Le simulateur de formation de drone professionnel VIVES offre aux pilotes de drone professionnels la possibilité de s’entraîner aux procédures, aux compétences (de vol) et aux connaissances nécessaires pour effectuer des missions d’inspection d’infrastructures complexes dans un environnement virtuel, sans risque.
Dans ce premier développement, on a opté pour une inspection visuelle des éoliennes en mer. La mission d’inspection du drone consiste à photographier les 1, 2, 3 images sur les éoliennes et à les faire atterrir en toute sécurité dans le temps de batterie disponible. Le pilote du drone peut voler en vue directe ou utiliser les images de la caméra du drone sur la tablette pour optimiser la visibilité en profondeur et l’orientation. La mission offre un aspect de jeu compétitif d’une part, mais oblige également l’utilisateur à inspecter complètement et à approcher suffisamment l’infrastructure.
Suscitez l’enthousiasme des élèves du secondaire pour un emploi dans le port en leur faisant programmer des robots LEGO Mindstorms dans le contexte portuaire.
The goal of this project is to study the feasibility of deep learning and added value of AI in applications for low-cost embedded systems, i.e. edge devices. More specifically, we are targeting small and cheap embedded platforms, such as microcontrollers (e.g. ARM CORTEX-M or AVR ATmega) and system processors (e.g. ARM CORTEX-A as used in the Raspberry Pi or similar)..
LoRaWAN is a Long Range and Low Power technology, enabling transmission of data over multiple kilometers with a battery life of a couple of years. LoRaWAN offers a range of new opportunities as it is an open Internet of Things technology. In this research project we developed IoT applications based on LoRaWAN from node to app, to focus on integration of technology and aggregation of data.
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