L’utilisation des AUV pour une exploitation durable des ressources océaniques est pertinente. Un robot sous-marin peut être utilisé comme plateforme pour observer, recueillir des informations sur l’environnement marin. Afin d’améliorer la qualité des observations et d’augmenter la capacité de navigation, de nombreuses questions doivent être abordées et examinées simultanément. Nous abordons ici le problème du pilotage de ces robots autonomes.Atteindre la maniabilité nécessaire dépend de deux facteurs clés: un modèle hydrodynamique précis et un système de contrôle performant. Cependant, le coût de développement d’un modèle précis est généralement très élevé. De plus, lorsque la géométrie du robot est complexe, il devient très difficile d’identifier de manière pertinente les paramètres dynamiques et hydrodynamiques. En outre, du point de vue de la commande, les modèles obtenus sont non linéaire, en particuliers pour les amortissements.De nombreux phénomènes dynamiques ne sont pas modélisés: dynamiques internes au robot, environnementales, liées aux bruits des capteurs, aux retards intrinsèques. Dans les concours de robotique sous-marine, il est confirmé que le traditionnel régulateur Proportionnel-Intégral-Dérivé (PID) est peu efficace pour les robots légers. Dans ce cas, notre champ d’application est plus axé sur la combinaison des approches de modélisation numérique et la commande robuste.Dans ce travail, nous proposons un schéma de régulation basé sur la commande robuste et la modélisation. La régulation robuste a été mise en place et validée en mer sur un AUV de la marque CISCREA et la solution proposée utilise Computational Fluid Dynamic (CFD) pour caractériser les deux paramètres hydrodynamiques (matrice de masse ajoutée et matrice d’amortissement). Puis un modèle à quatre degrés de liberté est construit pour le CISCREA. Les résultats numériques et expérimentaux sont alors comparés.La commande robuste proposée est basée sur une compensation non linéaire et de la commande H∞. La validation de la robustesse a été testée par simulation en Matlab et finalement validée par des essais en mer à Brest. La simulation et l’expérience montrent que l’approche en plus d’être robuste est plus rapide que les régulateurs précédemment proposés. / Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is a relevant technology for the sustainable use of ocean resources. AUV can be used as an important ocean observing platform to collect information on marine environmental characteristics for research and industry fields. In order to improve the observation quality and increase the navigation ability, many issues should be addressed and considered simultaneously. Achieve necessary maneuverability depends on two key factors: an accurate hydrodynamic model and an advanced control system. However, the cost to develop an accurate hydrodynamic model, which shrinks the uncertainty intervals, is usually high. Meanwhile, when the robot geometry is complex, it becomes very difficult to identify its dynamic and hydrodynamic parameters. In addition, according to the quadratic damping factor, underwater vehicle dynamic and hydrodynamic model is nonlinear from the control point of view. Moreover, unmodeled dynamics, parameter variations and environmental disturbances create significant uncertainties among the nominal model and the reality. Sensor noise, signal delay as well as unmeasured states also affect the stability and control performance of the motion control system. In many of our underwater competitions, it has been confirmed that the traditional Proportional-Integral-Derivative (PID) regulation is less efficient for low mass AUV. In this case, our scope is more focused on the combination of numerical modeling approaches and robust control schemes. In this work, we proposed a model based robust motion control scheme. Without loss of generality, a robust heading controller was implemented and validated in the sea on cubic-shaped CISCREA AUV. The proposed solution uses cost efficient Computational Fluid Dynamic (CFD) software to predict the two hydrodynamic key parameters: The added mass matrix and the damping matrix. Four Degree of Freedom (DOF) model is built for CISCREA from CFD calculation. Numerical and experimental results are compared. Besides, the proposed control solution inherited the numerically obtained model from previous CFD calculation. Numerically predicted the actuator force compensates the nonlinear damping behavior result in a linear model with uncertainties. Based on the bounded linear nominal model, we proposed H∞ approach to handle the uncertainties, we used kalman filter to estimate unmeasured states such as angular velocity and we developed smith compensator to compensate the sensor signal delay. The proposed robust heading control application uses only one compass as feedback sensor. This is important while AUV is working at certain depth where only magnetic sensors still work. Our robust control scheme was simulated in Matlab and validated in the sea near Brest. Simulation shows obvious advantage of the proposed robust control approach. Meanwhile, the proposed robust heading control is much faster than PID controller. The robust controller is insensitive to uncertainties and has no overshot. From both simulations and real sea experiments, we found our proposed robust control approach and the one compass heading control applications are efficient for low mass and complex-shaped AUV CISCREA.

