Ce travail apporte de nouvelles méthodes pour la modélisation cinématique et le contrôle de manipulateurs continus et déformables, fondées sur la méthodes des éléments finis. À la différence des manipulateurs rigides, les manipulateurs continus et déformables engendrent leurs mouvements en se déformant, c'est pourquoi la méthode proposée prend en compte les déformations mécaniques pour mieux décrire la cinématique de ce genre de robots. Cette méthode n'apporte pas de solution analytique, mais une approximation numérique, par des méthodes dérivées de la mécanique numérique. La méthodologie est appliquée à un manipulateur continu, appelé "Compact Bionic Handling Assistant (CBHA)". Une stratégie de commande en boucle fermée, fondée sur l'allocation du contrôle, est également présentée. Les modèles et contrôleurs sont validés expérimentalement. / This work provides new methods for the kinematic modeling and control of soft, continuum manipulators based on the Finite Element Method. Contrary to the case of rigid manipulators, soft and continuum manipulators generate their motion by deformation, therefore, the proposed methodology accounts for the deformation mechanics to better describe the kinematics of these type of robots. This methodology does not produce analytic solutions, instead, a numerical approximation is provided by methods derived from Computational Mechanics. The methodology is applied to a continuum manipulator, namely, the Compact Bionic Handling Assistant (CBHA). A closed-loop control scheme based on control allocation is also presented. The models and controller are validated experimentally.

Le projet BEWHEELI (Brain Eyes WHEELchair Interface) consiste à mettre en place une interface basée sur la combinaison du regard et de l’activité cérébrale pour aider une personne à mobilité réduite, à contrôler, commander son fauteuil roulant. La navigation sur fauteuil roulant basée sur le regard a fait l’objet de plusieurs projets. Néanmoins, plusieurs contraintes ont été évoqué : la fatigue cognitive, occulo-musculaire, et l’incapacité de la gestion des fixations sporadiques, d’où l’introduction de la composante cérébrale qui, malgré sa limitation technologique et la complexité de son traitement, s’avère complémentaire à la composante visuelle. Par conséquent pour pallier à ce problème, qui influe sur la sécurité de la navigation du fauteuil roulant, deux paramètres, l’émotion et la fatigue mentale ont été pris en considération. En premier temps, un protocole d’induction des émotions a été mis en place, se basant sur la présentation de séquences vidéo, et les données issues du capteur cérébral ont été extraites et classifiées pour en dégager quatre émotions essentielles : excitation, stress, énervement et relaxation. Ces dernières ont été ensuite intégrées comme contrôleurs de vitesse dans un contexte de navigation virtuelle sur fauteuil roulant. La prise en considération du niveau de la fatigue mentale de l’utilisateur, qui peut engendrer sa déconcentration totale ou partielle dans la prise de décisions, est cruciale pour sécuriser la navigation sur fauteuil roulant. Pour se faire, une étude cognitive basée essentiellement sur l’impact de la fatigue mentale issu des deux sources de contrôle cérébrales, telles que : le Pique 300 (P300) et le potentiel visuel évoqué (SSVEP). Un protocole d’expérience spécifique a été mis en place, nous a permis d’évoquer les caractéristiques physiques des signaux du P300 et le SSVEP d’induire la fatigue mentale. Afin de définir la partie cérébrale la plus influencée et évaluer au mieux le niveau de fatigue de l’utilisateur, une étude de corrélation et de fusion entre les deux informations issues des deux signaux du P300 et le SSVEP a été menée en utilisant la théorie des évidences (Dempster-Schäfer). En dernière étape de ce projet, une étude de fusion fatigue mentale / émotion a été effectué, moyennant la logique floue, pour l’aide à la décision en mode manuel, semi-autonome ou autonome, du fauteuil roulant. / He Brain Eyes WHEELchair Interface (BEWHEELI) project aims at proposing a new alternative for severely disabled people (example palsy and Locked-In patients) to command their wheelchairs. It's built on two major blocks: the command block which ensures the migration from the use of joystick to the gaze/brain automated command (including the intermediate phase of gaze/joystick command). The security block deals with the wheelchair control by assessing human factors mainly emotions and mental fatigue through its impact on brainwave patterns. In the former, four emotions were induced and implemented (relaxation, nervousness, excitement and stress) in three navigation scenarios where the introduction of the detection block was assessed. The next step consists on evaluating the impact the mental fatigue can have on two sources of control : Positive 300 (P300) and Steady State Visual Evocked Potentials (SSVEP).Those are treated individually and combined be the mean of evidential theory reasoning to build up a fatigue detection block. At the end a fuzzy logic based decision system was introduced to combine emotional and fatigue blocks that triggers to three navigation modes : manual, semi-autonomous and autonomous that reflect physical abilities of the users to command their wheelchairs.

