Ce travail présente le développement d’un robot exosquelette du membre supérieur pour des applications expérimentales dans le domaine des neurosciences. Le premier chapitre présente une description générale de l’anatomie du bras humain et introduit les principaux mouvements de l’épaule, du coude, et du poignet. Puis, l’état de l’art en matière d’exosquelettes et leurs différentes applications, fonctionnalités et limitations sont dressés. Le deuxième chapitre traite la conception mécanique et la plateforme électronique de notre prototype. Le calibrage et le traitement des signaux de commande et des retours codeurs sont abordés. Les modèles géométriques et cinématiques ainsi que les modèles dynamiques théoriques du robot sont calculés, simulés, et validés. Dans le troisième chapitre, la procédure d’identification des paramètres dynamiques de base du robot est présentée. Elle permet d’aboutir à une estimation du modèle dynamique réel utilisé dans la commande de l’exosquelette. Ensuite, une nouvelle méthode pour la compensation de gravité du robot est développée et validée, elle offre une alternative de commande plus simple et plus robuste et permet d’exécuter des manipulations dans un mode passif et transparent. Dans le dernier chapitre, la commande de l’exosquelette est abordée, trois stratégies de commande sont présentées, testées, et comparées. Une commande basée sur la compensation de la gravité et des frottements s’est avérée particulièrement appropriée pour nos manipulations. Puis, un protocole expérimental est mis au point pour un échantillon de douze personnes. Il permet l’évaluation des habilités visuelles et proprioceptives de l’homme à reconnaitre explicitement et implicitement ses propres mouvements reconstruits parmi d’autres. Enfin, une analyse statistique exhaustive des résultats est menée. Elle met en évidence une discrimination implicite entre les mouvements de soi et d’autrui, traduite par un avantage substantiel dans la reconnaissance des spécificités des mouvements reconstruits de soi par rapport à d’autrui. / This work presents the development of an upper extremity exoskeleton for experimental applications in the neuroscience field. The first chapter gives a general description of the anatomy of the human arm and introduces the major movements of the shoulder, elbow, and wrist joints. Then, the state of the art of exoskeletons and their different applications, features, and limitations are presented. The second chapter presents the mechanical design and the electronic platform our prototype. The calibration and signal processing procedures of the control and encoder feedback signals are discussed. The geometric, kinematic and dynamic models of the robot are calculated, simulated and validated. In the third chapter, the identification of the dynamic parameters of the robot is treated. It leads to an estimate of the real dynamic model employed in the control of the exoskeleton. Then, a new method for the gravity compensation of serial robots is developed and validated. It offers a simple and robust control alternative and the possibility to operate in a passive and transparent mode. In the last chapter, the control of the exoskeleton is addressed, three control strategies are presented, tested and compared. A control based on the gravity and friction compensation was particularly appropriate for our applications. Then, an experimental protocol is developed and applied on a sample of twelve persons. It allows the evaluation of the visual and proprioceptive abilities of humans to explicitly or implicitly recognize their own movements. Finally, an exhaustive statistical analysis of the results is conducted. It gives substantial evidence of an implicit discrimination between self and others’ movements manifested by a clear advantage in the recognition of the specificities of ones own movements reconstructed among others.