Les mains robotiques sont pour la plupart utilisées pour reproduire la dextérité humaine. Au delà des challenges mécaniques et de contrôle que ceci peut représenter, la connaissance de l’environnent avec lequel la main interagit est important pour assurer la dextérité. Donc, la reconnaissance tactile des objets est devenue une capacité importante pour les systèmes de manipulation. Dans ce thèse, on propose une méthode pour qu'une main robotique puisse comprendre la nature géométrique d'un objet que lui a été donné. En plus des données statique récupérées quand la main a saisie l'objet, le mouvements qu'elle fait pendant la saisi sont aussi exploitées. Comme première contribution, on propose les signatures de formes proprioceptives. Ceci est un descripteur qui est basé uniquement sur des données proprioceptives et qui est invariant à la taille et à la position de l'objet dans la main. Il contient l'information sur la forme globale de l'objet. Comme deuxième contribution, on propose un outil pour extraire l'information sur l'objet saisi en utilisant l'information dynamique générée pendant la saisie. Pour cela, les mouvements des doigts pendant le saisie sont interprétés en fonction de la stratégie de saisie utilisée. On présente une méthode pour faire la reconnaissance de la forme d'un objet de façon séquentielle. Pour cela, on utilise une collection des Forêt d'arbres décisionnels. Ceci permet de mettre a jour le modèle de reconnaissance quand des nouveaux objets doivent être reconnus. De cette façon, le temps du processus d’entraînement de l'algorithme est réduit. / Robotic anthropomorphic hands are mostly used to reproduce the human dexterity in manipulation. Beyond the mechanical and control challenges that this represents, perceptive knowledge of the environment with which the hand interacts is key to ensure that dexterity is achieved. In this sense, tactile object recognition has become an important asset for manipulation systems. Regardless of the advances in this domain, it continues to be a valid subject of research today. In this thesis, we propose a method to enable a robotic hand to quickly understand the geometrical nature of an object that has been handled by it. Aside from the static data obtained once the object has been fully grasped, the movements of the hand during the grasp execution will also be exploited. As a first contribution, we propose the proprioceptive shape signature. This descriptor, based solely on proprioceptive data, is invariant to the size and pose of the object within the hand and it contains information about the global shape of the object almost as soon as the grasp execution ends. As a second contribution, we propose a tool to extract information about the grasped object from the dynamic data generated during the grasp execution. For this, the movements of the fingers during the grasping process will be interpreted based on the grasp strategy. Finally, we present a method to perform sequential object shape identification based on a collection of random forests. This method allows to update the recognition model as new shapes are desired to be identified. Thus, the time-consuming process of training the model from scratch is avoided.

Les travaux de cette thèse adressent la problématique de la coopération aéro-terrestre pour la cartographie de l’espace navigable. La nécessité d’une carte pour la navigation et la planification de chemins pour les robots terrestres n’est plus à prouver. L’utilisation d’une coopération aéro-terrestre pour créer une carte navigable à destination du robot terrestre a plusieurs intérêts. Premièrement, le drone peut cartographier rapidement une zone grâce à son champ de vision étendu et ses capacités de déplacement. Deuxièmement, la fusion des cartes créées par ces deux agents permet de tirer le meilleur profit des deux points de vue : la cohérence de la vue aérienne globale et la précision de la vue terrestre locale. Pour répondre à cette problématique, nous proposons une méthode qui s’appuie sur la création de cartes hybrides et leur fusion. Les cartes sont construites en utilisant le squelette de l’espace navigable terrestre comme support d’un graphe contenant également des informations métriques locales de l’environnement. La mise en correspondance des cartes aérienne et terrestre s’effectue à l’aide d’un appariement point à point déterminé grâce à une mesure de dissimilarité appropriée. Cette dernière est définie pour répondre aux critères d’invariance et de discriminance dans ce contexte. La mise en correspondance est ensuite utilisée pour fusionner les cartes entre elles. Les cartes fusionnées peuvent être utilisées par le robot au sol pour effectuer sa mission. Elles permettent également de propager des informations telles que des coordonnées GPS à des robots et dans des lieux où ce dispositif n’est pas disponible. Des expérimentations en environnements virtuels et réels sont réalisées pour valider cette approche et en tracer les perspectives. / This work aims to study the problem of air-ground robotic cooperation for collaborative traversability mapping. The need for a map for navigation and path planning for terrestrial robots is no longer to be proven. The use of air-ground cooperation to create a navigable map for the ground robots has several interests. First, the drone can quickly map an area through its large field of vision and traveling capabilities. Second, the fusion of maps based on these two agents makes it possible to draw the best benefits from both points of views: the coherence of the global aerial view and the accuracy of the local ground view. To answer this problem, we propose a method that relies on the construction of a unified model of hybrid maps and their fusion.The maps are built using the skeleton of the traversability space as a support for graphs also containing local metric and potentialy semantic information of the environment. The maching of aerial and ground maps is done using a point to point correlation based on an appropriate dissimilarity measure. This measure is defined to meet invariance and discriminance criteria. The matching is then used to merge the maps into an augmented traversability map. The merged maps can be used by the ground robot to perform its mission. They also make it possible to deploy information such as GPS coordinates to robots in GPS denied environments. Experiments in virtual and real world environments have been carried out to validate this approach and map out future perspetives.

Σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι ο προγραμματισμός και ο έλεγχος του ρομποτικού βραχίονα Katana s400 6M90 της εταιρίας Neuronics AG σε διάφορα περιβάλλοντα. Ο ρομποτικός βραχίονας έχει προγραμματιστεί στο περιβάλλον της γλώσσας C++, της γλώσσας C, του Matlab και του Labview. Βασικό στόχο αποτέλεσε η δημιουργία προγραμμάτων, τα οποία θέτουν τον ρομποτικό βραχίονα σε εκτέλεση βασικών λειτουργιών και κινήσεων. Τα προγράμματα αυτά δημιουργήθηκαν στο περιβάλλον της γλώσσας C++ και του Matlab. Προγράμματα για πιο σύνθετες λειτουργίες υλοποιήθηκαν στο περιβάλλον προγραμματισμού της γλώσσας C και του Labview. Στα προγράμματα αυτά συμπεριλαμβάνεται και ο έλεγχος του ρομπότ μέσω κάρτας ψηφιακών εισόδων/εξόδων (IOs), που είναι ενσωματωμένη στην βαθμίδα ελέγχου του ρομπότ. Επιπλέον, πραγματοποιήθηκε έλεγχος μέσω εφαρμογών TCP/IP, μέσω των οποίων δίνεται η δυνατότητα προγραμματισμού του ρομπότ από κάποια απομακρυσμένη θέση. Επιπρόσθετο στόχο αποτέλεσε η ανάπτυξη εφαρμογής, στην οποία χρησιμοποιήθηκε PLC για τον έλεγχο του ρομπότ σε συνδυασμό με μια μεταφορική ταινία, η οποία χρησιμοποιήθηκε για τη μεταφορά αντικειμένων. Κατά την εφαρμογή αυτή, το ρομπότ ελέγχθηκε μέσω της κάρτας ψηφιακών εισόδων/εξόδων. Τέλος, πραγματοποιήθηκε ορθή και αντίστροφη κινηματική ανάλυση και ορισμός του χώρου εργασίας του ρομποτικού βραχίονα. / The purpose of the present graduation study is the programming and control of the robotic arm Katana s400 6M90G, which belongs to the corporation Neuronics AG, under various softwares. The robotic arm has been programmed under a C++ and a C–based software, and under the development environments of Matlab and LabView. The main purpose was the creation of programs, which set the robot in mode of execution of main movements and functions. These programs were created in the environments of C++ and Matlab. Programs for more complex functions were created in the environment of C and LabView. These programs, also, include control via digital inputs/outputs (IOs) card, which is set in the control board of the robot. Moreover, control via TCP/IP applications has been accomplished, through which the user has the ability to program the robot while using a remote pc. An additional purpose was the development of an application, in which a plc and a conveyor were used. In this application, the robot was controlled via the digital inputs/outputs (IOs) card. Finally, direct kinematics and inverse kinematics analysis are presented, such as robot’s workspace definition.

