Dans cette thèse nous nous intéressons à deux types d'approches pour la planification de pas pour robots humanoïdes : d'une part les approches discrètes où le robot n'a qu'un nombre fini de pas possibles, et d'autre part les approches où le robot se base sur des zones de faisabilité continues. Nous étudions ces problèmes à la fois du point de vue théorique et pratique. En particulier nous décrivons deux méthodes originales, cohérentes et efficaces pour la planification de pas, l'une dans le cas discret (chapitre 5) et l'autre dans le cas continu (chapitre 6). Nous validons ces méthodes en simulation ainsi qu'avec plusieurs expériences sur le robot HRP-2.

Ce travail de thèse a eu pour objectif de définir et mettre en oeuvre l'architecture décisionnelle d'un robot réalisant une tâche en collaboration avec un homme pour atteindre un but commun. Un certain nombre de fonctionnalités existaient déjà ou ont été développées conjointement avec ce travail au sein de l'équipe. Ce travail a d'abord consisté en l'étude puis à la formalisation des différentes capacités nécessaires. Il s'est traduit concrètement par l'approfondissement de certains des modules fonctionnels existants par l'auteur ou par d'autres membres de l'équipe en lien étroit avec l'auteur. La première contribution principale de l'auteur a consisté à développer une couche de contrôle de haut niveau qui a permis l'intégration et la mise en oeuvre des différentes capacités du robot découpée en 3 activités : la construction et la mise à jour de l'état du monde ; la gestion des buts et des plans de haut niveau ; l'exécution et le suivi des mouvements de manipulation. La deuxième contribution principale a consisté à améliorer les raisonnement géométriques et temporelles pour d'abord permettre au robot de mieux suivre l'évolution de l'état du monde puis lui donner la capacité à inférer quand l'homme a des croyances distinctes de celle du robot.

Le robot parallèle Par2, conçu pour des opérations industrielles de prise et dépôt à haute vitesse et haute précision, subit des vibrations importantes à la fin d'un déplacement. Pour minimiser ces vibrations, l'utilisation d'éléments piézo-électriques autour des bras du robot est proposée. L'identification en boucle ouverte des modes flexibles du robot, à 2,5kg de charge sur la nacelle et à la position d'arrêt, est faite en utilisant une technique basée sur les sousespaces. Deux modèles sont identifiés, un pour la synthèse des contrôleurs et un autre pour leur validation en simulation. Des contrôleurs stabilisant la boucle fermée sont obtenus et comparés pour deux stratégies de commande: H8 à sensibilité mixte et H8 Loop Shaping. La robustesse des contrôleurs est ensuite testée pour différentes trajectoires et conditions de charge. Une stratégie anti-windup est mise en place pour corriger l'action d'un contrôleur lorsqu'il ne s'avère pas robuste pour certaines situations limites. Des résultats en simulations et expérimentaux permettent de comparer l'efficacité des contrôleurs.

Afin de parvenir à l'autonomie des robots mobiles, la localisation efficace est une condition préalable nécessaire. Le suivi de position, la localisation globale et le problème du robot kidnappé sont les trois sous-problèmes que nous étudions. Dans cette thèse, nous comparons en simulation trois algorithmes de localisation Markovienne. Nous proposons ensuite une amélioration de l'algorithme de localisation de Monte Carlo par filtre particulaire. Cet algorithme (nommé SAMCL) utilise des particules autoadaptatives. En employant une technique de pré-mise en cache pour réduire le temps de calcul en ligne, l'algorithme SAMCL est plus efficace que la méthode de Monte Carlo usuelle. En outre, nous définissons la notion de région d'énergie similaire (SER), qui est un ensemble de poses (cellules de la grille) dont l'énergie-capteur est similaire avec celle du robot dans l'espace réel. En distribuant les échantillons globaux dans SER lieu de les distribuer au hasard dans la carte, SAMCL obtient une meilleure performance dans la localisation et résout ces trois sous-problèmes. La localisation coopérative de plusieurs robots est également étudiée. Nous avons développé un algorithme (nommé PM) pour intégrer l'information de localisation échangée par les robots lors d'une rencontre au cours d'une mission commune. Cet algorithme apparaît comme une extension à l'algorithme de SAMCL et a été validé en simulation. La validité et l'efficacité de notre approche sont démontrées par des expériences sur un robot réel évoluant dans un environnement connu et préalablement cartographié.

