Relevé et évaluation des infrastructures après une catastrophe. Les structures, notamment les bâtiments, les ponts, les routes et les autres systèmes d'infrastructure civile, peuvent être endommagées après une catastrophe. Il est très important pour le TDOT d'identifier les défauts et d'évaluer les dommages des systèmes d'infrastructure civile et des bâtiments après les catastrophes afin de mieux planifier les efforts de secours en cas de catastrophe. L'une des principales applications est l'évaluation des ponts et autres structures. L'évaluation assistée par drone des structures a été étudiée et mise en œuvre dans le cadre d'inspections structurelles de routine et dans le cadre d'une réponse post-catastrophe. L'application des drones à l'évaluation des structures présente de nouveaux défis. Contrairement à d'autres applications de drones qui nécessitent principalement une détection ou une imagerie de haut en bas, généralement à partir d'une hauteur significative, l'évaluation des structures pourrait nécessiter la détection ou l'imagerie d'objets sous le drone, sur le côté (en raison de la nature verticale des structures) et au-dessus (par exemple, le dessous d'un pont). En outre, en raison de la nature de l'évaluation structurelle, la détection ou l'imagerie peut être nécessaire plus près de la cible (la structure dans ce cas) que pour d'autres types d'évaluation. En général, les évaluations structurelles examinent les éléments structurels et les connexions à la recherche de signes de dommages ou de détérioration.
Les éléments à noter sont les fissures, les déchirures, les renflements, le mouvement des paliers, l'écaillage, la perte de sections, la rouille, les taches d'eau, l'état de la peinture, l'état des boulons et d'autres défauts ou anomalies. L'imagerie visuelle à partir d'images fixes ou de vidéos constitue le principal outil d'évaluation structurelle à l'aide de drones et permet d'observer la plupart des signes de dommages ou de détérioration mentionnés ci-dessus. Pour certains de ces éléments, notamment les fissures, il est important que cette imagerie soit de haute qualité et de haute résolution.
En outre, un vol relativement proche du drone par rapport à la structure est nécessaire pour capturer une imagerie suffisante. En plus de l'imagerie visuelle, il existe un intérêt et des recherches pour équiper les drones avec d'autres types de systèmes de capteurs, y compris la détection et la télémétrie par la lumière (LiDAR) ou l'imagerie laser, l'imagerie hyperspectrale, l'imagerie thermique, les détecteurs de rayonnement, les capteurs d'humidité et les capteurs de température.
Les drones intègrent différents niveaux de technologie et d'automatisation pour une application dans l'étude et l'évaluation des infrastructures. Alors que certains drones sont pilotés à distance par des humains en temps réel, d'autres fonctionnent de manière plus autonome avec des missions planifiées à l'avance et sont supervisés par un opérateur. Un logiciel de planification de vol est nécessaire pour permettre ce fonctionnement autonome. Les logiciels commerciaux de planification de vol pour les drones comprennent Mission Planner, DJI Ground Station Pro, Pix4d Capture et Drone deploy. Les logiciels de planification de vol commerciaux typiques utilisent une interface graphique dans laquelle une mission est présentée. Ces composants de mission comprennent des points de passage, des tâches pour le drone aux points de passage et des tâches pour le drone entre les points de passage.
Le logiciel permet également de commander le drone pour qu'il passe en mode manuel ou non, selon les besoins. Un type de mission particulièrement important pour l'application des drones à l'évaluation structurelle est celui qui prend en charge la reconstruction de modèles 3D ; cependant, de nombreux logiciels de planification de vol ne disposent pas d'une option efficace pour la capture automatisée de l'imagerie nécessaire à basse altitude pour la reconstruction 3D structurelle. En plus de sélectionner des points de passage pour 4 drones, le logiciel de planification de vol peut être utilisé pour déterminer comment le drone se déplace entre les points de passage configurés. Les options comprennent la non spécification de la trajectoire, la spécification de la trajectoire et l'activation de l'évitement des obstacles le long d'une trajectoire. Si une trajectoire n'est pas spécifiée, elle peut être optimisée par le logiciel pour la vitesse ou l'endurance du drone. Les modèles 3D reconstruits à partir des données collectées par les drones sont utilisés pour identifier de nombreux signes de dommages structurels ou de détérioration. La construction de ces modèles 3D peut être réalisée à l'aide de nombreuses techniques différentes. L'une des plus importantes méthodes de reconstruction de modèles 3D utilise la technique de photogrammétrie structure à partir du mouvement (SFM). Cette technique peut être utilisée pour créer des modèles 3D de structures entières ou des modèles de zones d'intérêt particulières, comme un raccordement. La technique SFM fonctionne en utilisant un grand nombre d'images de la cible à partir de perspectives tout autour de la cible. En outre, des logiciels commerciaux sont disponibles, tels que Agisoft Metashape, qui automatise ce processus et ne nécessite que les fichiers images pour fonctionner. Comparé à un modèle 3D produit avec le LIDAR, il a été constaté dans ce cas que le modèle 3D de GDF du pont avait un niveau de bruit plus élevé que le modèle dérivé du LIDAR, mais le modèle GDF était plus dense et plus complet. Les modèles 3D de structures peuvent être utilisés dans de multiples techniques pour détecter les dommages causés par des catastrophes ou d'autres sources. Il s'agit notamment de techniques qui exploitent l'apprentissage automatique, y compris la détection et la classification des dommages structurels à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Les fissures peuvent être identifiées dans les éléments structurels à l'aide d'images et de vidéos provenant d'un drone, en temps réel ou après un vol, par un inspecteur humain et sans nécessiter de traitement et de logiciel supplémentaires.