Planifier un chemin géométrique pour un robot d'une configuration initiale à une configuration initiale est aujourd'hui un problème quasiment résolu moyennant une représentation géométrique de l'environnement statique du robot, une modélisation de la chaîne cinématique du robot et de ses contraintes cinématiques. L'exécution de tels chemins en environnement réel est en revanche un problème qui est loin d'être résolu malgré une littérature fournie sur le sujet. De nombreuses raisons expliquent cette difficulté parmi lesquelles l'inexactitude des modèles d'environnement utilisés et des moyens de localisation. L'objectif de notre travail est de proposer une approche générique de planification de mouvements référencés sur des amers. Le principe de notre approche consiste à associer à une trajectoire géométrique sans collision des couples amers-capteurs qui pendant l'exécution sont utilisés pour asservir localement le mouvement du robot. Cette approche nous permet de produire des mouvements sûrs en donnant plus d'importance aux amers qui ont de bonnes propriétés de localisation ou bien à ceux qui représentent un danger de collision. Des résultats expérimentaux réalisés sur un robot mobile non holonome de type Hilare avec remorque valident notre approche.

Ce manuscrit porte sur l'étude d'une structure robotique originale dont le système de propulsion s'inspire du mode de locomotion par progression rectilinéaire des serpents. La structure proposée dérive d'un prototype développé par l'entreprise TDA et comprend plusieurs modules dotés de 4 mécanismes locomoteurs solidaires entrainés par un moteur. Une partie des travaux de thèse porte sur l'analyse et l'optimisation du mécanisme. L'analyse du déplacement d'un modèle du prototype existant par un simulateur robotique intégré, réalisé à l'aide de bibliothèques à code source ouvert, a montré la nécessité de le modifier. Ainsi, le nombre de mécanismes locomoteurs par module passe de 8 à 4 et les liaisons inter-modulaires du nouveau robot sont des rotules actives ou passives selon les directions. Un algorithme de suivi de trajectoire est proposé et des simulations ont permis de le valider.

Ce travail est réalisé dans le cadre de deux projets nationaux français "Robot Anguille" (ROBEA 2003-2006) et "RAAMO" (ANR 2007-2010). L'objectif de ces projets est la conception, la réalisation et la commande d'un robot anguille télé-opéré puis autonome capable de nager en 3 dimensions. La thèse porte sur la partie conception des lois de commande assurant la nage 3D du robot. Des schémas de commande sont proposés avec et sans utilisation de nageoires pectorales. Ces lois, contrôlant la nage du robot, ont été validées sur un modèle 3D complet développé dans le cadre du projet. Un environnement virtuel pour la simulation de la commande est développé, dans lequel un opérateur contrôle les mouvements 3D du modèle simulé à l'aide d'un "joystick". Un modèle réduit moyen, pouvant être utilisé dans un schéma de commande avancée, est identifié sur la base du modèle complet. Une approche de commande multi-variable sous contraintes est proposée sur la base du modèle réduit pour assurer aussi la nage 3D du robot. Le modèle réduit et la commande associée sont utilisés dans un schéma de commande de type prédictif pour assurer la navigation autonome du robot dans un environnement avec des obstacles dynamiques. Quelques expériences sont réalisées en boucle ouverte sur la moitié existante du prototype (6 vertèbres sur les 12 prévues).

