Un spectacle de lumières s'est terminé en une cascade de défaillances lorsque cinquante drones sont entrés en collision en plein vol. Les autorités et les techniciens soupçonnent que la fumée générée par un effet pyrotechnique a saturé les capteurs de proximité. Pour le confirmer, une reconstruction médico-légale a été lancée, combinant photogrammétrie aérienne et simulation en temps réel, cherchant à reproduire l'erreur d'occlusion au sein d'un jumeau numérique de l'événement.
Reconstruction des trajectoires avec RealityCapture et Pix4D 🚁
La première étape a consisté à capturer l'espace du spectacle grâce à de multiples prises de vues aériennes et terrestres. RealityCapture a traité les images pour générer un nuage de points dense de l'environnement, incluant la position exacte de chaque drone à l'instant précédant l'impact. Parallèlement, Pix4D a été utilisé pour calculer les vecteurs de vol individuels à partir des données de télémétrie, corrigeant les dérives et alignant les routes avec le modèle 3D. Ce processus a permis d'identifier les zones de plus forte densité de particules de fumée, où les capteurs d'occlusion ont échoué à détecter la proximité des aéronefs voisins. La fusion des deux programmes a produit une carte de chaleur des collisions potentielles, signalant les points exacts où la chaîne d'erreurs s'est propagée.
Simulation dans Unreal Engine 5 : la fumée comme variable critique 🎮
Avec le jumeau numérique prêt, les trajectoires reconstruites ont été importées dans Unreal Engine 5. Une simulation y a été exécutée, reproduisant les conditions lumineuses et de particules du spectacle original. En activant l'effet de fumée volumétrique, les capteurs virtuels des drones ont montré une perte de précision dans la détection des objets proches, validant l'hypothèse de l'erreur d'occlusion. La visualisation des vecteurs de vol et des points d'impact en temps réel a confirmé que la saturation du capteur LiDAR par les particules en suspension était la cause racine de la réaction en chaîne, offrant une leçon technique pour les futures conceptions d'essaims dans des environnements avec interférences physiques.
Comment modéliser correctement dans un jumeau numérique 3D la propagation de la fumée et l'occlusion des capteurs pour prédire les collisions en chaîne lors d'un spectacle de drones dans des conditions de visibilité réduite ?
(PS : Simuler des trajectoires, c'est comme jouer au billard, mais sans avoir à nettoyer la table après.)