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.

Dans l'objectif de réduire les consommations énergétiques des bâtiments et de diminuer leur impact sur le réseau électrique, il est utile de disposer de stratégies de gestion énergétique en temps réel. Il s'agit en effet d'un verrou clé dans la perspective des réseaux intelligents (« smart grids ») et des programmes de gestion de la demande (« demand response »). Cette thèse propose ainsi le développement de stratégies de gestion en temps réel du chauffage électrique d'un bâtiment énergétiquement performant en période de pointe électrique. Tout d'abord, ces stratégies nécessitent l'utilisation et le développement de plusieurs modèles, à savoir un modèle de prévision météorologique, un modèle d'occupation et un modèle énergétique dynamique du bâtiment. Ensuite, dans l'objectif d'un suivi fiable des performances énergétiques et pour un pilotage optimal des installations, le calibrage du modèle de bâtiment à partir de relevés in situ est préférable. Une nouvelle méthodologie, basée sur un criblage des paramètres incertains et sur l'utilisation d'une méthode d'inférence bayésienne (calcul bayésien approché) a ainsi été développée. Enfin, deux méthodes d'optimisation ont été étudiées pour le développement de stratégies de régulation adaptées au temps réel. La première repose sur une méthode d'optimisation hors-ligne dont l'objectif est d'approximer les résultats d'une stratégie optimale calculée par une méthode d'optimisation exacte et ainsi identifier des lois de commandes simplifiées. La deuxième méthode repose quant à elle sur la commande prédictive et l'adaptation au temps réel de la commande optimale sous contraintes d'état et de commande utilisant la pénalisation intérieure. Une maison de la plateforme INCAS de l'Institut National de l'Énergie Solaire (INES) a été utilisée comme cas d'application pour étudier par simulation les différentes stratégies développées. / To reach the objectives of reducing the energy consumption of buildings and decreasing their impact on the electrical grid, it is necessary to elaborate real time control strategies in view of smart grids and demand response programs. In this context, this thesis aims at developing real time control strategies for electric load shifting in energy efficient buildings. First, these strategies require appropriate models regarding weather forecast, occupants' behaviour and building energy simulation. Then, in order to improve the reliability of building energy simulation and to ensure optimal control of facilities, a calibration process of the model based on on-site measurements is recommended. In this way a new methodology was developed , based on a screening technique and a bayesian inference method (approximate bayesian computation). Finally, two optimisation techniques were studied to develop real time control strategies. The first technique was based on offline optimisation methods. The principle is to approximate optimisation results (and more specifically model based predictive controllers results) and to extract simplified control strategies. The second method consisted in using model predictive control and, more precisely, in solving in real time a state and input constrained optimal control problem by interior penalty methods. An actual experimental passive house being part of the INCAS platform built by the National Solar Energy Institute (INES) was used to study by numerical simulation the different strategies developed.

La conduite autonome a attiré une attention croissante au cours des dernières décennies en raison de son potentiel impact socio-économique, notamment concernant la réduction du nombre d'accidents de la route et l'amélioration de l'efficacité du trafic. Grâce à l'effort de plusieurs instituts de recherche et d'entreprises, les véhicules autonomes ont déjà accumulé des dizaines de millions de kilomètres parcourus dans des conditions de circulation réelles. Cette thèse porte sur la conception d'une architecture de contrôle pour les véhicules autonomes et coopératifs dans l'optique de leur déploiement massif. La base commune des différentes architectures proposées dans cette thèse est le Contrôle-Commande Prédictif, reconnu pour son efficacité et sa polyvalence. Nous présentons tout d'abord une architecture classique de contrôle hiérarchique, qui utilise la commande prédictive pour planifier un déplacement (choix de trajectoire), puis déterminer un contrôle permettant de suivre cette trajectoire. Toutefois, comme nous le montrons dans un deuxième temps, cette architecture simple n'est pas capable de gérer certaines contraintes logiques, notamment liées aux règles de circulation et à l'existence de choix de trajectoires discrets. Nous proposons donc approche hybride de la commande prédictive, que nous utilisons pour développer une architecture de contrôle pour un véhicule autonome individuel. Nous étudions le problème de contrôler un ensemble de véhicules autonomes circulant en convoi, i.e. maintenir une formation prédéterminée sans intervention humaine. Pour ce faire, nous utilisons