Le travail de thèse décrit dans ce manuscrit concerne les Systèmes Avancés d’Aide à la Conduite (ADAS) qui sont devenus de nos jours un axe de recherche stratégique chez de nombreux constructeurs automobiles. Ce type de systèmes peuvent être considérés comme la première génération de dispositifs de conduite assistée ou semi-autonome et qui ouvrira la voie aux véhicules pleinement autonomes. La première partie de ce manuscrit concerne l’analyse et la commande pour les applications de contrôle de la dynamique latérale du véhicule – autoguidage par suivi de cible et aide au maintien au centre de la voie (LCA). Dans ce cadre, la sécurité joue un rôle clé, mettant en lumière la mise en oeuvre différentes techniques de commande contrainte pour des modèles linéaires à paramètres variants (LPV). La commande prédictive (MPC) et la commande par interpolation (IBC) ont été sélectionnés dans ce travail. De plus, la conception d’un système de commande robuste qui assure un comportement correct malgré la variation des paramètres du système ou la présence d’incertitudes est une caractéristique critique. Les outils de la théorie de l’invariance positive robuste (RPI) sont pris en considération pour la conception de stratégies de commande robustes LPV par rapport aux larges variations de la vitesse véhicule et aux changements de courbure de la route. Le second axe de cette thèse est la planification optimale de trajectoire pour les manouvres de dépassement et de changement de voie sur autoroute, avec réduction des risques de collision. Pour atteindre cet objectif, la description exhaustive des scénarios possible est présentée, permettant de formuler un problème d’optimisation qui maximise le confort du conducteur et assure la satisfaction des contraintes du système. / The thesis work contained in this manuscript is dedicated to the Advanced Driving Assistance Systems, which has become nowadays a strategic research line in many car companies. This kind of systems can be seen as a first generation of assisted or semi-autonomous driving, that will set the way to fully automated vehicles. The first part focuses on the analysis and control of lateral dynamics control applications - Autosteer by target tracking and the Lane Centering Assistance System (LCA). In this framework, safety plays a key role, bringing into focus the application of different constrained control techniques for linear parametervarying (LPV) models. Model Predictive Control (MPC) and Interpolation Based Control (IBC) have been the selected ones in the present work. In addition, it is a critical feature to design robust control systems that ensure a correct behavior under system's variation of parameters or in the presence of uncertainty. Robust Positive Invariance (RPI) theory tools are considered to design robust LPV control strategies with respect to large vehicle speed variations and curvature of the road changes. The second axis of this thesis is the optimization-based trajectory planning for overtaking and lane change in highways with anti-collision enhancements. To achieve this goal, an exhaustive description of the possible scenarios that may arise is presented, allowing to formulate an optimization problem which maximizes passenger comfort and ensures system constraints' satisfaction.

L'objectif principal de ce travail a été d'apporter une nouvelle contribution quant à l'approche de contrôle optimal pendant la phase d'identification. Il s'agissait de trouver la commande à appliquer pendant l'expérience qui permet d'optimiser un critère qui est fonction des sensibilités des sorties par rapport aux paramètres du modèle à identifier. Cette approche couplant contrôleur prédictif sous contraintes et estimateur a résolu en ligne le problème d'identification à chaque instant en utilisant l'observateur. En ce sens, c'est une approche permettant d'automatiser et d'optimiser le design d'expérience, tout en réalisant conjointement l'identification d'un paramètre du modèle spécifié. L'aspect temps réel a été pris en compte dans la formulation de la solution apportée. Dans ce contexte, nous avons introduit deux stratégies de commande pour l'identification optimale. La première était basée sur un modèle de prédiction non linéaire et la seconde sur un modèle linéaire temps variant. Si le temps devient un paramètre critique pour l'implémentation de l'approche, cette dernière vise à réduire le temps alloué à l'optimisation. L'approche d'identification optimale en ligne a été appliquée à deux problèmes concrets du Génie des Procédés (réaction de saponification et cuisson de peintures). Ces exemples ont permis de vérifier en simulation, l'efficacité et la faisabilité de cette approche.

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.

