Le Pilotage de Drone

Ce projet explique comment un drone peut être contrôlé à l'aide de signaux cérébraux (EEG). Par exemple, en imaginant un mouvement de la main ou un objet simple, pour faire décoller le drone, le faire avancer et le faire atterrir, et même réaliser des commandes avancées.Ce projet a été créé en 2013 et a depuis été déployé et testé par plus de 4000 personnes au cours des 5 dernières années.

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En tant que technologie d’interaction innovante, les Interfaces Cerveaux-Ordinateurs (ICO) offrent une bonne occasion de stimuler l’imagination et de fournir un nouveau et fascinant moyen d’interagir.

Par exemple, les drones de loisir prennent une place croissante dans notre vie quotidienne. Il existe des "drones selfies" qui décollent du poignet d'un utilisateur pour prendre un auto-portrait, des drones de livraison, des drones pour les opérations de sauvetage, et tous ces drones peuvent être contrôlés par des ICO.

Nous travaillons sur le système de contrôle des drones depuis 2013 et, depuis 2020, nous avons publié plus de 7 articles scientifiques, effectué 400 démonstrations avec plus de 4000 participants actifs sur 3 continents, 5 pays et 57 villes.

Nous avons présenté notre premier système ICO pour le pilotage des drones, lors de grandes conférences (UBICOMP et CHI) qui ont permis aux visiteurs d'essayer les ICO en quelques minutes (Figure 2) [5,6]. (Il n’y a pas de figure 2, [5,6] nommé ainsi dans les photos de l’article)

Certes, il n’est pas possible d'obtenir un pilotage complet et précis en quelques minutes; cependant, c’est suffisant pour que les participants puissent apprendre à évoluer en ligne droite et s'amuser.

Nous avons demandé aux visiteurs d'utiliser des mouvements imaginaires des mains et des pieds. (La personne doit imaginer vouloir bouger ses mains ou ses pieds jusqu'à ce qu'ils commencent à bouger) pour faire décoller le drone, le faire avancer jusqu’à une cible puis le faire atterrir. La mission était très simple et le pilotage était quelque peu imparfait, mais la plupart des visiteurs étaient ravis de l'expérience et désireux d'en savoir plus. Nous avons même reçu la visite de l'auteur primée de science-fiction Margaret Atwood (La servante écarlate..), qui a apprécié l'expérience (voir une photo ci-dessous !). Cela montre que malgré leurs imperfections, les ICO peuvent déjà être utilisés comme interface humain-machine, y compris dans le domaine du divertissement et de l'art.

Nous avons ensuite mené plusieurs expériences, axées sur le traitement du signal dans ce domaine. Nous avons proposé un "Co-Apprentissage ICO" (CAICO) qui réduit la formation initiale et rend les ICO plus adaptés pour le domaine des loisirs. Pour valider cette idée, nous avons reproduit une méthode d’apprentissage existante utilisant les ICO (Operant Conditioning protocol - OC). Nous avons pu comparer les deux méthodes sur trois sessions d'entraînement (1 jour, 1 semaine, 1 mois). Nous avons constaté que l'apprentissage suivant OC fonctionne à 80% après un mois de pratique, mais en deçà, la performance se situe plutôt entre 60 et 70%.

En une semaine d'entraînement, le CAICO atteint une performance d'environ 75%.

Nous en concluons que le CAICO convient mieux pour un usage de loisir. L’OC devrait être réservé aux utilisateurs pour lesquels la performance est primordiale.

Compte tenu de nos observations, il est probable que le CAICO (mais plus généralement les ICO asynchrones co-adaptatifs) et le CO convergent finalement vers la même performance, une fois que les utilisateurs ont appris à moduler leurs signaux correctement. Nous avons identifié des orientations prometteuses et des idées concrètes (formation initiale plus courte, co-apprentissage) pour les chercheurs dans ce domaine.

Enfin, nous avons présenté des données, issues d'observations détaillées d'un drone, piloté avec le système ICO (Interface Cerveau Ordinateur) en environnement libre.

Pendant 10 jours de démonstration, répartis sur 7 événements grand public, 1563 personnes d’horizons variés se sont familiarisées avec le système. Notre observation des pratiques du public, nous a permis de dégager des schémas récurrents. A partir de ces observations, nous avons élaboré un modèle d’interaction avec les ICO. Il décrit les phases de passage devant notre stand, les regards, les réactions, les échanges passifs et actifs, les interactions de groupe, ce qui en a découlé. Nous avons également mené des entretiens semi-directifs avec les apprenti-pilotes. Ces entretiens ont fait apparaître des difficultés et plusieurs pistes de recherche sur les ICO. Nos conclusions peuvent être utiles pour adapter les ICO, et pour favoriser leur adoption dans le quotidien de nombreuses personnes.

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