Dans ce travail le problème de la commande de la marche dynamique des robots bipèdes<br />sous-actionnés est traité. Deux nouvelles approches de commande sont proposées. La première approche<br />est une commande prédictive non linéaire de faible dimension. Le principe de base de cette<br />approche consiste à utiliser le concept de linéarisation partielle par retour d'état, pour scinder les<br />composantes du vecteur d'état du système, en sous-état à dynamique complètement linéarisée, et un<br />sous-état à dynamique interne; puis utiliser des trajectoires optimales de référence sur les coordonnées<br />linéarisées pour stabiliser la dynamique interne du système. Ces trajectoires visent à reproduire une<br />certaine configuration désirée dans le but de toucher périodiquement la surface d'impact. La stabilité<br />du système en boucle-fermée est analysée par un outil graphique basé sur la section de Poincaré.<br />La deuxième contribution apportée par ce travail est une approche de commande de type Lyapunov.<br />Le principe de base de cette approche consiste à scinder le cycle de marche en trois phases chronologiquement<br />consécutives qui sont la phase de simple support, la phase d'impact et la phase de<br />double support. L'objectif est alors de trouver des lois de commande sur le cycle complet de marche.<br />Pour cela, les modèles dynamiques régissant le robot marcheur dans les différentes phases du cycle<br />de marche sont calculés. Pour commander le robot dans les différentes phases, des lois de commandes<br />inspirées des commandes hybrides position/force de robots manipulateurs à plusieurs degrés de liberté<br />sont proposées.

Les drones et les micro-drones font actuellement l'objet de développements très rapides. L'objectif principal de ce sujet de recherche est le développement de lois de commande permettant de contrôler deux systèmes sous actionnés classiques : l'avion à décollage et à atterrissage verticaux et le "quadrirotor" ou hélicoptère à quatre rotors fixes. La spécificité des approches développées est que les limites des actionneurs sont prises en compte tout en assurant un coût de calcul compatible avec une implantation et une exécution en temps réel sur un système informatique embarqué. La commande de l'assiette et de la position sont abordées dans ce travail. Les commandes proposées sont basées sur la stabilisation globale des chaînes d'intégrateurs linéaires et sur les techniques de commande prédictive rapide.

L'utilisation de drones miniatures à voilure tournante est limitée par leur grande sensibilité face aux perturbations aérologiques. Cette particularité, ajoutée à la non linéarité de leur dynamique, rend complexe le développement de lois de commande pour de tels véhicules. Afin de permettre une automatisation de leur vol en tenant compte de ces difficultés, deux classes d'approches pour la synthèse de lois de commande sont étudiées dans cette thèse : la commande prédictive, puis la synthèse de lois de commande non linéaires via une analyse par fonctions de Lyapunov dans le cas o'u les vitesses du véhicule ne sont pas mesurées. Des contrôleurs de nature prédictive ont été proposés dans la littérature, mais sans considérer simultanément un modèle suffisamment représentatif de la dynamique d'un drone miniature à voilure tournante et une approche de commande garantissant la stabilité. A ce titre, nous proposons ici plusieurs algorithmes de commande prédictive ainsi que leur adaptation au développement de lois de guidage-pilotage de drone en considérant un modèle non linéaire à six degrés de liberté et en réalisant conjointement une analyse de la stabilité. Plusieurs applications sont présentées : stabilisation autour d'un point fixe, suivi de trajectoire en présence ou non de perturbations, évitement d'obstacles. Lors de certaines utilisations pratiques ou expérimentales d'un drone miniature, les mesures en vitesses du véhicule ne sont pas toujours disponibles. Des techniques de commande avec accès partiel à l'état ou utilisant des observateurs peuvent être alors appliquées. Afin de concilier ces deux classes d'approches, et d'obtenir simultanément de bonnes performances du système bouclé et une réduction de la complexité de la méthode utilisée (temps de calcul, analyse de la stabilité), nous proposons ici une méthode de synthèse de lois de commandes via une analyse par fonctions de Lyapunov. Cette méthode est basée sur l'introduction d'états virtuels au sein de la dynamique du système. Notre contribution réside également dans l'analyse de la stabilité, par la théorie des perturbations singulières, d'une approche de commande hiérarchique permettant la synthèse successive des lois de commande en position et en attitude.