En comparaison avec leurs homologues sériels, les robots parallèles possèdent de nombreux avantages : rigidité, temps de cycle et précision de positionnement. La faible taille de leur espace de travail opérationnel est cependant un inconvénient qui empêche leur développement. L’analyse cinématique décrit la division de l’espace de travail total en aspects, séparés entre eux par des singularités de Type 2. Parmi les solutions d’élargissement de l’espace de travail opérationnel issues de la littérature, que sont comparées entre elles, nous retiendrons la traversée des singularités grâce à une génération de trajectoire et une loi de commande dédiées. Cette solution est cependant sujette aux échecs de traversée et ne permet pas de certifier la réussite de l’opération. La première partie du travail consiste donc à développer un outil permettant de détecter le résultat des traversées. De tels algorithmes n’existent pas dans la littérature ; en effet, les solveurs du problème géométrique direct ne peuvent pas donner de résultats appropriés à proximité des singularités. Cependant les méthodes ensemblistes proposent une manière intéressante de tenir compte de la cinématique du robot. Nous nous basons sur cette considération pour développer un algorithme réalisant le suivi de la pose ainsi que de la vitesse de l’effecteur du robot. En simulation, nous démontrons sa capacité à détecter les changements de mode d’assemblage et son utilité pour générer des trajectoires permettant la traversée. La deuxième problématique consiste à améliorer le suivi de trajectoire par l’utilisation de techniques de commande avancée. Une revue de littérature nous permet d’identifier la commande adaptative et la commande prédictive comme deux schémas intéressants pour notre application. La synthèse d’un loi de commande adaptative par des outils linéaires est proposée et complétée par la prédiction des paramètres dynamiques suivant la méthode Predcitive Functionnal Control. Les gains apportés par les lois de commande proposées sont évalués en simulation. Afin de valider ces contributions, elles sont implémentées sur un robot parallèle plan à deux degrés de liberté nommé DexTAR. Nécessaire à la mise en oeuvre de l’algorithme de détection du mode d’assemblage, un étalonnage géométrique du robot est réalisé et les paramètres estimés sont certifiés de manière ensembliste. La capacité de l’algorithme à statuer sur le mode d’assemblage final est ensuite évaluée sur des trajectoires réelles. Ces résultats sont comparés avec ceux obtenus en simulation. De plus, les lois de commande développées sont implémentées sur le robot DexTAR et testés dans des cas de figure réalistes comme les traversées multiples ou la saisie d’objets.Les propositions formulées dans ce manuscrit permettent de répondre à ces problématiques, afin de faciliter l’utilisation des méthodes d’agrandissement de l’espace de travail par traversée de singularité de Type 2. / Compared to their serial counterparts, parallel robots have the edge in terms of rigidity,cycle time and positioning precision. However, the reduced size of their operationalworkspace is a drawback that limits their use in the industry. Kinematic analysis explainshow the workspace is divided in aspects, separated from each others by so-called Type 2singularities. Among existing solutions for workspace enlargement, which are evaluatedin this thesis, we chose to work on a method based on singularity crossing. This can beachieved thanks to dedicated trajectory generators and control strategies. Yet, failuresin crossing can still happen and crossing success cannot be certified.In consequence, the first part of the thesis consists in the development of an algorithmable to state on the results of a crossing attempt. Such a tool does not exist inthe literature, since solvers for the forward kinematics of parallel robots diverge aroundsingularities. Nonetheless, interval methods allow to bypass this problem by trackingend-effector velocity alongside with its pose. The ability of the algorithm to detect assemblymode change is proven in simulation, and its usefulness for reliable trajectoryplanning is shown.In a second part, we seek to improve trajectory tracking through the use of advancedcontrol techniques. A review on those techniques showed adaptive control and predictivecontrol methods to be well-fitted to our application. Linear synthesis of articularadaptive control is proposed and then derived in order to predict dynamic parametersthanks to the Predictive Functional Control method. Efficiency of the proposed controllaws is evaluated in simulation.1In order to validate both contributions, algorithms and control laws are implementedon a 2-degree of freedom planar parallel robot named DexTAR. As it is mandatory forassembly mode detection, the kinematic calibration of the robot is completed from whichcertified geometric parameters are derived. Assembly mode detection is performed onreal trajectories and results are compared to those obtained in simulation. Moreover,adaptive and predictive control laws are tested in realistic cases of singularity crossingand object manipulation.Overall, proposed contributions answer the problems that were stated previously andform an improvement to the workspace enlargement method based on Type 2 singularitycrossing.