Κατά τη διάρκεια της διπλωματικής εργασίας μελετήθηκαν συστήματα οπτικού προσανατολισμού. Έγινε μελέτη των μεθόδων οπτικού προσανατολισμού που στηρίζονται στην επίλυση του προβλήματος της επιπολικής γεωμετρίας. Πιο συγκεκριμένα έγινε μελέτη των σύγχρονων μεθόδων επίλυσης του προβλήματος της επιπολικής γεωμετρίας (μέθοδοι 5,7 και 8 σημείων). Παράλληλα έγινε μελέτη αλγορίθμων RANSAC για να εξασφαλιστεί η σθεναρότητα του συστήματος. Τα παραπάνω συστήματα υλοποιήθηκαν σε βιβλιοθήκες λογισμικού σε γλώσσα C++ με δυνατότητα απευθείας χρήσης τους από το περιβάλλον Labview. Αντίστοιχη μελέτη, ανάπτυξη και υλοποίηση έγινε και για το σύστημα απόλυτου προσανατολισμού που χρησιμοποιεί σημεία με γνωστές συντεταγμένες. Στη συνέχεια τα συστήματα που αναπτύχθηκαν αξιολογήθηκαν με χρήση συνθετικών δεδομένων. Τέλος διεξήχθη πειραματική αξιολόγηση του συστήματος που αναπτύχθηκε με πραγματικά δεδομένα μέσω της χρήσης μιας πειραματικής διάταξης όπου η κάμερα είναι προσαρτημένη σε μία διάταξη Pan-Tilt, ενώ προτάθηκαν και τρόποι βελτίωσης της ακρίβειας του συστήματος οπτικού προσανατολισμού. / During the diploma thesis, vision-only navigational systems have been studied. Firstly, the epipolar geometry methods (5,7 and 8 points) have been studied in depth. Secondly, a RANSAC framework have been developed to ensure the robustness of the system’s measures. The above systems have been implemented, using the C++ programming language, into software libraries that can be used by the Labview enviroment. Moreover vision-only absolute orientation systems that use landmarks have been developed and implemented. Then the systems developed were evaluated using synthetic data. Finally the system that have been developed was evaluated with real data using an experimental setup where the camera is attached to a Pan-Tilt unit,and ways of improving the vision-only navigational system have been proposed.

L'objectif principal de cette thèse est le développement d'algorithmes événementiels pour la détection et le suivi d'objets. Ces algorithmes sont spécifiquement conçus pour travailler avec une sortie produite par des caméras neuromorphiques. Ce type de caméras sont un nouveau type de capteurs bio inspirés, dont le principe de fonctionnement s'inspire de la rétine: chaque pixel est indépendant et génère des événements de manière asynchrone lorsqu'un changement de luminosité suffisamment important est détecté à la position correspondante du plan focal. Cette nouvelle façon d'encoder l'information visuelle requiert de nouvelles méthodes pour la traiter. D'abord, un suiveur (tracker) plan est décrit. Cet algorithme associe à un objet une série de formes simples reliées par des ressorts. Le système mécanique virtuel résultant est mis à jour pour chaque événement. Le chapitre suivant présente un algorithme de détection de lignes et de segments, pouvant constituer une caractéristique (feature) événementielle de bas niveau. Ensuite, deux méthodes événementielles pour l'estimation de la pose 3D sont présentées. Le premier de ces algorithmes 3D est basé sur l'hypothèse que l'estimation de la pose est toujours proche de la position réelle, et requiert donc une initialisation manuelle. Le deuxième de ces algorithmes 3D est conçu pour surmonter cette limitation. Toutes les méthodes présentées mettent à jour l'estimation de la position (2D ou 3D) pour chaque événement. Cette thèse montre que la vision événementielle permet de reformuler une vaste série de problèmes en vision par ordinateur, souvent donnant lieu à des algorithmes plus simples mais toujours précis. / The main goal of this thesis is the development of event-based algorithms for visual detection and tracking. This algorithms are specifically designed to work on the output of neuromorphic event-based cameras. This type of cameras are a new type of bioinspired sensors, whose principle of operation is based on the functioning of the retina: every pixel is independent and generates events asynchronously when a sufficient amount of change is detected in the luminance at the corresponding position on the focal plane. This new way of encoding visual information calls for new processing methods. First, a part-based shape tracking is presented, which represents an object as a set of simple shapes linked by springs. The resulting virtual mechanical system is simulated with every incoming event. Next, a line and segment detection algorithm is introduced, which can be employed as an event-based low level feature. Two event-based methods for 3D pose estimation are then presented. The first of these 3D algorithms is based on the assumption that the current estimation is close to the true pose of the object, and it consequently requires a manual initialization step. The second of the 3D methods is designed to overcome this limitation. All the presented methods update the estimated position (2D or 3D) of the tracked object with every incoming event. This results in a series of trackers capable of estimating the position of the tracked object with microsecond resolution. This thesis shows that event-based vision allows to reformulate a broad set of computer vision problems, often resulting in simpler but accurate algorithms.