L'agriculture est un secteur d'activité qui est confronté aujourd'hui à des objectifs d'accroissement de productivité pour subvenir aux besoins alimentaires de la population mondiale en pleine explosion démographique. Cependant, cette activité sollicite fortement les biens environnementaux tels que l'eau et le sol, et des solutions sont aujourd'hui recherchées pour limiter l'incidence des pratiques agricoles sur l'environnement. Les systèmes de guidage des véhicules agricoles font partie de ces nouvelles technologies qui contribuent à cet objectif, en offrant la possibilité d'assurer la précision du suivi des trajectoires dans les parcelles, et de favoriser ainsi l'efficacité et la qualité du travail agronomique réalisé. Des fonctionnalités essentielles font néanmoins aujourd'hui défaut à ces systèmes. Citons la capacité à compenser la marche en crabe du véhicule sur les terrains glissants en pente, la capacité à contrôler les trajectoires des outils agricoles traînés, et la capacité à effectuer certaines manoeuvres en zone de fourrière. Ce travail de thèse aborde l'ensemble de ces problématiques au travers l'étude de la commande en milieu naturel de robot mobile poly-articulé à roues (RMPA), composé d'un véhicule " tracteur " à deux trains directeurs associé à n remorques passives à attache déportée. Une modélisation cinématique étendue est d'abord adoptée pour tenir compte des effets induits par les faibles conditions d'adhérence sur le comportement global du RMPA. Les variables de glissement introduites sur chacun des trains directeurs et roulants sont estimées à l'aide d'un observateur bâti à la manière d'une loi de commande. La trajectoire de référence à suivre gamma est quant à elle préalablement apprise ou construite à l'aide de primitives élémentaires et d'arcs de clothoïdes pour générer les manoeuvres de demi-tour. En premier lieu, les deux trains directeurs du RMPA sont exploités pour contrôler avec précision non seulement l'écart latéral mais également l'écart angulaire du véhicule " tracteur " par rapport à gamma : la commande du train directeur avant est basée sur la transformation du modèle en un système chaîné, conduisant à un découplage exact des performances latérales et longitudinales, puis sur des techniques de linéarisation exacte pour assurer la régulation latérale. La commande du train directeur arrière se base sur la dynamique de l'écart angulaire pour compenser les glissements et asservir cet écart sur le point de fonctionnement choisi. En second lieu, ces commandes sont étendues pour asservir latéralement la ieme remorque du RMPA le long de gamma : une approche en cascade est utilisée pour traduire une commande virtuelle de la ieme remorque en terme de commande du train directeur avant du véhicule " tracteur ". La commande longitudinale du RMPA est quant à elle basée sur une stratégie de commande prédictive à modèle interne, afin de suivre avec précision le profil de vitesse associé à gamma. De nombreuses expérimentations en conditions réelles, effectuées sur un RMPA composé d'un véhicule " tracteur " à deux trains directeurs et d'une remorque passive à attache déportée, viennent valider les différentes approches présentées dans ce mémoire et permettent d'apprécier les performances des lois de commande proposées.

La Commande prédictive ou Commande Optimale à Horizon Glissant (COHG) devient de plus en plus populaire dans de nombreuses applications pratiques en raison de ses avantages importants tels que la stabilisation et la prise en compte des contraintes. Elle a été bien étudiée pour des systèmes en dimension finie même dans le cas non linéaire. Cependant, son extension aux systèmes en dimension infinie n'a pas retenu beaucoup d'attention de la part des chercheurs. Ce travail de thèse apporte des contributions à l'application de cette approche aux systèmes de lois de conservation. Nous présentons tout d'abord une preuve de stabilité complète de la COHG pour certaines classes de systèmes en dimension infinie. Ce résultat est ensuite utilisé pour les systèmes hyperboliques 2x2 commandés aux frontières et appliqué à un problème de contrôle de canal d'irrigation. Nous proposons aussi l'extension de cette stratégie au cas de réseaux de systèmes hyperboliques 2x2 en cascade avec une application à un ensemble de canaux d'irrigation connectés. Nous étudions également les avantages de la COHG dans le contexte des systèmes non linéaires et semi-linéaires notamment vis-à-vis des chocs. Toutes les analyses théoriques sont validées par simulation afin d'illustrer l'efficacité de l'approche proposée.