Dans l'industrie sidérurgique, les fours de réchauffage sont les plus grands consommateurs d'énergie après les hauts fourneaux. Réduire leur consommation énergétique est donc la préoccupation majeure de la commande des fours. Dans un four de réchauffage, des brames d'acier sont chauffées en traversant successivement plusieurs zones, de la température ambiante à un profil de température homogène de 1250 °C en sortie du four, avant d’être laminées dans les laminoirs à chaud. La température de brames est contrôlée par une structure de commande hiérarchisée à deux niveaux (niveau 1 et 2).L'objectif de ces travaux est d'améliorer la performance du chauffage et donc de réduire la consommation énergétique du four via une stratégie de commande prédictive distribuée hiérarchisée sur les deux niveaux de commande. Une approche de commande prédictive distribuée est tout d’abord développée pour le niveau 1 afin de suivre les consignes de température de zone, prenant en compte les couplages entre les zones et induisant une moindre complexité d’implantation par rapport à une approche centralisée. L’implantation industrielle a permis une amélioration significative de la précision du suivi de température et une réduction de la consommation d'énergie de 3%. Une deuxième étape propose l’élaboration de la commande prédictive hiérarchisée du niveau 2 afin, à partir de la consigne de température de brame, de déterminer les consignes de température optimales des zones en se fondant sur un modèle de transfert thermique du four. Les résultats de simulation, comparés aux données industrielles, montrent une réduction de la consommation énergétique de 5% et une meilleure qualité de chauffage des brames. L’approche précédente est enfin étendue pour prendre en compte et optimiser le cadencement des brames afin d’augmenter la productivité du four. La simulation montre une augmentation potentielle de productivité du four de 15 tonnes par heure tout en améliorant la qualité de chauffage des brames. / In steel industry, reheating furnaces are the biggest energy consumers after blast furnaces. As a result, reduction of energy consumption is the major concern of furnace control. In a walking-beam slab reheating furnace, steel slabs are heated by moving through successive zones from ambient temperature to a homogenous temperature profile of 1250°C at the furnace exit, to be rolled subsequently in the hot rolling mills. Temperature of slabs is controlled mainly by a two-level hierarchical structure, so called level 1 and level 2.The aim of this thesis is to improve the heating performance and consequently to reduce the energy consumption of the furnace by using hierarchical distributed model predictive control (MPC) strategy for both levels. In a first step, distributed model predictive controllers are developed for the level 1 in order to track zone temperature set-points. The distributed feature of the control law enables to consider coupling effects between zones while reducing the computation complexity compared to a complete centralized approach. The industrial results showed significant improvement on temperature tracking accuracy and an energy consumption reduction of 3%. In a second step, the hierarchical MPC is constructed for the level 2 in order to determine the optimal zones temperature setpoint from the slab temperature setpoint, based on a numerical heat transfer model of the furnace. The simulation results obtained with this strategy compared against industrial data show an energy consumption reduction of 5% and a better heating quality. The previous structure is finally extended to take into account and optimize the scheduling of the slabs within the MPC level 2 in order to increase productivity of the considered furnace. The simulation shows a potential increase of productivity of the furnace of 15 tons per hour while improving the slab heating quality.

Cette thèse traite du problème de la chute de robots humanoïdes. L’étude consiste à découpler la stratégie de chute en une phase de pré-impact et une phase de post-impact. Dans la première, une solution géométrique permet au robot de choisir des points d’impact dans un environnement encombré. Pour ce faire, le robot réadapte sa posture tout en évident les singularités de chute et en préparant le seconde phase. La phase de post-impact utilise une commande par Programmation Quadratique (QP) qui permet d’adapter les gains Proportionnels-Dérivés (PD)des moteurs en ligne, ceci afin d’obtenir de la compliance dans les articulations. L’approche consiste à incorporer les gains de raideur et d’amortissement dans le vecteur d’optimisation du QP avec les variables habituelles que sont l’accélération articulaire et les forces de contact. Les contraintes ont été adaptées à ce nouveau QP. Enfin,comme la solution est locale, une commande de modèle prédictif sur un modèle simplifié du robot. A chaque pas du développement, plusieurs expériences et simulations ont été effectuées. / This thesis deals with the problem of humanoid falling with a decoupled strategy consisting of a pre-impactand a post-impact stages. In the pre-impact stage, geometrical reasoning allows the robot to choose appropriateimpact points in the surrounding environment –that can be unstructured and may contain cluttered obstacles,and to adopt a posture to reach them while avoiding impact singularities and preparing for the post-impact. Thepost-impact stage uses a quadratic program controller that adapts on-line the joint proportional-derivative (PD)gains to make the robot compliant, i.e. to absorb post-impact dynamics, which lowers possible damage risks.We propose a new approach incorporating the stiffness and damping gains directly as decision variables in theQP along with the usually-considered variables that are the joint accelerations and contact forces. By doing so,various constraints can be added to the QP. Finally, since the gain adaptation is local, we added a preview ona time-horizon for more optimal gain adaptation based on model reduction. At each step of the development,several experiments on the humanoid robot HRP-4 in a full-dynamics simulator are presented and discussed.

