Les fauteuils roulants « intelligents » dotés de facultés de navigation autonomes visent à soulager les personnes handicapés moteurs ayant des difficultés à conduire un fauteuil électrique standard. Depuis les années 80, de nombreuses études ont été menées pour réaliser de tels prototypes mais très peu ont abouti à de réels progrès pour les utilisateurs et ce uniquement pour des fonctionnalités simples. Cela peut s'expliquer par plusieurs facteurs, notamment la sous-estimation des contraintes d'acceptabilité et d'adaptabilité. Dans ce contexte, notre objectif est de concevoir une assistance à la conduite sous respect de ces contraintes. Pour cela, nous réalisons un système léger, composé de trois capteurs laser, d'une caméra et d'un micro-ordinateur. Il est susceptible de s'adapter sur tout type de fauteuil électrique et nous a permis de développer les fonctionnalités de franchissement de passage étroit et de suivi de mur ainsi qu'une interface humain-machine ergonomique. Celle-ci est établie par une commande « déictique » qui consiste à fournir un aperçu de l'environnement sur lequel l'utilisateur désigne la tâche autonome choisie par son lieu d'application, le fauteuil réalisant automatiquement l'action correspondante. Tout contact sur le joystick rend immédiatement le contrôle du fauteuil à l'utilisateur afin qu'il ne se sente pas prisonnier de l'assistance, ainsi le pilotage se compose d'une alternance de commandes manuelles et d'indications sur l'interface. Ensuite, l'évaluation de notre assistance à la conduite s'est déroulée en trois étapes. La première, qualitative, a consisté à présenter et à faire essayer le système à des utilisateurs potentiels. Dans un second temps nous avons comparé quantitativement les performances de la conduite assistée avec celles d'une conduite manuelle sur un panel de sujets valides (temps de parcours, nombre d'actions réalisées, indice de confort...). La troisième étape a consisté à évaluer la charge cognitive des utilisateurs dans les deux modes de conduite en mesurant la charge attentionnelle et la capacité décisionnelle à partir d'une méthode de douche tâche / The Smart Wheelchairs, that are equipped for autonomous navigation functionalities, aim to relieve people with disabilities who have difficulty to drive a standard electric wheelchair. Since the 80s, many studies have been conducted to design such prototypes but very few have led to real progress for users and only for simple functionalities. This can be explained by several factors, including the underestimation of the constraints of acceptability and adaptability. In this context, our goal is to provide a driving assistance in respect of these constraints. For this, we design a lightweight system, consisting of three laser sensors, a camera and a computer. It is adaptable to any type of electric wheelchair and allowed us to develop the functionalities of passing through of the narrow passages and wall following, as well as an ergonomic human-machine interface. This latter is established by a deictic command which consists in to provide an overview of the environment where the user indicates the chosen autonomous task by his application location, and then the wheelchair performs the corresponding action automatically. Moreover, all contact with the joystick gives back the control to the user so that he does not feel a prisoner of assistance; well the driving is composed of alternating manual controls and indications on the interface. Finally, the evaluation of our assistance in the conduct took place in three stages. The first, qualitative, is to present and to do try the system to potential users. In a second step, we compare quantitatively the performance of the assistance driving with those of a manual driving on a panel of valid persons (travel time, number of actions, discomfort index?). The third step is to assess the cognitive load of users in both driving modes by measuring the attentional load and decision-making capacity from a dual task method

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet Cart-O-Matic mis en place pour participer au défi CAROTTE (CArtographie par ROboT d'un TErritoire) organisé par l'ANR et la DGA. Le but de ce défi est de construire une carte en deux et trois dimensions et de localiser des objets dans un environnement inconnu statique de type appartement. Dans ce contexte, l'utilisation de plusieurs robots est avantageuse car elle permet d'augmenter l'efficacité en temps de la couverture. Cependant, comme nous le montrons, le gain est conditionné par le niveau de coopération entre les robots. Nous proposons une stratégie de coopération pour une cartographie multirobot efficace. Une difficulté est la construction d'une carte commune, nécessaire, afin que chaque robot puisse connaître les zones de l'environnement encore inexplorées. Pour obtenir une bonne coopération avec un algorithme simple nous proposons une technique de déploiement fondée sur le choix d'une cible par chaque robot. L'algorithme proposé cherche à distribuer les robots vers différentes directions. Il est fondé sur le calcul partiel de champs de potentiels permettant à chaque robot de calculer efficacement son prochain objectif. En complément de ces contributions théoriques, nous décrivons le système robotique complet mis en oeuvre au sein de l'équipe Cart-O-Matic ayant permis de remporter la dernière édition du défi CAROTTE / This thesis