Le cancer est une maladie caractérisée par la croissance incontrôlée des cellules. Le nombre de personnes atteintes par le carcinome hépatocellulaire (CHC) est en progression croissante. Les traitements utilisés jusqu'à présent par les médecins tels que la chimioembolisation transartérielle (TACE) et la radioembolisation transartérielle (TARE) présentent des limitations à cause des effets secondaires causés sur les tissus sains. En vue d'atteindre un meilleur contrôle tumoral avec le minimum de complications des tissus sains, les approches microrobotiques peuvent apporter des solutions au problème du ciblage thérapeutique. Une solution consiste à contrôler la direction de transporteurs thérapeutiques (bolus magnétiques), composés de microparticules magnétiques et d’agents anti-cancéreux, à l’intérieur des vaisseaux sanguins vers la zone tumorale. Des champs magnétiques extérieurs sont alors utilisés pour propulser, guider et naviguer une flottille de bolus magnétiques au travers du réseau artériel. Cette thèse propose donc une méthodologie globale à mettre en place afin de rendre les procédures locorégionales transartérielles robotisées plus ciblées et plus localisées. Dans un premier temps, nous avons optimisé la quantité de médicament à injecter sous forme de bolus magnétiques. Ensuite, nous nous sommes intéressés à l'optimisation de la structure du bolus en vue d’assurer d’une part, la navigation optimale à l’intérieur des vaisseaux et d’autre part, d’offrir la possibilité d’embarquer une quantité d’agents thérapeutiques plus importante. La navigation des bolus délivrés par un cathéter vers la zone ciblée (tumeur) est assurée grâce au développement et à l'implémentation d’une loi de commande optimale. La validation de l'injection et de la navigation des bolus magnétiques a été réalisée sur une plateforme magnétique robotisée développée dans le cadre de cette thèse. / Cancer is a disease characterized by an uncontrolled cell growth. The number of people with hepatocellular carcinoma (HCC) is growing constantly. The treatments used by doctors until nowadays such as transarterial chemoembolization (TACE) and transarterial Radioembolization (TARE) have limitations because of the side effects caused to healthy tissues. In order to achieve best tumor control with minimal complications on healthy tissues, microrobotics technology can provide solutions to the problem of therapeutic targeting. One solution is to control the direction of the therapeutic carriers (magnetic bolus), composed of magnetic microparticles and anti-cancer agents, inside the blood vessels to the tumor area (target). External magnetic fields are then used to propel, steer and navigate a magnetic bolus fleet through the arterial system. This thesis offers a global methodology to implement in order to make the robotic transarterial locoregional procedures more targeted and localized. First, we have optimized the amount of drug to be injected as magnetic boluses. Then, we have carried out the optimization of the magnetic bolus structure in order to ensure firstly, the optimal navigation inside the vessels and secondly, to offer the possibility of carrying a larger amount of therapeutic agents. The navigation of boluses delivered by the catheter to the target area (tumor) is ensured through the development and implementation of the optimal control law. The validation of the injection and navigation magnetic bolus are performed on a magnetic microrobotic platform.