à nouveau une architecture hiérarchique basée sur la commande prédictive, composée d'un superviseur de convoi et de contrôleurs pour chaque véhicule individuel. Enfin, nous proposons encore une architecture pour le problème de coordonner un groupe de véhicules autonomes dans une intersection sans feux de circulation, en utilisant un contrôleur d'intersection et en adaptant les contrôleurs des véhicules individuels pour leur permettre de traverser l'intersection en toute sécurité. / Autonomous driving has been gaining more and more attention in the last decades, thanks to its positive social-economic impacts including the enhancement of traffic efficiency and the reduction of road accidents. A number of research institutes and companies have tested autonomous vehicles in traffic, accumulating tens of millions of kilometers traveled in autonomous driving. With the vision of massive deployment of autonomous vehicles, researchers have also started to envision cooperative strategies among autonomous vehicles. This thesis deals with the control architecture design of individual autonomous vehicles and cooperative autonomous vehicles. Model Predictive Control (MPC), thanks to its efficiency and versatility, is chosen as the building block for various control architectures proposed in this thesis. In more detail, this thesis first presents a classical hierarchical control architecture for individual vehicle control that decomposes the controller into a motion planner and a tracking controller, both using nonlinear MPC. In a second step, we analyze the inability of the proposed planner in handling logical constraints raised from traffic rules and multiple maneuver variants, and propose a hybrid MPC based motion planner that solves this issue. We then consider the convoy control problem of autonomous vehicles in which multiple vehicles maintain a formation during autonomous driving. A hierarchical formation control architecture is proposed composing of a convoy supervisor and local MPC based vehicle controllers. Finally, we consider the problem of coordinating a group of autonomous vehicles at an intersection without traffic lights. A hierarchical architecture composed of an intersection controller and multiple local vehicle controllers is proposed to allow vehicles to cross the intersection smoothly and safely.

Les systèmes énergétiques désignent une classe de systèmes dont les spécificités structurelles et fonctionnelles posent la question de la distribution de l’énergie, en temps réel, pour satisfaire des services. Cette problématique multi-objectifs, nommée énergétique, a pour solution une stratégie de gestion,dont la conception représente un problème ouvert. Les verrous étudiés dans cette thèse s’inscrivent dans le cadre d’un partenariat industriel et en particulier celui des démarches de conception systémique. Trois contributions sont apportées. La première est une méthodologie de conception modulaire et générique de la stratégie énergétique, pour les systèmes multi-clients et multi-sources. Elle définit deux types d’éléments fonctionnels : les clients et les sources, interagissant par le biais d’un nœud, porteur de la stratégie. La seconde traite la simplification de la stratégie par une décomposition selon deux problématiques déjà connues de la littérature : l’hybridation de sources et la concurrence de clients. La troisième porte sur la sélection d’algorithmes novateurs ou existants, compatibles avec une cible temps réel, pour exécuter la stratégie. Enfin, la stratégie énergétique d’un camion frigorifique disposant d’une architecture énergétique hybride série est conçue par notre approche modulaire, et la faisabilité algorithmique est validée en simulation. / The energy systems describe a class of systems whose from structural and functional characteristics raise the problem of the energy distribution to satisfy the services in real time. The solution of this multi-objectives problem, namely energetic, is the energy management strategy, whose design is still an open problem. The solutions studied in this thesis are incorporated in the framework of an industrial partnership and particularly in those systemic design approaches. The first contribution is a methodology of modular and generic design of the energy management strategy, for the multi- clients and multi-sources systems. It defines two types of functional elements: the clients and the sources, interacting through a node, which is the carrier of thestrategy. The second contribution deals with thegeneric formulation of the strategy and itssimplification by means of decomposition in accordance with two problems: the hybridization of sources and the competition of clients, which a real ready known in the literature. The third contribution is partial to the selection of innovative or existing algorithms, which are compatible with a real-time target to execute the strategy. Finally, the energy strategy of a refrigerated truck with a hybrid energy architecture is designed by the proposed modular approach, and the algorithm feasibility is validated by the simulation.

