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  Optimisation de trajectoire de traque des Dahalo
  Revue des Sciences, de Technologies et de l’Environnement, Volume 1,2019

  auteur : Tsimitamby B. ; Sambatra E. J. R. ; Ramanantsoa H. ; Andrianirina C. B.

  Mots clés : Trajectoire, Dahalo, Automate cellulaire, Tracking, Optimisation
  
  

  [FRS] Cet article s’intéresse à l’optimisation de l’estimation de trajectoire de poursuite des Dahalo lorsqu’ils transportent deszébus volés. L’approche proposée, dans des études antérieures, estime l’itinéraire possible des Dahalo de façonprobabiliste et génère des trajectoires liées aux itinéraires choisis. Lors du développement de cet algorithme, la directiondu lieu de vol vers le lieu de régularisation des papiers n’a pas été prise en compte ; ce qui implique certaines divergencesde la trajectoire par rapport au lieu de blanchiment. Cette situation augmente le nombre de trajets, l’énergie consomméeet le risque de perdre les traces des malfaiteurs. Par ailleurs, le Drone n’atteint pas forcement le point limite (lieu deblanchiment) et la stratégie de commande fait en sorte qu’il retourne à la base après exécution des tâches ou en casd’insuffisance d’autonomie énergétique. L’étude a été menée dans le District de Miandrivazo, région Menabe, un desdistricts où le vol de zébus est omniprésent selon les enquêtes que nous avons menées durant le premier semestre del’année 2016 dans la province de Tuléar. Cette zone cible a été modélisée sous forme d’un réseau cellulaire géolocaliséet classifié en fonction de sa nature. Ceci s’articule principalement autour de l’eau ou de la forêt puisque qu’ils fontpartie intégrante des passages obligés des Dahalo. Après extraction des coordonnées GPS de ces points de passage, unalgorithme d’estimation de trajectoire avait été développé.Ce papier propose un algorithme optimisé en privilégiant les cellules qui ont la même direction que le point deblanchiment et prévoie le retour à la base en cas de traque ou de limite énergétique. Les trajectoires générées sont prévuesêtre embarquées dans un Drone pour minimiser la durée de poursuite, l’énergie consommée et surtout les risquesengendrés par les confrontations imprévisibles.

  [ENG] This article focuses on the optimization of the estimation of the Dahalo tracking trajectory when transporting rustledcattle. The proposed approach, in previous studies, estimates the possible Dahalo route in a probabilistic way andgenerates trajectories related to the chosen routes. During the development of this algorithm, the direction of theplace of rustling towards the place of regularization of the papers was not taken into account ; which implies fromtime to time the divergence of the trajectory with respect to this place of whitening. This situation increases thenumber of journeys, the energy consumed and the risk of losing the traces of these rustlers. In addition, the Dronedoes not necessarily reach this limit point (the places of whitening) and the control strategy makes it return to thebase after executing the tasks or in case of insufficient energy autonomy. The study was conducted in theMiandrivazo District, Menabe Region, one of the districts where zebus rustling is omnipresent according to thesurveys, we conducted during the first half of 2016 in the province of Tulear. This target area has been modeled asa geolocated cellular network and classified according to its nature. This is mainly around the water or the forestsince they are an integral part of the forced passages of the Dahalo. After extracting the GPS coordinates of thesepoints of passage, a trajectory estimation algorithm was developed.This paper proposes an optimized algorithm by favoring cells that have the same direction as the limit point or thewhitening point, and forsees the return to the base in case of stalking or energy limit. The generated trajectories willbe planned to be embedded in a Drone to minimize the duration of pursuit, the energy consumed and especially therisks engendered by unpredictable confrontations.

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