is part of Cart-O-Matic project set up to participate in the challenge CARROTE (mapping of a territory) organized by the ANR and the DGA. The purpose of this challenge is to build 2D and 3D maps of a static unknown 'apartment-like' environment. In this context, the use of several robots is advantageous because it increases the time efficiency to discover fully the environment. However, as we show, the gain is determined by the level of cooperation between robots. We propose a cooperation strategy for efficient multirobot mapping. A difficulty is the construction of a common map, necessary so that each robot can know the areas of the environment which remain unexplored.For a good cooperation with a simple algorithm we propose a deployment technique based on the choice of a target by each robot. The proposed algorithm tries to distribute the robots in different directions. It is based on calculation of the partial potential fields allowing each robot to compute efficiently its next target. In addition to these theoretical contributions, we describe the complete robotic system implemented in the Cart-O-Matic team that helped win the last edition of the CARROTE challenge

Ces dernières années, l’émergence des nouvelles technologies tels que la miniaturisation des composants, les dispositifs de communication sans fils, l’augmentation de la taille de stockage et les capacités de calcul, a permis la conception de systèmes multi-agents coopératifs de plus en plus complexes. L’un des plus grands axes de recherche dans cette thématique concerne la commande en formation de flottes de véhicules autonomes. Un grand nombre d’applications et de missions, civiles et militaires, telles que l’exploration, la surveillance, et la maintenance, ont alors été développées et réalisées dans des milieux variés (terre, air, eau). Durant l’exécution de ces tâches, les véhicules doivent interagir avec leur environnement et entre eux pour se coordonner. Les outils de communication disponibles disposent souvent d’une portée limitée. La préservation de la connexion au sein du groupe devient alors un des objectifs à satisfaire pour que la tâche puisse être accomplie avec succès. Une des possibilités pour garantir cette contrainte est le déplacement en formation permettant de préserver les distances et la structure géométrique du groupe. Il est toutefois nécessaire de disposer d’outils et de méthodes d’analyse et de commande de ces types de systèmes afin d’exploiter au maximum leurs potentiels. Cette thèse s’inscrit dans cette direction de recherche en présentant une synthèse et une analyse des systèmes dynamiques multi-agents et plus particulièrement la commande en formation de véhicules autonomes. Les lois de commande développées dans la littérature pour la commande en formation permettent d’accomplir un grand nombre de missions avec un niveau de performance élevé. Toutefois, si un défaut/défaillant apparaît dans la formation, ces lois de commandes peuvent s’avérer très limitées, engendrant un comportement instable du système. Le développement de commandes tolérantes aux défauts devient alors primordial pour maintenir les performances de commande en présence de défauts. Cette problématique sera traitée dans ce mémoire de thèse et concernera le développement et la conception de commandes en formation tolérantes au défaut dévolu à une flotte de véhicules autonomes suivant différente configuration/structuration / In recent years, the emergence of new technologies such as miniaturization of components, wireless communication devices, increased storage size and computing capabilities have allowed the design of increasingly complex cooperative multi-agent systems. One of the main research axes in this topic concerns the formation control of fleets of autonomous vehicles. Many applications and missions, civilian and military, such as exploration, surveillance, and maintenance, were developed and carried out in various environments. During the execution of these tasks, the vehicles must interact with their environment and among themselves to coordinate. The available communication tools are often limited in scope. The preservation of the connection within the group then becomes one of the objectives to be satisfied in order to carry out the task successfully. One of the possibilities to guarantee this constraint is the training displacement, which makes it possible to preserve the distances and the geometrical structure of the group. However, it is necessary to have tools and methods for analyzing and controlling these types of systems in order to make the most of their potential. This thesis is part of this research direction by presenting a synthesis and analysis of multi-agent dynamical systems and more particularly the formation control of autonomous vehicles. The control laws developed in the literature for formation control allow to carry out a large number of missions with a high level of performance. However, if a fault/failure occurs in the training, these control laws can be very limited, resulting in unstable system behavior. The development of fault tolerant controls becomes paramount to maintaining control performance in the presence of faults. This problem will be dealt with in more detail in this thesis and will concern the development and design of Fault tolerant controls devolved to a fleet of autonomous vehicles according to different configuration/structuring