Dans le cadre des futures missions d'exploration planétaire comportant un atterrissage, la sélection d'un site d'atterrissage sécuritaire en temps réel devient une technologie de plus en plus recherchée. Celle-ci permet d'augmenter les retombées scientifiques de la mission en donnant accès à des régions à plus haut potentiel scientifique. Elle permet aussi d'accroître les chances de réussite de la mission et d'augmenter la charge utile des équipements en rendant l'atterrissage plus sécuritaire. Parmi les méthodes développées pour faire la sélection d'un site d'atterrissage, celle proposée par Andrew Johnson du Jet Propulsion Laboratory pour évaluer le degré de sécurité de sites d'atterrissage à partir d'images lidar prises pendant la descente s'avère très intéressante. Il utilise une technique nommée moindres carrées médians pour calculer la pente et la rugosité des sites d'atterrissage. Cependant, le temps de calcul exigé par cette approche la rend difficile à exécuter en temps réel. Ce mémoire de maîtrise propose l'utilisation d'un système à base de RNA (réseaux de neurones artificiels) pour faire l'approximation de la méthode des moindres carrés médians. Une architecture comportant quatre RNA a été développée afin de déterminer la pente et la rugosité d'un site d'atterrissage. Trois RNA permettent d'évaluer les paramètres du plan médian afin d'estimer ces deux propriétés du terrain. Un réseau optionnel est spécialisé pour l'évaluation des sites comportant une grande rugosité. Des modules de prétraitement et post-traitement des données sont utilisés pour améliorer la performance des réseaux de neurones et des modules d'arbitrage servent à déterminer les deux sorties du système. Une solution est aussi proposée pour présélectionner une zone d'atterrissage sécuritaire afin de réduire le nombre de sites individuels à évaluer. Plusieurs types de réseaux de neurones ont été comparés pour résoudre la problématique. Des lignes directrices ont été établies permettant de choisir les réseaux de neurones les plus efficaces pour chacun des modules en fonction du temps de calcul disponible. Le système développé permet de diminuer considérablement le temps de calcul requis pour résoudre la problématique. De plus, la solution proposée peut facilement être adaptée en fonction des objectifs de la mission spatiale.

L'objectif principal de ce travail était d'étudier les mécanismes perceptivo-moteurs qui sous-tendent l'apprentissage d'une tâche complexe. L'exemple choisi dans le présent manuscrit est celui de l'atterrissage et plus particulièrement de la phase d'approche d'un avion vers la piste. Cette manoeuvre est une phase de vol critique qui nécessite de nombreuses heures de formation et d'entraînement. Notre objectif était donc d'étudier, en s'appuyant sur l'approche écologique de la perception et de l'action, les différents moyens permettant de faciliter l'apprentissage de la phase d'approche. La première partie de ce travail détaille les différents aspects techniques permettant d'appréhender la procédure d'atterrissage puis dresse l'état actuel des connaissances sur la conception écologique de l'apprentissage. La partie centrale de cette thèse constitue le socle de notre démarche expérimentale et repose sur l'utilisation de la réalité virtuelle. Les manipulations effectuées pour améliorer l'apprentissage de la phase d'approche consistaient dans un premier temps, à ajouter une information artificielle dans l'environnement virtuel (Expériences 1 et 2) afin de faciliter la détection des informations utiles au contrôle de l'action. Les résultats de ces premières études montrent que l'apprentissage peut être amélioré à condition d'afficher l'information artificielle à la demande de l'apprenant. Par ailleurs, des tests de transferts réalisés à la fin de l'expérience 2 révèlent aussi que les participants apprennent à utiliser des informations visuelles différentes. L'objectif de notre dernière expérience (Expérience 3) était donc de manipuler l'aménagement des conditions de pratique pour éduquer l'attention de l'apprenant vers une information particulière,choisie par l'expérimentateur. Pris dans leur ensemble, ces résultats permettent de discuter des différents processus qui sous-tendent l'acquisition d'une nouvelle habileté perceptivo-motrice. La discussion générale de ce travail évoque notamment les conséquences des différentes manipulations effectuées au cours des trois chapitres expérimentaux sur le mécanisme d'éducation de l'attention et discute du rôle des différentes informations utilisées par les apprenants. Enfin, nous suggérons quelques pistes pratiques en relation avec le domaine de la formation des pilotes pour traduire de façon appliquée les résultats obtenus lors de ce travail. / The main objective of this work was to study perceptual-motor mechanisms underlying the learning of a complex task. The task chosen concerns the particular phase of plane landing called the approach phase. This maneuver is a critical phase of fliight and requires many hours of training. Our aim was to study ways to facilitate the learning of the approach phase from an ecological approach to perception andaction. The first part of this work details the technical aspects involved in understanding the landing procedure and describes the current state of knowledge on the ecological approach of learning. The second part of this thesis is the foundation ofour experimental work which was based on the use of virtual reality. In order toimprove the learning of the approach phase, the manipulation consisted of adding artificial information in the virtual environment (Experiment 1 and 2) which facilitated the detection of useful information to control action. The results of these studies show that learning can be improved if artificial information display is self-controlledby the participant. In addition, transfer tests performed at the end of Experiment 2revealed that the participants came to rely on different visual information. The aimof our last experiment (Experiment 3) was to vary the practice conditions in orderto educate the attention of the participants towards specific information, selectedby the experimenter. In sum, these results allow us to discuss the different processes underlying the acquisition of a new perceptual-motor skill. In the general discussion we refer to the consequences of the various operations performed during the three experimental chapters on the mechanism of education of attention and discuss therole of the various information used by the participants. Finally, we suggest several practical applications potentially useful for the improvement of pilots training