Les systèmes d'infrastructure sous-marins, par exemple les barrages, les levées, les piles de pont et les jetées de port, doivent être inspectés régulièrement dans le cadre de la prévention, de la préparation et du rétablissement des catastrophes.
Compte tenu du nombre important de piles de pont immergées dans le Tennessee et des précédentes ruptures de pont causées par des affouillements de piles de pont dans le Tennessee, comme la rupture du pont US-51 de la rivière Hatchie en 1989, les inspections de piles de pont sont essentielles. Les drones sous-marins peuvent fournir une inspection plus sûre et plus précise des systèmes d'infrastructure sous-marins par rapport à l'inspection par des plongeurs. L'inspection des piles de pont pour détecter les affouillements potentiels nécessite normalement que les plongeurs passent beaucoup de temps sous l'eau pour inspecter les piles de pont, ce qui implique une quantité énorme de risques et de dangers. DeVault a conçu un drone sous-marin avec une caméra vidéo intégrée pour capturer des vidéos des piles de pont pour l'inspection des affouillements. Ueda et al. ont présenté un dispositif d'inspection des piles de pont à l'aide d'un drone sous-marin et ont conclu que le système développé est capable d'imager les fissures présentes sur les structures sous-marines. Pauly & Skrocki ont examiné la possibilité d'utiliser des drones sous-marins pour l'inspection des piles de pont pour le département des transports du Michigan. Ils ont comparé les résultats de l'inspection par drone sous-marin avec ceux de l'inspection par plongeur effectuée précédemment et ont constaté que l'inspection de l'affouillement effectuée à l'aide du drone sous-marin peut être aussi précise que l'inspection par plongeur. L'utilisation de capteurs sonar installés sur le drone sous-marin pourrait également augmenter la précision des résultats de la cartographie des affouillements.
Park et al. ont mis au point un capteur sonar de 2 MHz qui permet d'obtenir des balayages sonar de plus haute résolution que les capteurs sonar de 1 MHz existants pour l'inspection des ponts. Pour créer une carte de la pile de pont balayée ou d'une autre infrastructure sous-marine, les balayages sonar doivent être traités.
La majorité des systèmes sonar commerciaux sont fournis avec un logiciel propriétaire qui peut collecter les signaux sonar réfléchis et créer un nuage de points 3D de la zone étudiée. Le nuage de points 3D collecté peut ensuite être importé dans un logiciel de dessin assisté par ordinateur (DAO) pour être visualisé, édité ou analysé. Certains systèmes de drones sous-marins utilisent une combinaison de caméras visuelles en plus d'un capteur sonar pour créer une meilleure compréhension de la région cartographiée.
Dans ce cas, il convient d'utiliser un système logiciel capable d'utiliser à la fois les images acquises par les caméras et les signaux du sonar pour créer la carte de l'infrastructure sous-marine balayée.
Les systèmes d'infrastructure sous-marins tels que les égouts, les canalisations d'eau, de pétrole, de gaz et de vapeur sont les lignes de vie de la société et peuvent être perturbés par diverses catastrophes, notamment les tremblements de terre et les inondations. Les défaillances de ces systèmes d'infrastructure peuvent également provoquer des catastrophes en raison d'explosions ou de contaminations potentielles. L'excavation du sol pour inspecter les systèmes d'infrastructure souterrains dans le cadre de la prévention, de la préparation et du rétablissement des catastrophes est extrêmement fastidieuse, coûteuse et le plus souvent incapable d'identifier toutes les défaillances des infrastructures souterraines. Les progrès récents en matière de drones et de capteurs peuvent être exploités pour effectuer des inspections non destructives des infrastructures souterraines. Par exemple, les drones équipés de caméras thermiques ou de radars pénétrant dans le sol (GPR) peuvent être utilisés pour faciliter la cartographie et l'inspection des systèmes d'infrastructures souterraines afin de réduire les coûts associés. Colorado et al. ont conçu un drone équipé d'un GPR pour détecter des objets enterrés composés d'au moins 30 % de métal. Ce système de drone était capable de détecter des objets de plus de 0,08 m de diamètre enterrés à environ 0,2 m dans le sol. Zhang et al. ont étudié les effets de la hauteur et de l'angle de l'antenne GPR sur la détection d'objets enterrés non métalliques. Les résultats ont montré que le balayage du sol à 0,7 m au-dessus du sol et un angle d'antenne de 60° augmentent significativement l'intensité du signal et donc la qualité de la cartographie pour l'identification des objets non métalliques enfouis. GarciaFernandez et al. ont étudié le montage d'un GPR sur un drone DJI M600 Pro RTK pour détecter des objets enterrés. Le drone mis au point était tout à fait capable de détecter des objets métalliques et non métalliques enterrés à une profondeur d'environ 0,2 m. Sugimoto et al. ont proposé d'utiliser les vibrations induites par l'irradiation acoustique pour détecter les objets enterrés. Le dispositif proposé est composé d'une source sonore commerciale qui peut être montée sur des drones et d'un vibromètre Doppler laser (LDV) (tel que le vibromètre à balayage PSV500). Cette configuration a permis de mieux identifier les objets enfouis dans les sols humides, par rapport à la détection d'objets enfouis basée sur le GPR qui est plus performante dans les sols secs.
Les caméras thermiques infrarouges (TIR) sont des outils utiles pour inspecter les infrastructures souterraines transportant des fluides avec un gradient de chaleur par rapport au milieu du sol. Shakmak & Al-Habaibeh ont examiné la possibilité de détecter les fuites d'eau dans les canalisations enterrées à l'aide de caméras TIR haute et basse résolution. Kavi & Halabe ont étudié la faisabilité de la détection de pipelines enterrés transportant des fluides chauds à l'aide d'une caméra TIR à haute et basse résolution. des pipelines enterrés transportant des fluides chauds en utilisant une caméra TIR.