On décrit la conception et l'implantation d'un système de programmation de robots. Ce système combine un langage de programmation textuel, le langage LM, et un environnement de développement et de mise au point de programmes: programmation par apprentissage, simulation graphique, programmation géométrique, planification de trajectoires. On détaille la structure interne du langage LM et son implantation, ainsi que les fonctionnalités des différents modules d'environnement. Le système a donné lieu à plusieurs implantations industrielles et à de nombreuses expérimentations

La navigation autonome d'un robot requiert l'intégration des trois grandes familles de processus de perception, de décision et d'action, intégration qui caractérise les machines intelligentes. Les représentations de l'environnement que le robot doit construire par ses propres moyens sont au coeur de cette intégration : elles sont produites par les fonctions de perception, mais sont surtout exploitées pour la décision et l'action. Dans le contexte de robots en environnements extérieurs, structurés ou non, la construction autonome de telles représentations constitue encore un vaste domaine de recherches, qui requiert l'intégration à bord des robots de processus de traitement du signal et des images, de modélisation géométrique, et d'estimation stochatisques. Le problème de la localisation du robot dans son environnement y joue bien sûr un rôle majeur, car il est indissociable de la construction des modèles de l'environnement. L'exposé présentera différentes avancées qui ont été réalisées dans ce domaine, supportées par des démonstrations réalisées avec des robots terrestres et un ballon dirigeable.

Ce mémoire aborde le problème de l'exécution d'une trajectoire pour un robot mobile à roues soumis à des contraintes non-holonomes. Le but est de développer une méthode permettant d'éviter les collisions dûes aux erreurs de localisation du robot dans son environnement, aux obstacles inconnus et aux imprécisions du plan de l'environnement. La méthode s'appuie sur une technique générique de déformation de trajectoire. Les obstacles perçus au cours du mouvement génèrent des forces virtuelles qui repoussent la trajectoire au loin tout en garantissant le respect des contraintes non-holonomes. La méthode de calcul des forces virtuelles est décrite en détail pour différents systèmes. L'algorithmique nécessaire à l'exécution simultanée de la déformation et du suivi d'une trajectoire en respectant les limitations cinématiques du robot est présenté. Des résultats expérimentaux sur des robots réels sont présentés dans le mémoire

Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse ont pour but d'apporter des solutions pour le contrôle par asservissement visuel d'une sonde manipulée par un système robotique. Les applications envisagées sont à la fois des tâches de positionnement sur une section désirée d'un organe ou des tâches de suivi pour la stabilisation active d'une vue échographique. Deux approches sont proposées dans cette optique. Une première approche est basée sur des primitives visuelles géométriques extraites depuis trois plans orthogonaux. Le choix de ces primitives assure un large domaine de convergence de la commande et un bon comportement de la tâche de positionnement. Néanmoins la limitation de la méthode est liée à l'extraction des primitives géométriques qui nécessite une étape préalable de segmentation rendue difficile par la faible qualité des images échographiques. Une seconde approche est alors envisagée où les informations visuelles considérées sont directement les intensités des pixels de l'image échographique. L'interaction de ces primitives avec le mouvement de la sonde est modélisée et introduite dans la loi de commande pour contrôler tous les mouvements de la sonde. Cette méthode permet d' éviter tout traitement d'image et de considérer un large éventail d'images anatomiques. Des expériences sur un bras robotique valident le bon comportement de la méthode pour des tâches de suivi.