Le thème de ce travail de recherche concerne la commande des systèmes non linéaires et s'applique à la conduite des mouvements au sol des avions de transport. Un modèle de la dynamique des mouvements de l'avion au sol a été élaboré et validé par comparaison avec des données réelles. Une architecture globale des systèmes de pilotage au sol des avions de transport a été proposé et a conduit à la synthèse de lois de pilotage et de guidage en manuel et en automatique concernant les mouvements longitudinaux et latéraux de l'avion au sol. La phase de roulage à l'atterrissage a été plus particulièrement étudiée. De plus, cette thèse a été l'occasion de mettre en ¿uvre la technique de synthèse de lois de commande par inversion de la dynamique ainsi que les techniques neuronales pour la génération de trajectoires de consigne. Les validations par des simulations non linéaires et par des essais en vol confirment les performances des lois de commande proposées et la viabilité des architectures fonctionnelles associées.

Cette thèse présente Lion, un système de navigation utilisant des informations visuelles et inertielles pour l'atterrissage planétaire de précision. Lion est conçu pour voler au-dessus de n'importe quel type de terrain, plat ou accidenté, et ne fait pas d'hypothèse sur sa topographie. Faire un atterrir un véhicule d'exploration planétaire autonome à moins de 100 mètres d'un objectif cartographié est un défi pour la navigation. Les approches basées vision tentent d'apparrier des détails 2D détectés dans une image avec des amers 3D cartographiés pour atteindre la précision requise. Lion utilise de façon serrée des mesures venant d'un nouvel algorithme d'appariement imagecarte afin de mettre à jour l'état d'un filtre de Kalman étendu intégrant des données inertielles. Le traitement d'image utilise les prédictions d'état et de covariance du filtre dans le but de déterminer les régions et échelles d'extraction dans l'image où trouver des amers non-ambigus. Le traitement local par amer de l'échelle image permet d'améliorer de façon significative la répétabilité de leur détection entre l'image de descente et l'image orbitale de référence. Nous avons également conçu un banc d'essai matériel appelé Visilab pour évaluer Lion dans des conditions représentatives d'une mission lunaire. L'observabilité des performances de navigation absolue dans Visilab est évaluée à l'aide d'un nouveau modèle d'erreur. Les performances du systèmes sont évaluées aux altitudes clés de la descente, en terme de précision de navigation et robustesse au changement de capteurs ou d'illumination, inclinaison de la caméra de descente, et sur différents types de relief. Lion converge jusqu'à une erreur de 4 mètres de moyenne et 47 mètres de dispersion 3 RMS à 3 kilomètres d'altitude à l'échelle.