Le monde de la machine-outil est en évolution permanente afin de répondre au marché, très réactif, des pièces usinées. De nos jours, il existe une grande demande de machines rapides à commande numérique, notamment pour l'industrie automobile. Les limites dynamiques des machines cartésiennes à architecture série ayant été atteintes, les premières machines-outils à architecture parallèle ont fait leur apparition sur le marché. Elles sont inspirées des mécanismes et des robots parallèles largement étudiés par les roboticiens au cours de ces 25 dernières années. Cette thèse, qui s'inscrit à la frontière de la robotique et du domaine de la machine-outil, propose une démarche de sélection, de modélisation, d'optimisation et de dimensionnement de machines-outils parallèles rapides. Les outils proposés sont l'établissement des modèles géométrique, cinématique et dynamique, le calcul des efforts dans les barres, de la rigidité et de l'influence des erreurs géométriques sur la précision de la machine. Cette démarche est ensuite appliquée à la résolution des cas concrets relatifs à l'usinage 3 axes et 5 axes. Une nouvelle famille de mécanismes parallèles, intermédiaire entre le robot Delta et l'Hexa, est également présentée. Cette famille possède 4 degrés de liberté, cas peu étudié à ce jour. Elle trouve des applications aussi bien dans le domaine de la robotique de manipulation (tâches de pick and place avec orientation) que dans le domaine de l'usinage 5 axes.

Le but de ce travail est de développer des algorithmes de planification de mouvement pour des figures anthropomorphes en tenant compte de la géométrie, de la cinématique et de la dynamique du mécanisme et de son environnement.<br />Nous proposons une approche à trois étages au problème de la planification de mouvements pour des figures anthropomorphes qui manipulent des objets encombrants tout en marchant. Dans le processus, plusieurs problèmes ainsi que des propositions pour les résoudre, sont présentés. Ceux sont principalement l'évitement tri-dimensionnel des obstacles, la manipulation des objets à deux mains, la manipulation coopérative des objets et la combinaison de comportements hétérogènes.<br />La contribution principale est la modélisation du problème de la génération automatique des mouvements de manipulation et de locomotion dans le contexte de mécanismes bipèdes. Les bonnes performances du planificateur sont validées avec des mécanismes différents, tant virtuels que physiques.

Cette thèse traite de la navigation autonome en environnement encombré pour des véhicules à roues soumis à des contraintes cinématiques de type nonholonome. Les applications de ces travaux sont par exemple l'automatisation de véhicules ou l'assistance au parking. Afin de se déplacer de façon autonome, un robot doit mettre en oeuvre un certain nombre de fonctionnalités : planification d'une trajectoire sans collision, localisation, évitement réactif d'obstacles, suivi de trajectoire, etc. Nous montrons que les spécificités des applications envisagées et des systèmes auxquels nous nous intéressons requièrent des méthodes originales de résolution de ces fonctionnalités, qui tiennent explicitement compte de ces spécificités. Notre contribution porte sur le développement de méthodes permettant de réaliser certaines de ces fonctionnalités et sur l'intégration des différentes fonctionnalités de la navigation au sein d'une architecture générique. Nous présentons tout d'abord une méthode d'évitement réactif d'obstacles qui consiste à déformer en cours d'exécution une trajectoire initiale calculée dans un modèle de l'environnement, de façon à ce qu'elle s'éloigne des obstacles perçus et qu'elle respecte les contraintes cinématiques du système. Puis nous proposons une méthode de parking référencé sur des amers pour systèmes nonholonomes. Le principe est de définir la position de parking désirée relativement à des éléments de l'environnement, et de déformer la trajectoire pour rejoindre cette position. Ensuite nous présentons une architecture générique pour l'intégration des fonctionnalités de localisation, d'évitement d'obstacles et de suivi de trajectoire. Enfin nous illustrons l'ensemble de ces travaux par des résultats expérimentaux obtenus avec plusieurs robots.