Garantir le confort thermique des bâtiments est directement lié à la consommation d'énergie. Dans les zones tropicales, les systèmes de refroidissement représentent l'un des postes les plus gourmands en énergie. Afin de réduire la consommation d'énergie mondiale, il est primordial d'améliorer l'efficacité de ces systèmes ou bien de développer de nouvelles méthodes de production de froid. Une installation de refroidissement solaire basé sur le cycle à absorption est une alternative pour réduire les émissions de gaz à effet de serre et la consommation d'électricité. Contrairement aux systèmes classiques de refroidissement à compression mécanique, la production de froid par absorption est un système complexe composé de plusieurs composants comme des panneaux solaires, un ballon de stockage, une tour de refroidissement et une machine à absorption. Outre le dimensionnement des composants, ce système complexe nécessite des actions de contrôle pour être efficace parce que la coordination entre le stockage d'eau chaude, la production et la consommation du froid est nécessaire. Le but de cette thèse est de proposer une structure producteur-consommateur d'énergie basée sur la commande prédictive (MPC). Le système de refroidissement par absorption solaire est considéré comme faisant partie de ce système de production-consommation d'énergie, le système de stockage d'eau chaude est le producteur et la machine à absorption qui distribue de l'eau froide au bâtiment est l'un des consommateurs. Pour que la structure de commande soit modulaire, la coordination entre les sous-systèmes est réalisée en utilisant une approche de partitionnement où des contrôleurs prédictifs locaux sont conçus pour chacun des sous-systèmes. Les contrôleurs des consommateurs calculent un ensemble de profils de demande d'énergie. Ces profils sont ensuite envoyés au contrôleur du producteur qui sélectionne le profil qui minimise le coût global. Dans une première partie, l'approche proposée est testée sur un modèle linéaire simplifié composé d'un producteur et plusieurs consommateurs. Dans une deuxième partie, un cas plus complexe est étudié. Un modèle simplifié d'un système de refroidissement à absorption est évaluée en utilisant l'outil de simulation TRNSYS. Le modèle de production n'est plus linéaire, il est décrit par un modèle non linéaire hybride qui augmente la complexité du problème d'optimisation. Les résultats des simulations montrent que la sous-optimalité induite par la méthode est faible. De plus, la performance de l'approche atteint les objectifs de commande tout en respectant les contraintes. / To guarantee thermal comfort in buildings is directly related to energy consumption. In tropical climates, cooling systems for buildings represent one of the largest energy consumers. Therefore, as energy consumption is a major concern around the world, it is important to improve the systems efficiency or seeking new methods of cooling production. A solar cooling installation based on the absorption cycle is an alternative to mitigate greenhouse gas emissions and electricity consumption. In contrast to conventional vapor-compression based cooling systems, the absorption cooling production involves a complex system composed of several components as collector panel, storage tank, cooling tower and absorption chiller. Besides the sizing of the components, this complex system requires control actions to be efficient as a coordination between hot water storage, cooling water production and consumption is necessary. The aim of this research is to propose a management approach for a production-consumption energy system based on Model Predictive Control (MPC). The solar absorption cooling system is seen as part of this production-consumption energy system where the hot water storage system is the producer and the chiller-building system is one of the consumers. In order to provide modularity to the control structure, the coordination between the subsystems is achieved by using a partitioning approach where local predictive controllers are developed for each of the subsystems. The consumer controllers compute a set of energy demand profiles sent to the producer controller which selects the profile that better minimize the global optimization cost. In a first part, the proposed approach is tested on a simplified linear model composed of one producer and several consumers. In a second part, a more complex case is studied. A simplified model of an absorption cooling system is evaluated using the simulation tool TRNSYS. The producer model is no longer linear, instead it is described by a nonlinear hybrid model which increases the complexity of the optimization problem. The simulations results show that the suboptimality induced by the method is low and the control strategy fulfills the objectives and constraints while giving good performances.

