Les travaux présentés dans ce manuscrit d'Habilitation à Diriger des Recherches concernent essentiellement un ensemble de primitives du niveau fonctionnel de la Robotique, dont les fondements scientifiques sont ancrés dans l'Automatique et le Traitement du Signal. Bien plus qu'un domaine d'application de théories développées par ailleurs, la Robotique, par ses spécificités ou ses contraintes, " questionne " souvent l'état de l'art en Automatique et Signal, voire exige des extensions méthodologiques non triviales. C'est la richesse du dialogue entre ces trois disciplines qui a constitué le fil conducteur principal de nos recherches. Un premier volet de nos travaux vise à développer un cadre générique pour l'analyse et la synthèse "multicritères" de commandes référencées vision, i.e. qui prennent en compte l'ensemble des contraintes (visibilité, saturations d'actionneurs, contraintes 3D pendant le déplacement, etc.). Ces problèmes sont ramenés à l'analyse en stabilité / la stabilisation de systèmes non linéaires incertains rationnels sous contraintes rationnelles. Le support théorique est la théorie de Lyapunov et l'optimisation LMI. Par dualité, la localisation visuelle est abordée par des techniques de filtrage ensembliste robuste de systèmes rationnels. Une deuxième contribution s'inscrit dans la thématique relativement récente de l'Audition en Robotique. Nous proposons des fonctions auditives bas-niveau pour la détection de sources sonores, leur localisation et leur extraction. Un capteur auditif intégré original conçu au LAAS-CNRS permet leur implémentation. Le support théorique est le traitement d'antenne (formation de voie, méthodes à haute résolution) et l'optimisation LMI. Plus récemment, nous avons posé les fondements d'une nouvelle approche pour la détection d'activité vocale, sur la base du filtrage adapté stochastique. En parallèle à ces développements ciblés, un travail de fond dans les thématiques du filtrage stochastique et de la détection de ruptures s'est matérialisé par des collaborations scientifiques dans des domaines d'application ciblés : méthodes séquentielles de Monte Carlo et Quasi Monte Carlo pour le suivi visuel de personnes, de gestes, et la capture de mouvement par vision ; détection de ruptures et filtrage IMM entre modèles d'état d'ordres hétérogènes pour la surveillance de scènes dynamiques et la localisation ARGOS. Certaines des thématiques exposées ci-dessus se " rejoignent " au sein des axes structurants de nos développements futurs. Un effort particulier concernera la perception active (i.e. exploitant la proprioception et le mouvement), déclinée dans le cadre de l'audition binaurale, ainsi que la fusion de données auditives embarquées et déportées dans des lieux intelligents.

Nous nous intéressons à l'architecture de robots marins et sous-marins autonomes dans le cadre de missions nécessitant leur coopération. Cette coopération s'avère difficile du fait que la communication (acoustique) est de faible qualité et de faible portée. Afin d'illustrer notre travail, nous nous intéressons à un scénario de localisation d'une source d'eau chaude sous-marine. Pour cela, le véhicule sous marin parcourt des segments de droite et rejoint des points de rendez-vous (points de communication). Ces derniers sont importants car ils permettent la mise en oeuvre d'une coopération entre les véhicules sous-marins. Au fur et à mesure du déplacement d'un véhicule, celui ci détecte (grâce à ses capteurs) sa distance à une zone pouvant contenir une source d'eau chaude. Afin de localiser une source, on doit permettre au véhicule de modifier sa trajectoire initiale, tout en s'assurant d'atteindre le point de rendez-vous. D'autre part, les rendez-vous permettent à chaque véhicule d'échanger ses données pour une coopération. Vu que le débit de communication acoustique est réduit, chaque véhicule doit extraire les informations utiles pour les communiquer. Nous présentons nos travaux effectués dans ce contexte, et une proposition d'architecture qui permet de trouver un compromis entre la modification de la trajectoire et l'atteinte de points de rendez-vous.

