La génération de chemins lisses pour les voitures intelligentes est l’une des conditions les plus importantes pour faire accepter et faciliter la navigation autonome de ces véhicules. Cette thèse propose plusieurs méthodes de génération de chemins lisses pour les véhicules non-holonomes qui permet une continuité intrinsèque de la courbure de navigation et offre par ailleurs une flexibilité accrue pour diverses conditions aux limites. Le chemin de courbure continue est construit en composant plusieurs clothoids, comprenant notamment des segments de lignes et/ou d’arcs, et où chaque clothoid est obtenue par une régulation appropriée de ses paramètres. À partir de ces propriétés, le chemin obtenu est nommé pCCP (parametric Continuous Curvature Path). Le pCCP fournit un diagramme de courbure qui facilite une commande en orientation du véhicule, ce qui permet d'obtenir une évolution lisse de sa trajectoire. Le problème du pCCP local est défini par des configurations initiales et finales (caractérisées pour chacune par une posture et un angle de braquage). Le problème a été étendu pour être aussi général que possible en incluant plusieurs cas. La génération locale de pCCPs, pour des cibles statiques, est spécifiquement décrite, les problèmes ont été divisés en trois problèmes et chaque problème a été décomposé par la suite en plusieurs sous-classes possibles. Pour avoir une flexibilité importante des pCCPs proposés, des cibles dynamiques ont été considérées, obtenant ainsi le dynamic-pCCP (d-pCCP). Un cadre simple mais efficace pour analyser l'état futur de l'évitement des obstacles est appliqué en configuration 4D (3D avec l’ajout d’un axe temporel) en mettant en exergue deux manoeuvres d’évitement possibles, car les évolutions avant et arrière sont appliquées et validées avec plusieurs exemples. Selon une méthodologie similaire pour atteindre les critères de performance liés à la génération des pCCPs, le h-CCP (pour human-pCCP) est proposé en utilisant des modèles expérimentaux comportementaux d’échantillons de conducteurs humains. À partir de quelques sous-expériences, le modèle de conduite humain pour l’évitement d’obstacles, les changements de voie et les mouvements en virage sont extraits et ces modèles ont été inclus pour créer ainsi le h-CCP (obtenu d’une manière similaire au pCCP mais avec différents critères d’optimisation) qui permet d’améliorer considérablement le confort des passagers. / Smooth path generation for car-like vehicles is one of the most important requisite to facilitate the broadcast use of autonomous navigation. This thesis proposes a smooth path generation method for nonholonomic vehicles which has inherently continuity of curvature and having important flexibility for various boundary conditions. The continuous curvature path is constructed by composing multiple clothoids including lines and/or arc segments, and where each clothoid is obtained by parameter regulation. From those properties the path is named pCCP (parametric Continuous Curvature Path) and provides curvature diagram which facilitates a smooth steering control for path following problem. Local pCCP problem is defined by initial and final tuple configurations (vehicles posture and steering angle). The problem is expanded to be as general as possible by including several cases. The local pCCP generation for steady target pose is specifically described, where the problem is divided into three problems and each problem is also decomposed into several sub-cases. To give more flexibility to the proposed pCCP, dynamic target is considered to obtain dynamic-pCCP (d-CCP). A simple but efficient framework to analyze the future status of obstacle avoidance is applied in 4D (3D with the addition of time axis) configuration and two avoidance maneuvers as front and rear avoidance are applied and validated with several examples. Under the similar methodology in performance criteria of pCCP generation, the human-CCP (h-CCP) is derived from experimental patterns of human driver samples. From several subexperiments, human driving pattern for obstacle avoidance, lane change and cornering motion are extracted and those pattern were included to make the h-CCP (which is obtained with similar way as pCCP but with different optimization criteria) to enhance considerably the passenger comfort.