L'autonomie est l'une des préoccupations majeures lors du développement de missions spatiales que l'objectif soit scientifique (exploration interplanétaire, observations, etc) ou commercial (service en orbite). Pour le rendez-vous spatial, cette autonomie dépend de la capacité embarquée de contrôle du mouvement relatif entre deux véhicules spatiaux. Dans le contexte du service aux satellites (dépannage, remplissage additionnel d'ergols, correction d'orbite, désorbitation en fin de vie, etc), la faisabilité de telles missions est aussi fortement liée à la capacité des algorithmes de guidage et contrôle à prendre en compte l'ensemble des contraintes opérationnelles (par exemple, saturation des propulseurs ou restrictions sur le positionnement relatif entre les véhicules) tout en maximisant la durée de vie du véhicule (minimisation de la consommation d'ergols). La littérature montre que ce problème a été étudié intensément depuis le début des années 2000. Les algorithmes proposés ne sont pas tout à fait satisfaisants. Quelques approches, par exemple, dégradent les contraintes afin de pouvoir fonder l'algorithme de contrôle sur un problème d'optimisation efficace. D'autres méthodes, si elles prennent en compte l'ensemble du problème, se montrent trop lourdes pour être embarquées sur de véritables calculateurs existants dans les vaisseaux spatiaux. Le principal objectif de cette thèse est le développement de nouveaux algorithmes efficaces et validés pour le guidage et le contrôle impulsif des engins spatiaux dans le contexte des phases dites de "hovering" du rendez-vous orbital, i.e. les étapes dans lesquelles un vaisseau secondaire doit maintenir sa position à l'intérieur d'une zone délimitée de l'espace relativement à un autre vaisseau principal. La première contribution présentée dans ce manuscrit utilise une nouvelle formulation mathématique des contraintes d'espace pour le mouvement relatif entre vaisseaux spatiaux pour la conception d'algorithmes de contrôle ayant un traitement calculatoire plus efficace comparativement aux approches traditionnelles. La deuxième et principale contribution est une stratégie de contrôle prédictif qui assure la convergence des trajectoires relatives vers la zone de "hovering", même en présence de perturbations ou de saturation des actionneurs. [...] / Autonomy is one of the major concerns during the planning of a space mission, whether its objective is scientific (interplanetary exploration, observations, etc.) or commercial (service in orbit). For space rendezvous, this autonomy depends on the on-board capacity of controlling the relative movement between two spacecraft. In the context of satellite servicing (troubleshooting, propellant refueling, orbit correction, end-of-life deorbit, etc.), the feasibility of such missions is also strongly linked to the ability of the guidance and control algorithms to account for all operational constraints (for example, thruster saturation or restrictions on the relative positioning between the vehicles) while maximizing the life of the vehicle (minimizing propellant consumption). The literature shows that this problem has been intensively studied since the early 2000s. However, the proposed algorithms are not entirely satisfactory. Some approaches, for example, degrade the constraints in order to be able to base the control algorithm on an efficient optimization problem. Other methods accounting for the whole set of constraints of the problem are too cumbersome to be embedded on real computers existing in the spaceships. The main object of this thesis is the development of new efficient and validated algorithms for the impulsive guidance and control of spacecraft in the context of the so-called "hovering" phases of the orbital rendezvous, i.e. the stages in which a secondary vessel must maintain its position within a bounded area of space relatively to another main vessel. The first contribution presented in this manuscript uses a new mathematical formulation of the space constraints for the relative motion between spacecraft for the design of control algorithms with more efficient computational processing compared to traditional approaches. The second and main contribution is a predictive control strategy that has been formally demonstrated to ensure the convergence of relative trajectories towards the "hovering" zone, even in the presence of disturbances or saturation of the actuators.[...]