L'objet de cette thèse est le développement et l'étude des algorithmes de planification de mouvement pour les systèmes hautement dimensionnés que sont les robots humanoïdes et les acteurs virtuels. Plusieurs adaptations des méthodes génériques de planification de mouvement randomisées sont proposées et discutées. Une première contribution concerne l'utilisation de techniques de réduction de dimension linéaire pour accélérer les algorithmes d'échantillonnage. Cette méthode permet d'identifier en ligne quand un processus de planification passe par un passage étroit de l'espace des configurations et adapte l'exploration en fonction. Cet algorithme convient particulièrement bien aux problèmes difficiles de la planification de mouvement pour l'animation graphique. La deuxième contribution est le développement d'algorithmes randomisés de planification sous contraintes. Il s'agit d'une intégration d'outils de cinématique inverse hiérarchisée aux algorithmes de planification de mouvement randomisés. On illustre cette méthodes sur différents problèmes de manipulation pour robots humanoïdes. Cette contribution est généralisée à la planification de mouvements corps-complet nécessitant de la marche. La dernière contribution présentée dans cette thèse est l'utilisation des méthodes précédentes pour résoudre des tâches de manipulation complexes par un robot humanoïde. Nous présentons en particulier un formalisme destiné à représenter les informations propres à l'objet manipulé utilisables par un planificateur de mouvement. Ce formalisme est présenté sous le nom d'"objets documentés".

Afin de partager un espace de travail avec les humains, les robots de services doivent être capable d'interagir dans des environnements peu structurés. Dans ce contexte, le robot doit réagir et adapter son comportement aux évolutions de l'environnement et aux activités des humains.L'utilisation de planificateur de mouvement ne permet pas au robot d'être suffisamment réactif, aussi nous proposons un controleur de trajectoire réactif capable de suivre une cible, de réagir aux changement d'atitudes des humains ou de prévenir les évènements et, en particulier, les collisions. Pour fiabiliser le contrôleur de trajectoire, nous utilisons des techniques de fusion de données récentes afin d'identifier les mouvements ou de détecter des forces associées à des évènements. Nous proposons d'utiliser un capteur de force six axes pour estimer les param'etres d'inertie des objets manipulés, puis d'utiliser ces paramètres pour compléter le contrôle visuel et calculer les forces de contact entre l'organe terminal du robot et son environnement. L'utilisation de technique d'apprentissage permet d'analyser et de classifier les forces de contact pour détecter différents évènements tels que la saisie de l'objet par un humain ou le contact entre le robot ou l'objet transporté et l'environnement. Ce travail a été intégré et testé sur les robots jido et PR2 du LAAS-CNRS dans le cadre des projets europ'eens DEXMART et SAPHARI et des projets ANR ASSIST et ICARO.

Pour des tâches simples ou dans un environnement contrôlé, la coordination des di érents processus internes d'un robot est un problème relativement trivial, souvent implémenté de manière ad-hoc. Toutefois, avec le développement de robots plus complexes travaillant dans des environnements non contrôlés et dynamiques, le robot doit en permanence se reconfigurer afin de s'adapter aux conditions extérieures et à ses objectifs. La définition d'une architecture de contrôle e cace permettant de gérer ces reconfigurations devient alors primordiale pour l'autonomie de tels robots. Dans ces travaux, nous avons d'abord étudié les di érentes architectures proposées dans la littérature, dont l'analyse a permis d'identifier les grandes problématiques qu'une architecture de contrôle doit résoudre. Cette analyse nous a mené à proposer une nouvelle architecture de contrôle décentralisée, générique et réutilisable, selon une démarche qui intègre une approche "intelligence artificielle" (utilisation de raisonneur logique, propagation dynamique de contraintes) et une approche "génie logiciel" (programmation par contrats, agents). Après une présentation des concepts qui sous-tendent cette architecture et une description approfondie de son fonctionnement, nous en décrivons une implémentation, qui est exploitée pour assurer le contrôle d'un robot terrestre d'extérieur dans le cadre de tâches de navigation, d'exploration ou de suivi. Des résultats sont présentés et analysés. Dans une seconde partie, nous nous sommes penchés sur la modélisation et la vérifiabilité d'une telle architecture de contrôle. Après avoir analysé di érentes solutions, nous décrivons un modèle complet de l'architecture qui utilise la logique linéaire. Nous discutons ensuite des di érentes approches possibles pour montrer des propriétés d'atteignabilité et de sûreté de fonctionnement en exploitant ce modèle. Enfin nous abordons di érentes voies d'enrichissement de ces travaux. En particulier, nous discutons des extensions possibles pour le contrôle d'un ensemble de robots coopérants entre eux, mais aussi de la nécessité d'avoir des liens plus forts entre cette couche de contrôle, et les approches de modélisation des fonctionnalités sous-jacentes.