Th. doct.--Signal et images--Paris--ENST, 1991. / Bibliogr. p. 142-156.

Les avancées récentes en robotique inspirent des visions de robots domestiques et de service rendant nos vies plus faciles et plus confortables. De tels robots pourront exécuter différentes tâches de manipulation d'objets nécessaires pour des travaux de ménage, de façon autonome ou en coopération avec des humains. Dans ce rôle de compagnon humain, le robot doit répondre à de nombreuses exigences additionnelles comparées aux domaines bien établis de la robotique industrielle. Le but de la planification pour les robots est de parvenir à élaborer un comportement visant à satisfaire un but et qui obtient des résultats désirés et dans de bonnes conditions d'efficacité. Mais dans l'interaction homme-robot (HRI), le comportement robot ne peut pas simplement être jugé en termes de résultats corrects, mais il doit être agréable aux acteurs humains. Cela signifie que le comportement du robot doit obéir à des critères de qualité supplémentaire. Il doit être sûr, confortable pour l'homme, et être intuitivement compris. Il existe des pratiques pour assurer la sécurité et offrir un confort en gardant des distances suffisantes entre le robot et des personnes à proximité. Toutefois fournir un comportement qui est intuitivement compris reste un défi. Ce défi augmente considérablement dans les situations d'interaction homme-robot dynamique, où les actions de la personne sont imprévisibles, le robot devant adapter en permanence ses plans aux changements. Cette thèse propose une approche nouvelle et des méthodes pour améliorer la lisibilité du comportement du robot dans des situations dynamiques. Cette approche ne considère pas seulement la qualité d'un seul plan, mais le comportement du robot qui est parfois le résultat de replanifications répétées au cours d'une interaction. Pour ce qui concerne les tâches de navigation, cette thèse présente des fonctions de coûts directionnels qui évitent les problèmes dans des situations de conflit. Pour la planification d'action en général, cette thèse propose une approche de replanification locale des actions de transport basé sur les coûts de navigation, pour élaborer un comportement opportuniste adaptatif. Les deux approches, complémentaires, facilitent la compréhension, par les acteurs et observateurs humains, des intentions du robot et permettent de réduire leur confusion. / The recent advances in robotics inspire visions of household and service robots making our lives easier and more comfortable. Such robots will be able to perform several object manipulation tasks required for household chores, autonomously or in cooperation with humans. In that role of human companion, the robot has to satisfy many additional requirements compared to well established fields of industrial robotics. The purpose of planning for robots is to achieve robot behavior that is goal-directed and establishes correct results. But in human-robot-interaction, robot behavior cannot merely be judged in terms of correct results, but must be agree-able to human stakeholders. This means that the robot behavior must suffice additional quality criteria. It must be safe, comfortable to human, and intuitively be understood. There are established practices to ensure safety and provide comfort by keeping sufficient distances between the robot and nearby persons. However providing behavior that is intuitively understood remains a challenge. This challenge greatly increases in cases of dynamic human-robot interactions, where the actions of the human in the future are unpredictable, and the robot needs to constantly adapt its plans to changes. This thesis provides novel approaches to improve the legibility of robot behavior in such dynamic situations. Key to that approach is not to merely consider the quality of a single plan, but the behavior of the robot as a result of replanning multiple times during an interaction. For navigation planning, this thesis introduces directional cost functions that avoid problems in conflict situations. For action planning, this thesis provides the approach of local replanning of transport actions based on navigational costs, to provide opportunistic behavior. Both measures help human observers understand the robot's beliefs and intentions during interactions and reduce confusion.

Le but de cette thèse est le transfert du mouvement humain vers un robot humanode en ligne. Dans une premire partie, le mouvement humain, enregistré par un système de capture de mouvement, est analysé pour extraire des caractéristiques qui doivent être transférées vers le robot humanoïde. Dans un deuxième temps, le mouvement du robot qui comprend ces caractéristiques est calculé en utilisant la cinématique inverse avec priorité. L'ensemble des tâches avec leurs priorités est ainsi transféré. La méthode permet une reproduction du mouvement la plus fidèle possible, en ligne et pour le haut du corps. Finalement, nous étudions le problème du transfert mouvement des pieds. Pour cette étude, le mouvement des pieds est analysé pour extraire les trajectoires euclidiennes qui sont adaptées au robot. Les trajectoires du centre du masse qui garantit que le robot ne tombe pas sont calculées à partir de la position des pieds et du modèle du pendule inverse. Il est ainsi possible réaliser une imitation complète incluant les mouvements du haut du corps ainsi que les mouvements des pieds.