Le terme "usinage à porte fermée", fréquemment employé par les PME de l'aéronautique et de l'automobile, désigne l'automatisation sécurisée du processus d'usinage des pièces mécaniques. Dans le cadre de notre travail, nous nous focalisons sur la vérification du montage d'usinage, avant de lancer la phase d'usinage proprement dite. Nous proposons une solution sans contact, basée sur la vision monoculaire (une caméra), permettant de reconnaitre automatiquement les éléments du montage (brut à usiner, pions de positionnement, tiges de fixation,etc.), de vérifier que leur implantation réelle (réalisée par l'opérateur) est conforme au modèle 3D numérique de montage souhaité (modèle CAO), afin de prévenir tout risque de collision avec l'outil d'usinage.

Ces travaux mettent en place les bases d'une architecture de vision 3D pour un projet de plate-forme robotique de compensation de mouvements cardiaques, pour la chirurgie coronarienne mini-invasive à cœur battant. Les objectifs recherchés sont le suivi et la reconstruction en temps réel des mouvements du cœur, à partir des images fournies par une ou deux caméras. Une première contribution est la sélection d'un ensemble de descripteurs optimaux pour l'analyse de la texture du cœur, réalisée par des méthodes d'analyse statistique multidimensionnelle. Ce jeu de descripteurs est alors mis en œuvre dans un algorithme original de suivi hybride, qui utilise à la fois des informations issues de l'analyse de texture et de la mise en correspondance de motifs. Cet algorithme est évalué sur des images de synthèse ainsi que sur des images acquises in vivo grâce à une plate-forme d'acquisition haute fréquence développée pour l'occasion. Cette évaluation montre l'avantage de coupler l'information de motif avec l'information de texture au niveau de la robustesse du suivi vis-à-vis des déformations de l'organe. Nous proposons ensuite d'appliquer ces méthodes à la reconstruction 3D des mouvements du cœur par stéréo-vision. Cette méthode utilise l'analyse de texture afin d'améliorer le recalage des données entre les vues. Des résultats sont présentés sur des images expérimentales afin d'illustrer la méthode.

Que cela soit par des automates puis par des robots, l'Homme a été fasciné par des machines pouvant exécuter des tâches pour lui, dans de nombreux domaines, comme l'industrie ou les services : c'est ce dernier domaine qui nous sert de contexte. Ainsi, nous avons utilisé une approche développementale, où le robot se doit d'apprendre de nouvelles tâches au cours de sa vie. Inspiré par des théories sur le développement de l'enfant, nous avons extrait les concepts intéressants pour les implémenter sur une plateforme robotique humanoïde : l'iCub. L'acquisition du langage est une première étape, où la capacité à classifier les mots, de classes ouvertes et de classes fermées permet d'obtenir une syntaxe qui aide l'enfant à construire le lien entre une phrase et son sens. Cette méthode a été implémentée grâce à un réseau de neurones récurrents, utilisant une base de données fournit par l'humain en interagissant avec le robot. La maîtrise du langage permet à l'enfant de participer à des actions plus complexes, en particulier des tâches collaboratives où la parole est requise de négocier le mode d'apprentissage sur plusieurs modalités. Implémenté sur l'iCub et le Nao, cela permet un apprentissage en temps réel et de réaliser un plan partagé. Enfin, nous avons étudié le fonctionnement de la mémoire autobiographique, cruciale pour se remémorer des épisodes passés de sa vie, d'en tirer des prédictions et de les appliquer dans le futur. En recréant cette mémoire en SQL et formatant les données en PDDL, l'iCub est alors capable de raisonner en fonction de sa propre expérience, lui permettant ainsi de résoudre le problème des Tours d'Hanoi sans jamais l'avoir visualisé avant