Les enfants atteints de paralysie cérébrale présentent souvent des troubles de la locomotion. La chirurgie orthopédique vise à améliorer la marche de ces enfants. La perspective de ce travail est de simuler ces effets.Dans ce sens, un modèle anthropométrique 3D représentant un humain, avec des pieds articulés, est développé. La marche est simulée avec une technique d’optimisation LQP, sous contraintes. Les simulations sont réalisées dans le simulateur dynamique multi-corps XDE.Trois types de contact pied-sol sont implémentés. La marche humaine non pathologique est générée avec les déroulements de pieds standards. Des données issues de la capture du mouvement sont utilisées afin d’améliorer les allures de marche générées. Des vitesses de marche et des longueurs de pas supérieures à celles généralement obtenues avec des robots humanoïdes marchant avec des pieds plats sont atteintes. Ces valeurs, ainsi que la cinématique du plan sagittal, sont proches de celles rencontrées chez l’humain. Les deux autres contacts pied-sol développés concernent la marche sur la pointe des pieds et pieds plats avec déroulement du talon. Différentes longueurs de pas et vitesses de marche sont atteintes pour ces deux types de contact. L’effet virtuel de la modification des limites articulaires est testé sur les marches non pathologiques et sur la pointe des pieds. Le système de simulation développé permet de générer des allures de marche en tenant compte de ces modifications. Dans certains cas, les marches générées reproduisent certaines caractéristiques des marches des enfants atteints de paralysie cérébrale.Des limites et des perspectives de l’approche développé dans ce travail sont discutés. / Children with cerebral palsy generally develop gait impairments. Orthopaedic surgery aims to improve the gait and the function of those children by specific procedures. The perspective of this work is to simulate their effects. In order to do that, an anthropomorphic 3D human model with an articulated foot is developed. A task-oriented Linear Quadratic Programming is used to dynamically simulate walking through constrained optimization. The motion is simulated in the multibody dynamics XDE framework. Three different patterns of foot contacts with the ground are implemented. Asymptomatic human walking is first generated with all the normal foot rockers. Experimental data from motion capture systems is used to improve the generated gait patterns. Greater walking speeds and step lengths than usually obtained with flat feet humanoid robots are simulated. They are close to those of healthy human walking, as well as sagittal kinematics. Dynamical data stay within the magnitudes encountered in human walking. Toe walking and flat feet walking with heel off motion, currently observed in children with cerebral palsy, are the two other developed patterns. Different steps lengths and walking speeds are possible for these two types of motion. The virtual effect of modifying joint limits constraints is tested on different asymptomatic or toe walking simulations. The developed simulation system is able to deal with these changes and to produce walking motions. In some cases, the generated gait patterns reproduce features of cerebral palsy children's walking. Limits and perspectives of this dynamic simulation approach are extensively discussed.

Le problème de commande motrice de systèmes exécutant des activités multi-objectifs et fortement contraintes est à résoudre pour permettre l’émergence de comportements performants et robustes ; l’élaboration de stratégies complexes de coordination motrice est critique pour en assurer les performances, faisabilité et sécurité.Bien que les approches de commande prédictive multi-objectifs permettent la définition de stratégies complexes et sous contraintes coordonnant l’activité motrice du système, leur coût de calcul est un inconvénient critique à leur application.Le travail présenté dans ce manuscrit vise à considérer des techniques de commande prédictive multi-objectifs pour des applications pratiques à la robotique humanoïde.Une architecture de commande est alors proposée sous la forme d’un contrôleur multi-objectif à deux niveaux, exploitant les avantages respectifs des formulations prédictive et instantanée.La contribution de ce travail prend la forme de la validation des avantages d’une telle approche dans son développement pour des défis pratiques, en simulation et implémentation temps-réel, sur les robots iCub et TORO ainsi que sur des modèles d’humain.Le coût de calcul du niveau prédictif est contenu par l’introduction de problèmes réduits, permettant la formulation avantageuse de problèmes de commande au travers de programmes en nombres entiers mixtes et de distributions séquentielles et parallèles.Malgré les approximations sur la dynamique du système au niveau prédictif, des comportements complexes émergent, exploitant des stratégies de coordination entre objectifs et contraintes conflictuels pour augmenter les performances et robustesse face à des perturbations. / Rising to the challenge of motor control for systems involved in multi-objective and highly-constrained activities is a requirement to enable the emergence of efficient and robust behaviors; the elaboration of complex motor coordination strategies is critical in ensuring performance, feasibility and safety.Although multi-objective predictive approaches enable the definition of complex and constrained strategies coordinating the motor activity of the system, their computational cost is a critical drawback from practical applications.The work presented in this dissertation aims at considering multi-objective predictive control for feasible and practical applications to humanoid robotics.A control architecture is proposed to this purpose as a multi-objective, two-layered controller exploiting the respective advantages of predictive and instantaneous formulations.The contribution of this work takes the form of the validation of the benefits from such an approach in its development for practical challenges and applications, in simulation and real-time implementation, on the iCub and TORO robots and virtual human models.Computational demand of the predictive level is contained with the introduction of reduced multi-objective predictive problems, enabling computationally-favorable formulations of the control problem using mixed-integer programming and sequential and parallel distributions.Despite the resulting approximations on the dynamics of the system at the predictive level, complex behaviors are emerging, exploiting elaborate coordination strategies between conflicting objectives and constraints to increase performance and robustness against disturbances.

