Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la commande référencée capteurs. Pour un robot mobile ou un bras manipulateur dote d'un ou plusieurs capteurs, cette approche consiste à définir une tache de déplacement en spécifiant uniquement les mesures a' atteindre. Ce paradigme est connu pour permettre une très bonne précision de positionnement. En revanche, le robot peut présenter un comportement non désiré en cas de mouvement important ou de contraintes à respecter ( évitement des butées articulaires, visibilité, obstacles, etc.). Les solutions nécessitent généralement des degrés de liberté supplémentaires, permettant de réaliser la tâche tout en respectant les contraintes. Nous proposons tout d'abord un formalisme original pour la calibration d'un capteur extéroceptif à partir de la mesure de vitesse. Il est ainsi possible d'estimer a' la fois les paramètres de calibration intrinsèques du capteur et la position du capteur par rapport au repère du robot. Des résultats de simulation et d'expérience sont exposes pour la calibration d'une camera. Nous établissons ensuite un formalisme complet pour la réalisation d'une tache référencée multi-capteurs soumise a' un nombre arbitraire de contraintes. Nous proposons une façon générique d'introduire les contraintes dans la loi de commande. Le comportement induit est une perturbation minimale de la tache référencée capteurs tout en respectant plusieurs contraintes. Ce formalisme est applique à des problèmes classiques en robotique : évitement de butées et contrainte de visibilité. De nombreuses contraintes sont enfin combinées au sein d'un même système.

L'objectif principal de cette thèse est de développer une nouvelle interface pour la simulation des procédures de chirurgie mini-invasive. L'interface développée introduit les modalités visuelle, haptique et thermique pour les futures générations de simulateurs et de robots chirurgicaux. La particularité de cette recherche réside dans l'utilisation de la stimulation thermique dans une perspective d'application pour la chirurgie. Dans ce cadre, plusieurs modèles de transfert de chaleur ont été développés, implémentés et évalués pour des applications de téléprésence et de réalité virtuelle. Des sensations intéressantes ont été enregistrées, ce qui a une conséquence directe sur la capacité de distinguer entre des objets dans l'environnement et particulièrement dans le domaine médical où la sensation thermique est en corrélation avec la présence d'anomalies dans certaines maladies. Un nouveau dispositif haptique est conçu et réalisé en analysant les tâches chirurgicales en termes de dextérité, d'espace de travail, de force et de couple exigés. Nous avons tenu compte des exigences générales de conception mécaniques des interfaces haptiques à partir de ce qui a été établi dans la littérature de l'haptique. Le dispositif complet a été interfacé avec un logiciel de simulation en réalité virtuelle (SOFA). Nous avons intégré dans SOFA le module nécessaire pour la simulation thermique. L'intégration était réussie et un scénario de simulation réaliste avec le retour d'information visuel que thermique a été réalisé. Des résultats préliminaires utilisant la simulation complète sont présentés.

L'estimation en robotique est un sujet important affecté par les compromis entre certains critères majeurs parmi lesquels nous pouvons citer le temps de calcul et la précision. L'importance de ces deux critères dépend de l'application. Si le temps de calcul n'est pas important pour les méthodes hors ligne, il devient critique lorsque l'application doit s'exécuter en temps réel. De même, les exigences de précision dépendent des applications. Les estimateurs EKF sont largement utilisés pour satisfaire les contraintes en temps réel tout en obtenant une estimation avec des précisions acceptables. Les centrales inertielles (Inertial Measurement Unit - IMU) demeurent des capteurs répandus dnas les problèmes d'estimation de trajectoire. Ces capteurs ont par ailleurs la particularité de fournir des données à une fréquence élevée. La principale contribution de cette thèses est une présentation claire de la méthode de préintégration donnant lieu à une meilleure utilisation des centrales inertielles. Nous appliquons cette méthode aux problèmes d'estimation dans les cas de la navigation piétonne et celle des robots humanoïdes. Nous souhaitons par ailleurs montrer que l'estimation en temps réel à l'aide d'une centrale inertielle à faible coût est possible avec des méthodes d'optimisation tout en formulant les problèmes à l'aide d'un modèle graphique bien que ces méthodes soient réputées pour leurs coûts élevés en terme de calculs. Nous étudions également la calibration des centrales inertielles, une étape qui demeure critique pour leurs utilisations. Les travaux réalisés au cours de cette thèse ont été pensés en gardant comme perspective à moyen terme le SLAM visuel-inertiel. De plus, ce travail aborde une autre question concernant les robots à jambes. Contrairement à leur architecture habituelle, pourrions-nous utiliser plusieurs centrales inertielles à faible coût sur le robot pour obtenir des informations précieuses sur le mouvement en cours d'exécution ? / Estimation in robotics is an important subject affected by trade-offs between some major critera from which we can cite the computation time and the accuracy. The importance of these two criteria are application-dependent. If the computation time is not important for off-line methods, it becomes critical when the application has to run on real-time. Similarly, accuracy requirements are dependant on the applications. EKF estimators are widely used to satisfy real-time constraints while achieving acceptable accuracies. One sensor widely used in trajectory estimation problems remains the inertial measurement units (IMUs) providing data at a high rate. The main contribution of this thesis is a clear presentation of the preintegration theory yielding in a better use IMUs. We apply this method for estimation problems in both pedestrian and humanoid robots navigation to show that real-time estimation using a low- cost IMU is possible with smoothing methods while formulating the problems with a factor graph. We also investigate the calibration of the IMUs as it is a critical part of those sensors. All the development made during this thesis was thought with a visual-inertial SLAM background as a mid-term perspective. Firthermore, this work tries to rise another question when it comes to legged robots. In opposition to their usual architecture, could we use multiple low- cost IMUs on the robot to get valuable information about the motion being executed?