Les applications mettant en oeuvre les minidrones ont connu un développement très rapide ces dernières années. Ces applications concernent pour beaucoup l'amélioration de notre cadre de vie et principalement de notre sécurité face à des aléas naturels pour lesquels de nouveaux moyens de surveillance ont besoin d'être mis au point. La plupart des missions confiées aux minidrones supposent la réalisation de trajectoires soit planifiées à l'avance, soit définies au fur et à mesure que de nouvelles informations sont disponibles. La qualité du suivi de trajectoire a d'importantes conséquences pour le succès de ces missions. L'objectif principal de cette thèse est de contribuer à la synthèse de lois de pilotage/guidage pour les minidrones présentant des performances améliorées sur un domaine de vol étendu et sur une panoplie de missions diversifiées. Ainsi les minidrones sont ici appréhendés comme des systèmes fortement non linéaires, très souvent naturellement instables, aux paramètres physiques partiellement connus et susceptibles d'être soumis à de fortes perturbations. Les travaux de cette thèse portent donc sur la synthèse de lois de commande non linéaire (commande non linéaire inverse, commande différentiellement plate, commande par \emph{Backstepping}) intégrant, dans le cadre de la commande adaptative, des processus d'apprentissage en ligne. Le principal cas d'étude considéré dans cette thèse est celui du guidage d'un minidrone de type quadrirotor qui présente des caractéristiques opérationnelles particulièrement intéressantes : atterrissage et décollage verticaux, capacité de vol stationnaire, grande manoeuvrabilité même à basse vitesse. Ainsi la dynamique de son vol a été modélisée et les propriétés mathématiques du modèle retenu ont été exploitées pour mettre au point la structure de commande dont les performances ont été évaluées par simulation sur une multitude de trajectoires de guidage.

Cette thèse porte sur la représentation T-S des systèmes non linéaires et les non-linéarités qui leur sont associées (saturation et paramètres variants dans le temps) pour la commande et le diagnostic. Ainsi, une nouvelle approche utilisant la transformation par secteurs non linéaires permet de ré-écrire le système sous forme polytopique en prenant en compte la présence de paramètres variants dans le temps. Cette forme polytopique est ensuite utile pour la synthèse d'observateurs assurant l'estimation simultanée de l'état et des paramètres du système. Une application au diagnostic est également considérée en comparant les valeurs des paramètres estimés en ligne avec leurs valeurs nominales supposées connues et représentatives du mode de fonctionnement non défaillant. Concernant la commande, la contrainte de saturation est représentée sous forme de modèle T-S et est intégrée au modèle du système. La synthèse de plusieurs lois de commande assurant la stabilité du système bouclé, en prenant en compte les limites de saturation est proposée. La poursuite de modèle de référence est également traitée avec la mise en évidence des conditions structurelles de poursuite pour les modèles non linéaires sous forme T-S. L'accent est mis sur les différents critères de choix de commande en fonction des buts recherchés.

Une nouvelle architecture robotique parallèle de télescope d'observation spatial actif a été développée préalablement à cette thèse. Afin de pouvoir améliorer le réglage optique du télescope, la structure robotique doit pouvoir être auto-étalonnée dans l'espace, à partir des informations disponibles (mesures proprioceptives, images, etc). Dans un premier temps, les hypothèses nécessaires pour assurer le bon déroulement de l'étalonnage sont analysées. Cette étude théorique, appuyée par des exemples, permet de définir des conditions nécessaires à l'étalonnage. Ces conditions permettent de déterminer les précisions nécessaires sur les paramètres du modèle et l'amplitude maximale du bruit de mesure admissible pour l'étalonnage. Avec ces valeurs, un critère d'arrêt pour les algorithmes d'étalonnage ayant une réelle signification physique peut être obtenu. De plus, une normalisation de la matrice d'identification est proposée, ce qui permet l'analyse de ses valeurs singulières pour détecter les problèmes d'identifiabilité des paramètres. Dans une deuxième partie, nous nous intéressons à la modélisation du télescope d'observation. Plusieurs modèles de déformation des articulations flexibles du télescope sont proposés, en considérant par exemple les équations de la théorie des poutres ou l'équilibre statique de la plate-forme. Ces modèles sont ensuite comparés expérimentalement par une analyse des résultats d'étalonnage photogrammétrique. Cette analyse permet aussi d'observer une déformation de la plate-forme mobile qui peut être approchée par l'intermédiaire de deux modèles.