La capacité des robots mobiles à se localiser précisément par rapport à leur environnement est indispensable à leur autonomie. Pour ce faire, les robots exploitent les données acquises par des capteurs qui observent leur état interne, tels que centrales inertielles ou l’odométrie, et les données acquises par des capteurs qui observent l’environnement, telles que les caméras et les Lidars. L’exploitation de ces derniers capteurs a suscité le développement de solutions qui estiment conjointement la position du robot et la position des éléments dans l'environnement, appelées SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Pour gérer le bruit des données provenant des capteurs, les solutions pour le SLAM sont mises en œuvre dans un contexte probabiliste. Les premiers développements étaient basés sur le filtre de Kalman étendu, mais des développements plus récents utilisent des modèles graphiques probabilistes pour modéliser le problème d’estimation et de le résoudre grâce à techniques d’optimisation. Cette thèse exploite cette dernière approche et propose deux techniques distinctes pour les véhicules terrestres autonomes: une utilisant la vision monoculaire, l’autre un Lidar. L’absence d’information de profondeur dans les images obtenues par une caméra a mené à l’utilisation de paramétrisations spécifiques pour les points de repères qui isolent la profondeur inconnue dans une variable, concentrant la grande incertitude sur la profondeur dans un seul paramètre. Une de ces paramétrisations, nommé paramétrisation pour l’angle de parallaxe (ou PAP, Parallax Angle Parametrization), a été introduite dans le contexte du problème d’ajustement de faisceaux, qui traite l’ensemble des données en une seule étape d’optimisation globale. Nous présentons comment exploiter cette paramétrisation dans une approche incrémentale de SLAM à base de modèles graphiques, qui intègre également les mesures de mouvement du robot. Les Lidars peuvent être utilisés pour construire des solutions d’odométrie grâce à un recalage séquentiel des nuages de points acquis le long de la trajectoire. Nous définissons une couche basée sur les modèles graphiques au dessus d’une telle couche d’odométrie, qui utilise l’algorithme ICP (Iterative Closest Points). Des repères clefs (keyframes) sont définis le long de la trajectoire du robot, et les résultats de l’algorithme ICP sont utilisés pour construire un graphe de poses, exploité pour résoudre un problème d’optimisation qui permet la correction de l’ensemble de la trajectoire du robot et de la carte de l’environnement à suite des fermetures de boucle.Après une introduction à la théorie des modèles graphiques appliquée au problème de SLAM, le manuscrit présente ces deux approches. Des résultats simulés et expérimentaux illustrent les développements tout au long du manuscrit, en utilisant des jeux des données classiques et obtenus au laboratoire. / A strong requirement to deploy autonomous mobile robots is their capacity to localize themselves with a certain precision in relation to their environment. Localization exploits data gathered by sensors that either observe the inner states of the robot, like acceleration and speed, or the environment, like cameras and Light Detection And Ranging (LIDAR) sensors. The use of environment sensors has triggered the development of localization solutions that jointly estimate the robot position and the position of elements in the environment, referred to as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) approaches. To handle the noise inherent of the data coming from the sensors, SLAM solutions are implemented in a probabilistic framework. First developments were based on Extended Kalman Filters, while a more recent developments use probabilistic graphical models to model the estimation problem and solve it through optimization. This thesis exploits the latter approach to develop two distinct techniques for autonomous ground vehicles: oneusing monocular vision, the other one using LIDAR. The lack of depth information in camera images has fostered the use of specific landmark parametrizations that isolate the unknown depth in one variable, concentrating its large uncertainty into a single parameter. One of these parametrizations, named Parallax Angle Parametrization, was originally introduced in the context of the Bundle Adjustment problem, that processes all the gathered data in a single global optimization step. We present how to exploit this parametrization in an incremental graph-based SLAM approach in which robot motion measures are also incorporated. LIDAR sensors can be used to build odometry-like solutions for localization by sequentially registering the point clouds acquired along a robot trajectory. We define a graphical model layer on top of a LIDAR odometry layer, that uses the Iterative Closest Points (ICP) algorithm as registration technique. Reference frames are defined along the robot trajectory, and ICP results are used to build a pose graph, used to solve an optimization problem that enables the correction of the robot trajectory and the environment map upon loop closures. After an introduction to the theory of graphical models applied to SLAM problem, the manuscript depicts these two approaches. Simulated and experimental results illustrate the developments throughout the manuscript, using classic and in-house datasets.