Cette thèse présente Lion, un système de navigation utilisant des informations visuelles et inertielles pour l’atterrissage planétaire de précision. Lion est conçu pour voler au-dessus de n’importe quel type de terrain, plat ou accidenté, et ne fait pas d’hypothèse sur sa topographie. Faire un atterrir un véhicule d’exploration planétaire autonome à moins de 100 mètres d’un objectif cartographié est un défi pour la navigation. Les approches basées vision tentent d’apparrier des détails 2D détectés dans une image avec des amers 3D cartographiés pour atteindre la précision requise. Lion utilise de façon serrée des mesures venant d’un nouvel algorithme d’appariement imagecarteafin de mettre à jour l’état d’un filtre de Kalman étendu intégrant des données inertielles. Le traitement d’image utilise les prédictions d’état et de covariance du filtre dans le but de déterminer les régions et échelles d’extraction dans l’image où trouver des amers non-ambigus. Le traitement local par amer de l’échelle image permet d’améliorer de façon significative la répétabilité de leur détection entre l’image de descente et l’image orbitale de référence. Nous avons également conçu un banc d’essai matériel appelé Visilab pour évaluer Lion dans des conditions représentatives d’une mission lunaire. L’observabilité des performances de navigation absolue dans Visilab est évaluée à l’aide d’un nouveau modèle d’erreur. Les performances du systèmes sont évaluées aux altitudes clés de la descente, en terme de précision de navigation et robustesse au changement de capteurs ou d’illumination, inclinaison de la caméra de descente, et sur différents types de relief. Lion converge jusqu’à une erreur de 4 mètres de moyenne et 47 mètres de dispersion 3 RMS à 3 kilomètres d’altitude à l’échelle. / This thesis introduces Lion, a vision-aided inertial navigation system for pinpoint planetary landing. Lion can fly over any type of terrain, whatever its topography, flat or not. Landing an autonomous spacecraft within 100 meters of a mapped target is a navigation challenge in planetary exploration. Vision-based approaches attemptto pair 2D features detected in camera images with 3D mapped landmarks to reach the required precision. Lion tightly uses measurements from a novel image-tomapmatcher in order to update the state of an extended Kalman filter propagated with inertial data. The image processing uses the state and covariance predictionsfrom the filter to determine the regions and extraction scales in which to search for non-ambiguous landmarks in the image. The individual image scale managementprocess per landmark greatly improves the repeatability rate between the map and descent images. We also designed a lunar-representative optical test bench called Visilab to test Lion on. The observability of absolute navigation performances in Visilab is evaluated with a novel error budget model. Finally, the system performances areevaluated at the key altitudes of a lunar landing, in terms of accuracy and robustness to sensor or illumination changes, off-nadir camera angle, and non-planar topography. We demonstrate error convergence down to a mean of 4 meters and a 3-RMS dispersion of 47 meters at 3 kilometers of altitude in hardware conditions at scale.

Cette thèse concerne les drones dits "convertibles", qui allient capacité au vol stationnaire et efficacité énergétique en vol de croisière. Les principales contributions de ce travail comportent trois volets. D'abord, nous concevons une nouvelle structure de drone en ajoutant de chaque côté d'un quadrirotor une aile qui peut pivoter autour d'un axe appartenant au plan des hélices. Notre prototype a de nombreux avantages par rapport aux structures convertibles existantes: conception mécanique simple car dérivée d'un quadrirotor classique, flexibilité pour le montage de différents composants (ailes, hélices), etc. Deuxièmement, nous proposons une modélisation énergétique de ce type de drone convertible, en tenant compte de ses caractéristiques par rapport aux hélicoptères avec pilote à bord (grande variation des forces aérodynamiques, dégradation des performances à faible nombre de Reynolds, etc.). Finalement, concernant la conception de la commande, les degrés de liberté des ailes permettent le découplage entre les orientations des hélices et celle des ailes. Cela augmente considérablement les possibilités de contrôle par rapport aux aéronefs traditionnels. S'appuyant sur cette caractéristique, plusieurs approches de contrôle sont proposées. En particulier, en utilisant une conception géométrique spécifique, nous montrons qu'un contrôle efficace peut être obtenu sans mesures de la vitesse air. Les résultats de simulation confortent cette stratégie de contrôle, même en présence de vent fort et variable. Afin de valider la théorie, un prototype mécanique du drone a été construit dans notre laboratoire et des essais en vol préliminaires ont été effectués. / There is a growing interest to design convertible aerial vehicles that can hover like helicopters and fly forward efficiently like airplanes. This thesis is devoted to the conception, modeling, and control of such a convertible mini-UAV (Unmanned Aerial Vehicle). The main contributions of this work are threefold. Firstly, we design a novel UAV structure by adding to each side of a quadrotor one wing that can rotate around an axis belonging to the propellers' plane. Our prototype has many advantages over existing convertible structures: simple mechanical concept since inspired by a classical quadrotor, flexibility for selecting different components (wings, propellers), flexibility for the control design, etc. Secondly, we provide an energy modeling of this type of convertible UAVs, taking into account their characteristics as compared to full-scale helicopters (large variation of aerodynamic forces, performance degradation at low Reynolds number, etc.). Finally, as for the control design, the degrees of freedom of the wings permit the decoupling between propellers and wings' orientations. This greatly enhances the control flexibility as compared to traditional aircraft. Relying on this feature, several control approaches are proposed. In particular, using a specific geometrical design, we show that an efficient control of our UAV can be obtained without air-velocity measurements. Simulation results confirm the soundness of our control design even in the presence of strong and varying wind. En route to validate the theory, a mechanical prototype of the UAV was constructed in our laboratory and preliminary flight tests were performed.

