Autolander

Autolander s'inscrit dans la mission avancée de la compétition SAE Aero Design, où l'avion doit décoller, livrer ou récupérer une charge utile, puis revenir à la base dans un temps limité. Le projet réunit le Club d'intelligence artificielle du département d'informatique et le club aéronautique Avion Cargo ULaval du génie mécanique autour d'un même système embarqué.

Je travaille sur le volet logiciel de vision embarquée et d'intégration système. Je structure le code Python, développe la détection ArUco avec OpenCV, estime la distance et l'orientation par rapport au marqueur, prépare la communication MAVLink avec ArduPilot et contribue à la visualisation du flux caméra durant les essais, en coordination avec les besoins mécaniques et aéronautiques de l'équipe.

• Détection de marqueurs ArUco depuis la caméra embarquée
• Collaboration interdisciplinaire avec une équipe aéronautique
• Estimation de pose 3D avec OpenCV
• Guidage vers une zone d'atterrissage de précision
• Communication MAVLink avec le contrôleur ArduPilot
• Visualisation du flux caméra en temps réel
• Simulation et préparation des essais en vol

• Python
• OpenCV
• ArUco
• Raspberry Pi
• ArduPilot
• MAVLink
• Streaming vidéo
• Gazebo
• Poetry