La problématique scientifique abordée concerne la reconnaissance visuelle d'objets s'inscrivant dans une scène observée. Nous proposons une méthodologie qui va de la définition et la construction du modèle de l'objet, jusqu'à la définition de la stratégie pour la reconnaissance ultérieure de celui-ci. Du point de vue de la représentation, cette approche est capable de modéliser aussi bien la structure de l'objet que son apparence ; à partir de caractéristiques multiples. Celles-ci servent d'indices d'attention lors de la phase de reconnaissance. Dans ce cadre, reconnaître l'objet revient à " instancier " ce modèle dans la scène courante. La tâche de reconnaissance correspond à un processus actif de génération/vérification d'hypothèses régi par le principe de focalisation. Ce dernier agissant sur quatre niveaux du " spectre attentionnel " : la sélection des opérateurs pour le traitement bas niveau, la sélection de l'intervalle d'action de ceux-ci, la sélection de la résolution et la sélection de la région d'intérêt dans l'image. Le fait d'agir sur tous ces niveaux, entraîne une diminution de la combinatoire implicite dans une problématique de recherche visuelle. Sous un regard plutôt unifié, le mécanisme de contrôle de l'attention, du type bottom-up$top-down, reste implicite dans la stratégie globale de reconnaissance. La " focalisation progressive " et la représentation hybride du modèle, permettent de tirer profit des deux types de représentation classiques. D'une part, la structure de l'objet permet de focaliser le processus de reconnaissance à partir d'observations locales, d'autre part, une fois détectée la région probable de l'objet, la décision finale est faite à partir de l'apparence de celui-ci. Dans le cadre proposé, en intégrant des connaissances sur la structure de la scène (paramètres 3D), d'autres tâches comme celles de la localisation et du suivi sont intégrées d'une façon naturelle. La prise en compte de ces paramètres permet d'estimer l'évolution de la zone d'intérêt dans l'image, lorsque l'objet évolue dans le monde 3D. La méthodologie proposée a été testée pour la reconnaissance, la localisation et le suivi de visages et de piétons.

Le travail présenté dans ce mémoire concerne une démarche de conception appliquée à une gestion modale pour les systèmes à événements discrets (SED). Un mode est une configuration particulière du système où celui-ci exploite un ensemble de composants et doit respecter un ensemble de spécifications. La problématique de la gestion de mode porte principalement sur la conception des modes et sur leurs commutations. Notre objectif est de proposer une démarche de conception complètement définie où les spécifications sont assurément respectées, et où seules les commutations désirées entre modes peuvent se produire. Il est également vérifié que toute commutation dans un mode mène de manière sûre dans un autre mode. Pour réaliser cet objectif, nous utilisons la théorie de contrôle par supervision qui permet de concevoir des modèles sûrs par construction tel que les spécifications utilisées pour la construction soient respectées. La démarche proposée possède plusieurs étapes séparant ainsi les différentes études de conception. La première concerne la formalisation du cahier des charges en modèles automate à états. L'étude suivante concerne le comportement interne où celui-ci doit respecter les spécifications propres aux modes, indépendamment des autres modes. Cette étape valide le comportement de chaque mode, avant d'étudier leurs commutations. La troisième étape étudie le comportement commutatif tel que les spécifications de commutations soient respectées. Cette étape spécifie les commutations désirées, et inversement celles non voulues. L'étape suivante est l'exécution d'une fonction de suivi de trajectoire qui vérifie que toutes les commutations mènent bien dans un autre mode. Dans le cas contraire, la fonction de suivi identifie et caractérise les commutations problématiques afin d'aider le concepteur dans la résolution de ces situations. Enfin, une étape de fusion d'états finalise la démarche afin de fournir un modèle par mode qui représente le comportement de celui-ci. Pour montrer l'applicabilité de la démarche proposée, et sa faculté à être utilisée en milieu industriel, nous l'utilisons sur un exemple de taille importante utilisée dans la littérature.