La fabrication d'une voiture, depuis les premières ébauches jusqu'à sa commercialisation, suit un processus long et jalonné de plusieurs grandes étapes. Il faut tout d'abord concevoir le véhicule : en choisir le style, faire les premiers prototypes de profilés, étudier sa faisabilité, son architecture, la motorisation qui sera choisie, en fonction du segment désiré. L'outil numérique de CAO joue un très grand rôle dans ces étapes de conception, permet de gagner beaucoup de temps et d'étudier de nombreuses variantes. Les outils de dynamique véhicule sont principalement utilisés lors de cette étape afin de faire une étude prévisionnelle du comportement simulé sur route des solutions choisies. Lorsque le véhicule est défini, les premiers prototypes physiques sont réalisés. Ces prototypes permettent, entre autre, de déterminer le comportement du véhicule en roulage et d'étudier son comportement dynamique. De nombreuses mesures sont effectuées lors de ces essais afin de régler - mettre au point - le véhicule, mais il existe de très grandes possibilités de réglages pour un nombre, grandissant, de paramètres, bien souvent couplés, sur lesquels les metteurs au point peuvent jouer. Trouver manuellement la combinaison optimale de ces réglages - c'est à dire celle qui permet d'allier performances et confort, tout en garantissant la sécurité maximale - relève de l'impossible, d'autant plus lorsque les délais sont très courts. En revanche trouver numériquement cette solution est possible en utilisant des simulations du véhicule pour les différentes configurations préalablement déterminées par une méthode basée sur les plans d'expérience. Encore faut-il pouvoir simuler correctement le comportement du véhicule. De ce fait les outils numériques sont relativement peu utilisés lors de cette étape, car il est actuellement difficile de corréler les mesures et la simulation afin que la représentation numérique corresponde effectivement au véhicule étudié. Les essais jouent donc toujours un rôle clef dans la conception du véhicule. L'idée d'utiliser l'identification pour corréler les calculs et les mesures vient alors naturellement : déterminer les paramètres nécessaires à la simulation à partir des essais et des mesures effectuées sur le véhicule, plutôt que d'essayer, comme il a été fait jusqu'à présent sans réel succès, de corréler simulations et essais à l'aide de méthodes d'optimisation non linéaire, ou d'estimer les paramètres dynamiques avec des méthodes d'estimation non linéaires lourdes en calcul et ne permettant pas d'obtenir un indicateur de la confiance à accorder dans le résultat. De nombreuses méthodes d'identification existent, mais celle qui a été choisie est basée sur les méthodes employées en robotique : en effet, pourquoi ne pas considérer le véhicule comme un robot mobile complexe et comme un système multicorps poly-articulé, dont la description peut alors se faire en utilisant le formalisme de Denavit et Hartenberg modifié ? Il est alors possible, en calculant le modèle dynamique inverse du système, d'identifier les paramètres recherchés par une méthode de résolution des systèmes linéaires surdéterminés basée sur la méthode des moindres carrés. Le travail présenté ici retrace la mise en oeuvre de cette démarche dans le but d'identifier les paramètres dynamiques d'une voiture. Le premier chapitre présente les particularités d'un véhicule par le biais des grandeurs caractéristiques de la dynamique véhicule. Un modèle très simple : le modèle bicyclette, permettant de décrire le comportement du véhicule en lacet et en dérive est présenté, ainsi que des exemples de simulation avec le logiciel ARHMM, de manière à comprendre le comportement du véhicule et les sollicitations auxquelles il est soumis. Le second chapitre permet d'établir les grandes étapes de la démarche employée pour modéliser les systèmes poly-articulés et pour procéder à l'identification de ses paramètres dynamiques. Elle est appliquée en exemple au modèle bicyclette. Afin de réaliser l'identification sur un véhicule il est indispensable de pouvoir mesurer les grandeurs caractéristiques définies avant : pour cela le véhicule sera équipé de nombreux capteurs dont le fonctionnement et l'utilisation seront détaillés dans le chapitre 3. Enfin, les deux derniers chapitres permettront d'apprécier les performances de la méthode sur deux types de modèles : un premier, très sommaire, à seize degrés de liberté présenté uniquement en simulation en utilisant le logiciel de dynamique véhicule ARHMM comme générateur de mouvement, puis un second modèle plus complet à trente huit degrés de liberté qui sera décliné dans deux versions : un modèle lagrangien et un modèle mixte eulérien-lagrangien. Les résultats sont obtenus d'une part en simulation, en utilisant le logiciel ARHMM comme générateur de mouvements pour valider le modèle, d'autre part pour un véhicule réel : une Peugeot 406, instrumentée conformément au chapitre 3, en utilisant des mouvements disponibles.