorent, les fabricants de drones intègrent de plus en plus des fonctionnalités AR dans leurs produits pour améliorer l’expérience utilisateur et rendre l’application de la technologie des drones plus efficace. L’Agence spatiale européenne (ESA) a soutenu une start-up française, Sysveo, pour intégrer la RA créée par l’utilisateur dans les flux vidéo d’un drone. Cette intégration est destinée à permettre l’analyse en temps réel des données collectées pour améliorer l’efficacité opérationnelle et également fournir des mesures anti-collision améliorées.

Technologie anti-collision

Alors que l’échelle relativement petite des déploiements de drones commerciaux d’aujourd’hui signifie qu’il y a actuellement peu de risque de collision entre les drones, l’application généralisée de la technologie des drones nécessitera des systèmes anti-collision efficaces pour garantir qu’ils peuvent être utilisés en toute sécurité dans les lieux publics. Différentes charges utiles de capteurs sont en cours de développement pour établir une gestion et un contrôle améliorés des drones, afin de satisfaire les régulateurs et les assureurs que les drones peuvent être exploités de manière sûre et autonome.

Technologie de batterie

La plupart des drones d’aujourd’hui sont alimentés par des batteries lithium-polymère (LiPo), connues pour fournir l’énergie suffisante nécessaire pour effectuer des vols de drones standard. Cependant, la capacité à transporter des charges utiles de plus en plus lourdes et à conduire des opérations plus exigeantes dans des environnements variés, est limitée par le fait que les drones actuels sont limités en termes d’endurance. La demande croissante pour des temps de vol plus longs et une plus grande capacité de charge incite les fabricants de drones à explorer des technologies alternatives telles que les piles à hydrogène, les solutions à essence, les batteries solaires, les solutions hybrides gaz-électrique et les solutions laser.

Edge et brouillard informatique

Le Fog computing est un modèle informatique qui permet d’analyser les données collectées dans le drone lui-même (le bord), avant d’interagir avec le point de contrôle central. Le coût, la complexité et la latence impliqués dans la transmission de gros volumes de données de capteurs à partir de drones vers un point central d’analyse signifie qu’il peut y avoir un délai important entre un événement détecté et une action prise en conséquence. L’utilisation du Fog Computing permettra aux opérateurs de drones de réduire la latence et de limiter la quantité de données à transmettre du drone à l’application de contrôle.

Drones en tant que service (DaaS)

Au cours des deux prochaines années, un certain nombre de sociétés de services spécialisées verront le jour, offrant une solution clé en main pour l’arpentage, la surveillance et la livraison par drone. Ainsi, plutôt que d’avoir à développer des capacités de drones en interne, les organisations pourront louer des services de drones en fonction de leurs besoins.

Gestion du trafic des systèmes d’aéronefs sans pilote (UTM)

À mesure que l’adoption et l’application de la technologie des drones se généralisent, le besoin d’un système UTM autonome, capable d’assurer la sûreté, la sécurité et le contrôle des drones dans les espaces aériens à basse altitude, augmentera considérablement. En outre, le besoin d’UTM est identifié comme un catalyseur clé pour les futurs drones de passagers autonomes, les systèmes aériens à décollage et atterrissage verticaux (VTOL) et les opérations BVLOS.

Livraison de drones

La livraison par drone est l’application commerciale la plus attendue et la plus médiatisée de la technologie des drones. Encouragée par la vision d’Amazon de livraisons de colis par drone, la communauté mondiale des drones a montré un grand intérêt pour ce nouveau modèle de distribution. Avec de nombreuses initiatives actuellement à l’essai dans le monde entier, les promoteurs promettent que cela perturbera considérablement les canaux de distribution industriels existants.

Ceci est un extrait édité du rapport Drones in Construction – Thematic Research produit par GlobalData Thematic Research.