Le déploiement des futurs véhicules autonomes promet d'avoir un impact socio-économique majeur, en raison de leur promesse d'être à la fois plus sûrs et plus efficaces que ceux conduits par des humains. Afin de satisfaire à ces attentes, la capacité des véhicules autonomes à planifier des trajectoires sûres et à manœuvrer efficacement dans le trafic sera capitale. Cependant, le problème de planification de trajectoire au milieu d'obstacles statiques ou mobiles a une combinatoire forte qui est encore aujourd'hui problématique pour les meilleurs algorithmes.Cette thèse explore une nouvelle approche de la planification de mouvement, basée sur l'utilisation de la notion de décision de conduite comme guide pour structurer le problème de planification en vue de faciliter sa résolution. Cette approche peut trouver des applications pour la conduite coopérative, par exemple pour coordonner plusieurs véhicules dans une intersection non signalisée, ainsi que pour la conduite autonome où chaque véhicule planifie sa trajectoire. Dans le cas de la conduite coopérative, les décisions correspondent au choix d'un ordonnancement des véhicules qui peut être avantageusement encodé comme un graphe. Cette thèse propose une représentation similaire pour la conduite autonome, où les décisions telles que dépasser ou non un véhicule sont nettement plus complexes. Une fois la décision prise, il devient aisé de déterminer la meilleure trajectoire y correspondant, en conduite coopérative comme autonome. Cette approche basée sur la prise de décision peut permettre d'améliorer la robustesse et l'efficacité de la planification de trajectoire, et ouvre d'intéressantes perspectives en permettant de combiner des approches mathématiques classiques avec des techniques plus modernes d'apprentissage automatisé. / The deployment of future self-driving vehicles is expected to have a major socioeconomic impact due to their promise to be both safer and more traffic-efficient than human-driven vehicles. In order to live up to these expectations, the ability of autonomous vehicles to plan safe trajectories and maneuver efficiently around obstacles will be paramount. However, motion planning among static or moving objects such as other vehicles is known to be a highly combinatorial problem, that remains challenging even for state-of-the-art algorithms. Indeed, the presence of obstacles creates exponentially many discrete maneuver choices, which are difficult even to characterize in the context of autonomous driving. This thesis explores a new approach to motion planning, based on using this notion of driving decisions as a guide to give structure to the planning problem, ultimately allowing easier resolution. This decision-based motion planning approach can find applications in cooperative driving, for instance to coordinate multiple vehicles through an unsignalized intersection, as well as in autonomous driving where a single vehicle plans its own trajectory. In the case of cooperative driving, decisions are known to correspond to the choice of a relative ordering for conflicting vehicles, which can be conveniently encoded as a graph. This thesis introduces a similar graph representation in the case of autonomous driving, where possible decisions -- such as overtaking the vehicle at a specific time -- are much more complex. Once a decision is made, planning the best possible trajectory corresponding to this decision is a much simpler problem, both in cooperative and autonomous driving. This decision-aware approach may lead to more robust and efficient motion planning, and opens exciting perspectives for combining classical mathematic programming algorithms with more modern machine learning techniques.

Les exigences croissantes sur l'efficacité énergétique des bâtiments, l'évolution du {marché} énergétique, le développement technique récent ainsi que les particularités du poste de chauffage ont fait du MPC le meilleur candidat pour la régulation thermique des bâtiments à occupation intermittente. Cette thèse présente une méthodologie basée sur la commande prédictive distribuée visant un compromis entre l'optimalité, la simplicité et la flexibilité de l'implantation de la solution proposée. Le développement de l'approche est progressif : à partir du cas d'une seule zone, la démarche est ensuite étendue au cas multizone et / ou multisource, avec la prise en compte des couplages thermiques entre les zones adjacentes. Après une formulation quadratique du critère MPC pour mieux satisfaire les objectifs économiques du contrôle, la formulation linéaire est retenue. Pour répartir la charge de calcul, des méthodes de décomposition linéaire (comme Dantzig-Wolfe et Benders) sont employées. L'efficacité des algorithmes distribués proposés est illustrée par diverses simulations. / The increasing requirements on energy efficiency of buildings, the evolution of the energy market, the technical developments and the characteristics of the heating systems made of MPC the best candidate for thermal control of intermittently occupied buildings. This thesis presents a methodology based on distributed model predictive control, aiming a compromise between optimality, on the one hand, and simplicity and flexibility of the implementation of the proposed solution, on the other hand. The development of the approach is gradually. The mono-zone case is initially considered, then the basic ideas of the solution are extended to the multi-zone and / or multi-source case, including the thermal coupling between adjacent zones. Firstly we consider the quadratic formulation of the MPC cost function, then we pass towards a linear criterion, in order to better satisfy the economic control objectives. Thus, linear decomposition methods (such as Dantzig-Wolfe and Benders) represent the mathematical tools used to distribute the computational charge among the local controllers. The efficiency of the distributed algorithms is illustrated by simulations.