L'automobile est pour l'automaticien une source presque inépuisable de problèmes complexes à résoudre. En effet, la chaîne de traction est un système complexe, multivariable, non linéaire, rapide, avec saturations d'actionneurs. En outre, de nombreuses grandeurs physiques importantes ne sont pas mesurées et des observateurs/estimateurs doivent être mis en place. Enfin, le temps de calcul est limité, et, les objectifs du contrôle (consommation, pollution, performance) sont souvent concurrents, nécessitant un compromis. Ce mémoire synthétise mes dix années de recherche sur l'optimisation du contrôle de la chaîne de traction des véhicules automobiles selon trois thèmes : stratégie globale optimale, commande dynamique robuste ou prédictive et observateurs. Le dénominateur commun à l'ensemble des travaux est la prise en compte des non linéarités et spécificités du procédé par la recherche de modèles de connaissance simplifiés permettant des commandes et observateurs implantables en temps réel. Les contributions portent sur : la réduction de la complexité des stratégies optimales par des approches génériques à sous optimalité minimale et par l'utilisation de prédictions ; une méthodologie quasi-systématique de conception et de réalisation d'une loi de commande robuste ou prédictive à partir du cahier des charges pour des systèmes non-linéaires multivariables carrés ou non ; une estimation d'états non mesurés par des observateurs permettant un réglage de haut niveau entre confiance dans la mesure et fiabilité du modèle ; une validation expérimentale dans le secteur automobile des méthodes proposées, et ce dans le but de minimiser la consommation de carburant, les émissions polluantes et les gaz à effet de serre. Mon projet de recherche, qui suit la logique entreprise jusqu'à présent en alliant automatique et énergétique, se concentre sur la commande prédictive et robuste, sur les stratégies globales multi-critères et multi-variables, et sur des observateurs génériques avec des applications dans le domaine de l'automobile et de l'énergie.

La réalisation des missions spatiales repose de plus en plus souvent sur la coopération entre différents engins spatiaux. Parmi les opérations de proximité, ! le rendez-vous orbital est une pratique aussi ancienne que la ! conquête spatiale, qui continue de générer de nombreux travaux de recherche. Cependant, les motivations et les objectifs des récentes missions de rendez-vous orbital ont largement évolués. En effet, les besoins d'une autonomie accrue, d'une sécurité améliorée, d'une plus grande flexibilité et d'une réduction des coûts, constituent autant d'incitations au développement de nouvelles méthodes de guidage et contrôle. La satisfaction de contraintes très variées, dues à des considérations de sécurité ou à des limitations technologiques incontournables des actionneurs ou des capteurs, contribuent à la richesse du problème posé. Dans ce contexte, le développement de nouveaux algorithmes de commande constitue un vrai défi scientifique que cette thèse tente de relever. Les travaux de cette thèse sont basées sur l'analyse structurelle des expressions décrivant le mouvement relatif entre deux véhicules en orbite. Sur la base d'un modèle simplifié, une nou! velle paramétrisation du mouvement relatif est proposée. Celle-ci, particulièrement adaptée à la caractérisation des trajectoires périodiques, offre la possibilité d'une prise en compte de contraintes d'état très variées. Un lien formel est mis en évidence entre les paramètres définissant les trajectoires contraintes et le cône des matrices semi définies positives. Ces résultats sont exploités dans le développement des algorithmes de design de trajectoires pour des opérations de proximité, sous hypothèse de poussée impulsionnelle. Ces algorithmes ont, entre autre, la propriété de permettre la satisfaction des contraintes sur la trajectoire de manière continue dans le temps, tout en utilisant les outils numériques de la programmation convexe. Le problème spécifique de la robustesse des manœuvres aux incertitudes de la chaîne de mesure est aussi abordé dans ce manuscrit. Des approches de type commande prédictive sont mises en place afin de garantir aux opérations une p! récision souhaitée en présence de perturbations.

Le travail présenté contribue à la gestion de la consommation et de la production d'énergie dans le bâtiment. L'objectif est de montrer qu'en dotant les équipements domotiques d'algorithmes d'optimisation et de facultés de communication, il est possible de mieux maîtriser la consommation dans le bâtiment en exploitant les degrés de liberté offerts par l'usager et ceux liés au fonctionnement des équipements. Une formulation mathématique et une architecture de conduite structurées en trois niveaux : prédictif, réactif et local, sont proposées dans le but d'optimiser le confort de l'usager, les coûts économiques et environnementaux. Plusieurs approches de résolution à base de métaheuristiques hybrides et de programmation dynamique sont proposées. La programmation multiparamétrique est utilisée pour la prise en compte des grosses incertitudes. Ces résultats ont été appliqués à la gestion d'énergie d'un bâtiment photovoltaïque et à la prévention de blackouts par un délestage intelligent.