Dans le secteur médical tout particulièrement, la qualité du geste est primordiale et les professionnels doivent être formés par la pratique pour acquérir un niveau de compétences compatible avec l'exercice de leur métier. Depuis une dizaine d'année, les simulateurs informatiques aident les apprenants dans de nombreux apprentissages mais ils doivent encore être associés à des travaux pratiques sur mannequins, animaux ou cadavres, qui pourtant n'offrent pas toujours suffisamment de réalisme par rapport aux vrais patients, et sont coûteux à l'usage. Aussi, leur formation s'achève généralement sur de vrais patients, ce qui présente des risques. Les simulateurs haptiques (fournissant une sensation d'effort) deviennent aujourd'hui une solution plus appropriée car ils peuvent reproduire des efforts résistant réalistes et proposer une infinité de cas d'étude pré-enregistrés. Cependant, apprendre seul sur un simulateur n'est pas toujours aussi efficace qu'un apprentissage "à quatre mains" (celles de l'instructeur et de l'apprenant manipulant les mêmes outils en coopération). Cette étude propose donc un système haptique de formation pratique à deux utilisateurs : l'instructeur et l'apprenant, interagissant chacun à travers leur propre interface haptique. Ils collaborent ainsi, avec des outils et un environnement de travail soit réels (l'outil est manipulé par un robot) soit virtuels. Une approche énergétique, faisant appel notamment à la modélisation par port-Hamiltonien, a été utilisée pour garantir la stabilité et la robustesse du système. Une étude comparative (en simulation) avec deux autres systèmes haptiques multi utilisateurs a montré l'intérêt de ce nouveau système pour la formation pratique. Il a été développé et validé expérimentalement sur des interfaces à un seul degré de liberté. Son extension à six degrés de liberté est facilitée par les choix de modélisation. Afin de pouvoir utiliser le système quand les deux protagonistes sont éloignés, cette étude propose des pistes d'amélioration qui ne sont pas encore optimisées. / More particularly in the medical field, gesture quality is primordial. Professionals have to follow hands-on trainings to acquire a sufficient level of skills in the call of duty. For a decade, computer based simulators have helped the learners in numerous learnings, but these simulations still have to be associated with hands-on trainings on manikins, animals or cadavers, even if they do not always provide a sufficient level of realism and they are costly in the long term. Therefore, their training period has to finish on real patients, which is risky. Haptic simulators (furnishing an effort feeling) are becoming a more appropriated solution as they can reproduce realist efforts applied by organs onto the tools and they can provide countless prerecorded use cases. However, learning alone on a simulator is not always efficient compared to a fellowship training (or supervised training) where the instructor and the trainee manipulate together the same tools. Thus, this study introduces an haptic system for supervised hands-on training: the instructor and the trainee interoperate through their own haptic interface. They collaborate either with a real tool dived into a real environment (the tool is handled by a robotic arm), or with a virtual tool/environment. An energetic approach, using in particular the port-Hamiltonian modeling, has been used to ensure the stability and the robustness of the system. This system has been designed and validated experimentally on a one degree of freedom haptic interface. A comparative study with two other dual-user haptic systems (in simulation) showed the interest of this new architecture for hands-on training. In order to use this system when both users are away from each other, this study proposes some enhancements to cope with constant communication time delays, but they are not optimized yet.

L'hybridation des sources de puissance dans le domaine des applications embarquées s'est imposée comme une solution adéquate pour répondre aux législations environnementales et atteindre une meilleure efficacité énergétique. Toutefois, le choix dans le dimensionnement des composants et la stratégie de commande doivent répondre à un cahier des charges, souvent complexe et hétérogène, tout en limitant les coûts du système. La résolution de ce problème d'optimisation incluant de nombreuses variables peut s'avérer complexe à cause des non-linéarités présentes dans le problème formulé. Il faut donc disposer d'outils de résolution efficaces et capables de fournir une solution fiable. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'optimisation globale pour le dimensionnement et la commande optimale de véhicules hybrides basée sur l'optimisation combinatoire, et en particulier sur la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). A partir d'un problème d'optimisation non linéaire, le problème initial est reformulé en une multitude de sous-problèmes linéaires en nombres entiers sur lesquels un algorithme de Branch & Bound parallèle est exécuté. Afin de résoudre des problèmes de grande taille, un second algorithme basé sur le Branch & Cut est développé. Cette méthode est déployée pour l'étude d'un système d'alimentation hybride d'une mini-excavatrice électrique. Le problème d'optimisation, dans lequel des contraintes énergétiques et des contraintes de vieillissement sont implantées, est évalué suivant différents paramètres du cahier des charges. Enfin, cette approche est également appliquée pour l'optimisation de trajectoires d'un système multi-actionneur synchronisés. / Hybridization of power sources for embedded applications becomes an interesting solution to respect environmental legislation and achieve a higher energy efficiency. However, the choice for components sizing and the energy management strategy need to meet specifications while reducing costs. To solve this optimization problems including several types of variables can be complex because of non linearities included in the formulated problem. Therefore the use of effective solving tools, able to provide a reliable solution, is required. In this thesis, a global optimization method is proposed for the design and the optimal control of hybrid vehicles based on combinatorial optimization, particularly on integer linear programming. From a non-linear optimization problem, the initial problem is reformulated into a multitude of integer linear sub-problems for which a parallel Branch & Bound algorithm is executed. In order to solve large-scale problems, a second algorithm based on the Branch & Cut is developed. This method is used for the study of a hybrid power supply system of a mini-excavator electric. The optimization problem, where energy constraints and aging constraints are implemented, is evaluated according to several parameters and specifications. Finally, this approach is also applied for the optimization of trajectories for a synchronized multi-actuators system.