Cette thèse concerne la planification des tâches de manipulation effectuées par une main robotisée. Il s'agit de mettre au point un système de calcul automatique des trajectoires que doivent suivre les doigts et l'objet manipulé, pour passer d'une configuration initiale à une configuration finale données. La méthode proposée dans cette thèse s'appuie sur une formulation originale du problème de planification, basée sur l'étude de la connexité des espaces des configurations de prise. Ces espaces sont explorés par l'intermédiaire de graphes probabilistes. En particulier, un graphe est construit pour explorer GSn, l'espace des configurations de prise à n doigts, n étant le nombre de doigts de la main. Les arêtes de ce graphe sont des chemins linéaires dans GSn. Utiliser de tels chemins permet d'éviter le calcul des mouvements de reconfiguration de prise et donc de réduire les temps de calcul et l'espace mémoire requis par la construction du graphe. Ces chemins ne sont pas cinématiquement réalisables puisque la pose de l'objet et la position des contacts ne peuvent changer indépendamment mais leur utilisation est rendue possible par la généralisation de la propriété de réduction introduite par Alami et al. Les mouvements de changement de prise qui requièrent d'être explicitement calculés au cours de la construction du graphe, sont pris en compte lors d'une étape de fusion des composantes connexes du graphe. Ces fusions sont réalisées à l'aide de chemins élémentaires respectant la cinématique de la manipulation coordonnée. Ces chemins sont appelés "chemins de ressaisie" et "chemins de transfert". Une fois que les configurations initiale et finale appartiennent à une même composante connexe du graphe, les chemins dans GSn sont décomposés en une suite de mouvements de déplacement de l'objet et de reconfiguration de la prise (chemins de transfert et de ressaisie), cinématiquement réalisables. Pour assurer la stabilité des chemins construits, un critère de stabilité de la prise (fermeture de force) est vérifié le long des chemins, lors de leur construction. Pour valider cette approche, une plate-forme de simulation a été développée et a permis de planifier différentes tâches de manipulation dextre avec une main à quatre doigts. Le planificateur offre des performances très intéressantes en terme de temps de calcul et a permis de résoudre des problèmes complexes tels qu'aucun résultat pour des problèmes de difficulté équivalente n'avait jamais été présenté jusqu'à présent. La méthode proposée s'applique à n'importe quel type de main, quel que soit son nombre de doigts mais, comme elle explore uniquement GSn et GS{n-1}, elle peut manquer des solutions si la main robotisée et le modèle des contacts doigt-objet permet la prise avec un nombre différent de doigts. Pour remédier à cela, nous avons proposé une méthode légèrement différente qui s'applique à une main à cinq doigts et consiste à construire un graphe pour explorer chacune des cinq composantes connexes de GS4 à l'aide de chemins linéaires dans cet espace et à tenter de fusionner les différents graphes à l'aide de chemins linéaires dans GS5 ou de chemins de transfert-ressaisie (dans GS3). Enfin, une variante de la méthode proposée a été développée pour prendre en compte le roulement relatif des surfaces de contact au cours de la manipulation de l'objet. Les différentes modifications nécessaires, concernant la représentation des prises et le calcul de chemins de transfert, sont présentées en détail.

En robotique mobile, les techniques d'apprentissage qui utilisent la vision artificielle représentent le plus souvent l'image par un ensemble de descripteurs visuels. Ces descripteurs sont extraits en utilisant une méthode fixée à l'avance ce qui compromet les capacités d'adaptation du système à un environnement visuel changeant. Nous proposons une méthode permettant de décrire et d'apprendre des algorithmes de vision de manière globale, depuis l'image perçue jusqu'à la décision finale. L'application visée est la fonction d'évitement d'obstacles, indispensable à tout robot mobile. Nous décrivons de manière formelle la structure des algorithmes d'évitement d'obstacles basés sur la vision en utilisant une grammaire. Notre système utilise ensuite cette grammaire et des techniques de programmation génétique pour apprendre automatiquement des contrôleurs adaptés à un contexte visuel donné. Nous utilisons un environnement de simulation pour tester notre approche et mesurer les performances des algorithmes évolués. Nous proposons plusieurs techniques permettant d'accélérer l'évolution et d'améliorer les performances et les capacités de généralisation des contrôleurs évolués. Nous comparons notamment plusieurs méthodes d'évolution guidée et nous en présentons une nouvelle basée sur l'imitation d'un comportement enregistré. Par la suite nous validons ces méthodes sur un robot réel se déplaçant dans un environnement intérieur. Nous indiquons finalement comment ce système peut être adapté à d'autres applications utilisant la vision et nous proposons des pistes pour l'adaptation d'un comportement en temps réel sur le robot.

This thesis proposes a risk-based navigation method including both the traditional notion of risk of collision and the notion of risk of disturbance.

Thèse de doctorat : Automatique Industrielle : Villeurbanne, INSA : 1997. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 117-122.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Systèmes informatiques : Toulouse, INPT : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 67 réf.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Systèmes automatiques : Toulouse, INPT : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 56 réf.

Thèse doctorat : Automatique Industrielle : Villeurbanne, INSA : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 169-182.