Une structure de contrôle distribué partiellement coopérative est proposée dans cette thèse. La structure est consacrée au problème de commande d’un réseau composé de sous-systèmes non linéaires/linéaires qui sont interconnectés par leurs états et les entrées de commande. Par la coopération partielle, cela signifie que chaque sous-système est capable de préserver son propre objectif en utilisant un indice de la coopération ajustable qui définit dans quelle mesure il accepte de dégrader son propre niveau de performance afin d’aider ses voisins à maintenir leur intégrité sous les interconnexions potentiellement déstabilisantes. La communication entre les sous-systèmes est basée sur l’échange de niveaux de fonction de Lyapunov avec les contraintes associées et la quantité d’information transmise est plutôt réduite par rapport aux travaux les plus récents. Une autre caractéristique intéressante de cet structure de contrôle distribué non linéaire coopératif est l’utilisation de vecteurs prioritaires par chaque sous-système. Ce vecteur définit un ordre hiérarchique de l’importance de ses voisins menant à une stratégie de coopération dans lequel les sous-systèmes critiques dans le réseau peuvent être préservés en dépit des interactions. Une version linéaire de la structure de contrôle distribué coopératif est présenté. Cette conception de structure linéaire conduit à une évaluation rigoureuse de stabilité du réseau en boucle fermée globale. Une méthode d’amélioration de la stabilité est proposée basée sur la résolution d’un problème d’optimisation non convexe avec des degrés de liberté liés au paramétrage de l’affectation de priorité. Pour montrer son efficacité, le contrôle distribué coopératif proposé pour le réseau linéaire est appliqué pour traiter le problème de contrôle de la fréquence de charge dans un réseau d’alimentation et le problème de contrôle du système cryogénique. / In this dissertation, a partially cooperative distributed control framework is proposed. The framework is dedicated to the control problem for a network consisting of linear/nonlinear subsystems that are interconnected through their states and control inputs. By partial cooperation, it means that each subsystem is able to preserve its own objective while using a tunable cooperation index that defines to what extend it accepts to degrade its own performance level so as to help its neighbors maintain their integrity under potentially destabilizing interconnections. The communication between the subsystems is rather reduced comparing to most of the existing contributions. Another attractive feature of the proposed framework is that each subsystem in the network can be assigned with priority indicating the importance of the corresponding subsystem seen by its neighbors. Through proper parameterization of the priority assignment, improved performance of the subsystems and the network can be acheived. In the linear version, a rigorous stability assessment method is presented and a systematic way of proposing an optimized priority assignment for a given network is introduced as well. The proposed scheme is applied to handle the load frequency control problem in a 4-area power network and the control problem of a cryogenic system to illustrate its effectiveness.

L'étendue des mouvements que les robots humanoïdes peuvent réaliser est fortement limitée par des contraintes dynamiques. Une loi de commande qui ne prend pas en compte ses res- trictions, d'une manière ou autre, ne va pas réussir d'éviter une chute. La Commande Prédictive est capable de considérer les contraintes sur l'état et le contrôle de manière explicite, ce qui la rend particulièrement appropriée pour le contrôle des mouvements des robots marcheurs.Nous commençons par dévoiler la structure spécifique de ces contraintes, démontrant notamment l'importance des appuis au sol. Nous développons ensuite une condition suffisante pour l'évitement d'une chute et nous proposons une loi de commande prédictive qui y réponde. Cette formulation nous sert ensuite pour la conception des contrôleurs pratiques, capables d'un contrôle plus efficace et plus robuste des robots marcheurs humanoïdes. / The range of motions that humanoid robots are able to realize is strongly limited by inherent dynamical constraints so that any control law that does not consider these limitations, in one way or another, will fail to avoid falling. The Model Predictive Control (MPC) technique is capable of handling constraints on the state and the control explicitly, which makes it highly apt for the control of walking robots.We begin by unveiling the specific structure of these constraints, stressing especially the impor- tance of the supports on the ground. We give thereupon a sufficient condition for keeping balance and formulate an MPC law that complies with it. This formulation serves us then for the design of practicable controllers capable of more efficient and more robust control of humanoid robots.