Cette thèse porte sur l’application des approches de commande prédictive pour l’optimisation des démarrages des centrales à cycles combinés. Il s’agit d’une problématique à fort enjeu qui pose des défis importants. L’élaboration des approches est progressive. Dans une première partie un modèle de centrale est construit et adapté à l’optimisation, en utilisant une méthodologie qui transforme des modèles physiques Modelica conçus pour la simulation en des modèles pour l’optimisation. Cette méthodologie a permis de construire une bibliothèque adaptée à l’optimisation. La suite des travaux porte sur l’utilisation du modèle afin d’optimiser phase par phase les performances du démarrage. La solution proposée optimise, en temps continu, le profil de charge des turbines en recherchant dans des ensembles de fonctions particulières. Le profil optimal est déterminé en considérant que celui-ci peut être décrit par une fonction paramétrée dont les paramètres sont calculés en résolvant un problème de commande optimale sous contraintes. La dernière partie des travaux consiste à intégrer cette démarche d’optimisation à temps continu dans une stratégie de commande à horizon glissant. Cette approche permet d’une part de corriger les dérives liées aux erreurs de modèles et aux perturbations, et d’autre part, d’améliorer le compromis entre le temps de calcul et l’optimalité de la solution. Cette approche de commande conduit cependant à des temps de calcul importants. Afin de réduire le temps de calcul, une structure de commande prédictive hiérarchisée avec deux niveaux, en travaillant à des échelles de temps et sur des horizons différents, a été proposée. / This thesis focuses on the application of model predictive control approaches to optimize the combined cycle power plants start-ups. Generally, the optimization of start-up is a very problematic issue that poses significant challenges. The development of the proposed approaches is progressive. In the first part a physical model of plant is developed and adapted to optimization purposes, by using a methodology which transforms Modelica model components into optimization-oriented models. By applying this methodology, a library suitable for optimization purposes has been built.In the second part, based on the developed model, an optimization procedure to improve the performances of the start-up phases is suggested. The proposed solution optimizes, in continuous time, the load profile of the turbines, by seeking in specific sets of functions. The optimal profile is derived by considering that this profile can be described by a parameterized function whose parameters are computed by solving a constrained optimal control problem. In the last part, the open-loop optimization procedure has been integrated into a receding horizon control strategy. This strategy represents a robust solution against perturbation and models errors, and enables to improve the trade-off between computation time and optimality of the solution. Nevertheless, the control approach leads to a significant computation time. In order to obtain real-time implementable results, a hierarchical model predictive control structure with two layers, working at different time scales and over different prediction horizons, has been proposed.

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. / Agriculture has today the challenge to increase its productivity in order to supply enough food for the growing needs of the world population. However, this activity strongly damages environmental ressources as water and soil, and new solutions are today required to reduce the impact of agricultural practices on environment. Automatic guidance systems for farm vehicles are some new technologies that contribute to this objective, allowing accurate path following in the fields and therefore improving efficiency and quality of the agricultural work carried out. Essential functionalities are however absent in these systems, as the capacities to compensate for the crabway motion of the vehicle on sliding sloping fields, to control the trajectories of the towed implement,and to perform U-turn maneuvers in headland. This thesis studies these problems through the control in presence of sliding of a poly-articulated wheeled mobile robot called RMPA, composed of a four-wheel-steering vehicle and n passive trailers hooked up at some distance from the rear axle of the previous one. An extended kinematic model of the RMPA is first used in order to take into account for the sliding effects on the overall behaviour of the robot. The sliding parameters, introduced on each rolling and steering axle of the RMPA, are estimated using a state observer built as a control law. The reference path [gamma] to be followed is either previously learned or specially planned using elementary primitives connected together with pieces of clothoid to produce the U-turn maneuvers. In a first step, both front and rear steering actuations of the robot are used to accurately control both lateral and angular deviations of the RMPA's four-wheel-steering vehicle with respect to [gamma] : the control of the front steering wheels is based on the transformation of the extended kinematic model into a chained system, allowing to dissociate the lateral and longitudinal commands, and on exact linearization techniques in order to servo lateral deviation. The control of the rear steering wheels is built from the angular deviation dynamic and ensures the convergence of the vehicle deviation to the desired set point. In a second step, these control laws are extended to control the lateral deviation of the ith trailer of the RMPA with respect to [gamma] : a backstepping approach is proposed to calculate the control law for the RMPA's front steering wheels from the study of a virtual control law for the ith trailer. Finally, the longitudinal control law of the RMPA is based on model predictive control, in order to accurately follow the velocity references linked to [gamma]. Numerous experiments relying on an actual RMPA, composed of a passive trailer hooked up at some distance from the rear axle of a four-wheel-steering vehicle, permit to validate the various approaches presented in this thesis and to appreciate the capabilities of the proposed control laws.