La complexité associée à la coordination d’un groupe de robots mobiles est traitée dans cette thèse en investiguant plus avant les potentialités des architectures de commande multi-contrôleurs dont le but est de briser la complexité des tâches à exécuter. En effet, les robots mobiles peuvent évoluer dans des environnements très complexes et nécessitent de surcroît une coopération précise et sécurisée pouvant rapidement devenir inextricable. Ainsi, pour maîtriser cette complexité, le contrôleur dédié à la réalisation d’une tâche est décomposé en un ensemble de comportements/contrôleurs élémentaires (évitement d’obstacles et de collision entre les robots, attraction vers une cible, planification, etc.) qui lient les informations capteurs (provenant des capteurs locaux du robot, etc.) aux actionneurs des différentes entités robotiques. La tâche considérée dans cette thèse correspond à la navigation d’un groupe de robots mobiles dans des environnements peu ou pas connus en présence d’obstacles (statiques et dynamiques). La spécificité de l’approche théorique consiste à allier les avantages des architectures multi-contrôleurs à ceux des systèmes multi-agents et spécialement les modèles organisationnels afin d’apporter un haut niveau de coordination entre les agents/robots mobiles. Le groupe de robots mobiles est alors coordonné suivant les différentes normes et spécifications du modèle organisationnel. Ainsi, l’activation d’un comportement élémentaire en faveur d’un autre se fait en respectant les contraintes structurelles des robots en vue d’assurer le maximum de précision et de sécurité des mouvements coordonnés entre les différentes entités mobiles. La coopération se fait à travers un agent superviseur (centralisé) de façon à atteindre plus rapidement la destination désirée, les événements inattendus sont gérés quant à eux individuellement par les agents/robots mobiles de façon distribuée. L’élaboration du simulateur ROBOTOPIA nous a permis d’illustrer chacune des contributions de la thèse par un nombre important de simulations. / The difficulty of coordinating a group of mobile robots is adressed in this thesis by investigating control architectures which aim to break task complexity. In fact, multi-robot navigation may become rapidly inextricable, specifically if it is made in hazardous and dynamical environment requiring precise and secure cooperation. The considered task is the navigation of a group of mobile robots in unknown environments in presence of (static and dynamic) obstacles. To overcome its complexity, it is proposed to divide the overall task into a set of basic behaviors/controllers (obstacle avoidance, attraction to a dynamical target, planning, etc.). Applied control is chosen among these controllers according to sensors information (camera, local sensors, etc.). The specificity of the theoretical approach is to combine the benefits of multi-controller control architectures to those of multi-agent organizational models to provide a high level of coordination between mobile agents-robots systems. The group of mobile robots is then coordinated according to different norms and specifications of the organizational model. Thus, activating a basic behavior in favor of another is done in accordance with the structural constraints of the robots in order to ensure maximum safety and precision of the coordinated movements between robots. Cooperation takes place through a supervisor agent (centralized) to reach the desired destination faster ; unexpected events are individually managed by the mobile agents/robots in a distributed way. To guarantee performance criteria of the control architecture, hybrid systems tolerating the control of continuous systems in presence of discrete events are explored. In fact, this control allows coordinating (by discrete part) the different behaviors (continuous part) of the architecture. The development of ROBOTOPIA simulator allowed us to illustrate each contribution by many results of simulations.