Cette thèse porte sur la navigation sans collision d'un véhicule aérien à décollage et atterrissage vertical en environnement inconnu ou incertain. L'utilisation du flot optique, inspirée du monde animal, permet d'obtenir des informations sur la vitesse du véhicule et sur la proximité des obstacles. Deux contributions sont présentées dans ce travail. La première aborde l'atterrissage automatique sur une plateforme statique ou mobile. La manœuvre se décompose en deux tâches : la stabilisation de la vitesse au-dessus de la cible, puis l'atterrissage vertical. L'approche montre que la régulation du flot optique divergent autour d'une consigne constante permet un atterrissage en douceur et sans collision malgré les incertitudes sur la dynamique de la plateforme et du véhicule. La deuxième contribution concerne le suivi de terrain avec évitement d'obstacles. L'approche générale proposée permet d'aborder différentes applications telles que l'évitement d'obstacles frontaux, le suivi de terrain pentu, le suivi de couloir, etc. L'analyse de stabilité évalue la robustesse et les limites du contrôleur en présence de diverses incertitudes telles que les incertitudes sur la géométrie de l'environnement. L'ensemble des algorithmes de commande est simulé et expérimenté sur un mini-drone quadrirotor développé au CEA LIST.

L'algorithme génétique (AG), est fondé sur les méanismes de codage, sélection, croisement, mutation et insertion. Chacun présente plusieurs choix ce qui donne résultat à plusieurs variantes de AG.<br /><br /> Nous avons obtenu une variante meilleure d'algorithme génétique pour le problème du voyageur de commerce. Dans laquelle, nous avons introduit notre nouvel opérateur de croisement Cedrx qui est jumelé avec l'opérateur edrx donne de bons résultats. <br /><br /> Cette étude, nous a permis de créer des variantes efficaces d'algorithme génétique pour les probèmes suivants: <br /><br />+ Le problème d'ordonnancement dans les ateliers de type Job Shop;<br />+ Le problème des atterrissages d'avions (PAA);<br />+ Le problème d'ordonnancement des véhicules sur une chaîe de <br /> production dans une usine (POV).

De récentes études expérimentales sur des situations d'atterrissage d'hélicoptères à grande vitesse dit dur (vitesse supérieure à 2 m/s), ont révélé que de par l'effort structural transmis par les trains d'atterrissage couplés mécaniquement au fuselage, la poutre de queue d'un appareil dont le premier mode de flexion se situe dans les basses fréquences pouvait être excitée. Les oscillations de celle-ci génèrent des contraintes mécaniques au niveau de la liaison entre la cabine et la poutre de queue qui portent atteinte à la pérennité de la structure. Afin de lutter contre ce phénomène problématique, une solution passive consiste à rigidifier la liaison entre la cabine et la poutre de queue. Coûteuse en masse et interférente avec le bon fonctionnement des dispositifs anti-vibratoires dimensionnés en fonction des fréquences propres initiales de l'appareil, celle-ci peut être évitée par une optimisation de l'effort transmis par les trains d'atterrissage en agissant sur le comportement dynamique de ceux-ci. Fort de ce constat, les travaux de recherche présentés dans ce mémoire, concernent l'étude et le développement de méthodes d'optimisation passive et active des trains d'atterrissage en vue de minimiser les efforts supportés par la poutre de queue et induits par l'impact de l'appareil sur le sol. Basé sur une constante synergie entre les aspects théoriques et les aspects expérimentaux appuyés par le développement d'un démonstrateur, cette étude formalise tout d'abord la problématique lié aux atterrissages des aéronefs et se propose d'analyser la physique du phénomène des atterrissages via des outils de modélisation utilisant des approches analytique et multi-corps. Ensuite après une analyse et une identification des paramètres d'optimisation de la dynamique des trains d'atterrissage, des méthodes d'optimisation passive et semi-active sont développées et validées expérimentalement sur un démonstrateur mécaniquement équivalent à l'hélicoptère considéré pour cette étude.

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