Plusieurs laboratoires de robotique à travers le monde travaillent sur le développement de stratégies innovantes pour la navigation autonome de véhicules élémentaires ou en convoi. Dans ce contexte, nos travaux de thèse s’inscrivent principalement dans le cadre de la navigation en formation d’un groupe de véhicules dans des environnements structurés. La complexité de ces systèmes multi-robots ne permet pas l’utilisation directe de techniques classiques de perception et/ou de contrôle/commande. Nos travaux ont consisté à décomposer le contrôle global, dédié à la réalisation de la tâche complexe, en un ensemble de comportements/contrôleurs élémentaires précis et fiables (e.g., évitement d’obstacles, suivi de trajectoire, attraction vers une cible, navigation en formation, etc.). Ces comportements lient les différentes informations fournies par les capteurs aux actions des véhicules. Pour garantir les critères de performances imposés à notre architecture de contrôle/commande (e.g., stabilité, robustesse et/ou borner les erreurs maximales), les potentialités des systèmes hybrides ont été considérées. Cette architecture de contrôle a été validée, dans un premier temps, sur des véhicules pris individuellement, en utilisant notamment une stratégie de navigation sûre et flexible utilisant des points de passage. Cette navigation permet au véhicule d’effectuer différentes manœuvres entre ces points de passage (pour éviter par exemple des obstacles dans l’environnement) et ce sans avoir à planifier/re-planifier des trajectoires globales dans l’environnement. Une loi de commande spécifique, permettant une attraction stable (au sens de Lyapunov) et précise vers des cibles statiques ou dynamiques a été par ailleurs développée. Cette loi de commande garantit la convergence du véhicule vers chaque point de passage tout en garantissant des trajectoires sûres. Par ailleurs, un algorithme nommé OMWS (pour Optimal Multi-criteria Waypoint Selection) a été proposé pour sélectionner les configurations optimales des points de passage dans l’environnement. Cet algorithme permet de garantir des mouvements sûrs et fiables du véhicules en tenant compte des contraintes et incertitudes liées à la navigation du véhicule. Par la suite, l’architecture de contrôle/commande proposée a été étendue aux systèmes multi-robots en utilisant la combinaison d’une approche leader-suiveur et comportementale. Un important aspect de la navigation multi-robots est la reconfiguration dynamique de la formation en fonction du contexte de la navigation (e.g., passer d’une configuration triangle vers ligne si la largeur de la voie de navigation ne suffisait pas). Ainsi, des stratégies de reconfiguration dynamique ont été proposées, permettant de garantir la sureté de la formation même au moment des transitions entre configurations. Il est à noter par ailleurs que des métriques spécifiques ont été proposées pour quantifier la fiabilité et la robustesse des stratégies multi-robots proposées. Plusieurs simulations et expérimentations avec des véhicules urbains (VIPALABs) nous ont permis de confirmer la viabilité et efficacité des architectures de contrôle/commande proposées pour la navigation en formation d’un groupe de VIPALABs. / Beyond the interest of robotics laboratories for the development of dedicated strategies for single vehicle navigation, several laboratories around the world are more and more involved in the general challenging field of cooperative multi-robot navigation. In this context, this work deals with the navigation in formation of a group of Unmanned Ground Vehicles (UGVs) dedicated to structured environments. The complexity of this Multi-Robot System (MRS) does not permit the direct use of neither classical perception nor control techniques. To overcome this problem, this work proposes to break up the overall control dedicated to the achievement of the complex task into a group of accurate and reliable elementary behaviors/controllers (e.g., obstacles avoidance, trajectory tracking, target reaching, navigation in formation, formation reconfiguration, etc.). These behaviors are linked to different information given by the sensors to the actions of vehicles. To guarantee the performances criteria (e.g., stability, convergence, state errors) aimed by the control architecture, the potentialities of hybrid controllers (which controlling continuous systems in the presence of discrete events) are considered. This control architecture is validated for a single vehicle to perform safe and flexible autonomous navigation using an appropriate strategy of navigation through suitable set of waypoints. This flexible navigation allows different vehicle maneuvers between waypoints (e.g., target reaching or obstacle avoidance) without using any trajectory planning nor replanning. The designed control law based on Lyapunov synthesis guarantees the convergence to assigned waypoint while performing safe trajectories. Furthermore, an algorithm to select suitable waypoints’ positions, named Optimal Multi-criteria Waypoint Selection (OMWS), in structured environments while taking into account the safe and reliable vehicle movements, and vehicle constraints and uncertainties is proposed. Subsequently, the control architecture is extended to Multi-Robot Formation (MRF) using a combination of Leader-Follower and behavior-based approaches. An important cooperative MRS issues in this thesis is the dynamic reconfiguration of the formation according to the context of navigation (e.g., to pass from a triangle configuration towards a line if the width of the navigation way is not sufficient). The proposed Strategy for Formation Reconfiguration (SFR) guarantees the stability and the safety of the MRS at the time of the transitions between configuration (e.g., line towards square, triangle towards line, etc.). Therefore, a safe, reactive and dynamic MRF is obtained. Moreover, the degrees of multi-robot safety, stability and reliability of the system are quantified via suitable metrics. Simulations and experiments using urban vehicles (VIPALABs) of the Institut Pascal laboratory allow to perform exhaustive experiments of the proposed control architecture for the navigation in formation of a group of UGVs.