Le contrôle précis des boucles de régulation existantes sur une machine frigorifique est essentiel à son bon fonctionnement. Il existe plusieurs méthodes de régulation parmi lesquelles on retrouve la plus ancienne et la plus connue : la commande PID (Proportionnelle, Intégrale et Dérivée). Malgré la simplicité apparente des relations mises en jeu, le régulateur PID est assez délicat à ajuster sur des processus présentant de fortes perturbations comme les installations frigorifiques. L’objectif du travail présenté est de mettre en œuvre une commande prédictive fonctionnelle (PFC) afin de réguler la surchauffe en sortie d’évaporateur, la pression de condensation et la puissance frigorifique sur une installation munie d’un compresseur à vitesse variable. L’utilisation d’une commande PFC nécessite de réaliser une prédiction de l’évolution à venir de la sortie du procédé. C’est un modèle interne qui fait office de modèle de connaissance. En assimilant le procédé à un système du premier ordre, la mise en œuvre de cette commande ne nécessite que trois paramètres : un gain statique, une constante de temps et un retard pur. L’originalité de la démarche développée a consisté à réaliser une modélisation physique de la machine afin de déterminer les paramètres précédents par une approche macroscopique. Une bibliothèque de modèles physiques a été élaborée permettant de simuler le comportement de différents évaporateurs, condenseurs, compresseurs ou vannes de détente. La commande développée a ensuite été implantée sur un automate industriel programmable et des expériences ont été réalisées sur deux machines différentes. La première est constituée de deux échangeurs à tubes et calandre et d’un compresseur à pistons, alors que la seconde comprend un évaporateur à plaques, une batterie à ailettes et un compresseur à vis. / An accurate control of fluids flow is essential in any refrigeration system. As the conventional Proportional-Integral-Derivative (PID) control with invariable parameters can lead to unsatisfactory performance because of the variation of refrigeration unit parameters under disturbances, the aim of the work presented here is to develop a method for using Predictive Functional Control (PFC) to regulate the evaporator superheat, the condensing pressure and the cooling capacity on a variable-speed refrigeration system. Using a predictive controller requires to predic future change at the output of the process. This prediction is based on an internal model used as known model. By assuming that the behaviour of refrigerating machine heat exchangers can be represented using a first-order model, the implementation of PFC requires only three parameters: gain, time constant and time delay. In order to determine these parameters an original method has been developed which is based on the physical modelling of the machine. Physical models for different types of evaporator, condenser, compressor or expansion valve have been established to quantify heat transfer and refrigerant flow rate in these components. The control system created has been incorporated into an industrial programmable logic controller and used for experiments on two different refrigerating machines: the first one is composed of two shell and tube heat exchangers and a reciprocating compressor, whereas the second one is composed of a plate evaporator, a finned-tube condenser and a screw compressor. The tests performed show that PFC controller succeed in maintaining a precise chilled liquid temperature.

La problématique traitée dans cette thèse concerne la commande de robots manipulateurs à articulations flexibles. Les méthodes développées visent à satisfaire les spécifications de performance et de robustesse en suivi de trajectoire, ainsi qu’à assurer un niveau de sécurité compatible avec un scénario de fonctionnement interactif dans lequel l’homme et le robot partagent un même espace de travail. Seules les mesures moteur sont utilisées dans un contexte d’instrumentation réduite. Le premier objectif de performance de la commande de mouvement est atteint grâce à l’identification expérimentale d’un modèle flexible représentatif du système, et l’usage de ce modèle pour la synthèse de lois de commande avancées intégrées au sein d’une structure cascade. Deux approches complémentaires fondées d’une part sur la commande prédictive de type GPC (Generalized Predictive Control), et d’autre part sur la commande Hinfini, sont considérées pour la synthèse de lois de commande à deux degrés de liberté, prédictives et robustes. Les performances de ces deux approches sont analysées et évaluées expérimentalement. Le deuxième objectif de sécurité est abordé à travers un algorithme de détection de collisions du robot avec son environnement, sans capteur d’effort et en présence d’incertitudes de modélisation. Afin de séparer efficacement les effets dynamiques des collisions de ceux des erreurs de modélisation, une stratégie adaptative de filtrage et de décision tenant compte de l’état du système est proposée. La validation expérimentale montre une très bonne sensibilité de détection, compatible avec les normes et les recommandations de sécurité relatives à la robotique collaborative. / The present thesis addresses the problem of motion control of flexible-joint robot manipulators using motor sensors only. The global objective is to guarantee tracking performance and robustness with respect to modeling uncertainties, together with safe human-robot interaction in a collaborative scenario where the robot and the human operator share the same workspace. The first objective of performance is achieved through the experimental identification of a flexible model of the system and the use of this model for the design of advanced control laws implemented in a cascade structure. Two complementary approaches, based either on predictive (Generalized Predictive Control, GPC) or Hinfinity control frameworks, are considered to design predictive and robust two degrees-of-freedom controllers. Experimental evaluation and analysis of the proposed strategies is provided. The second objective of safety is addressed by a novel algorithm for human-robot collision detection, without force sensors and in the presence of modeling uncertainties. In order to efficiently separate the dynamic effects of the collisions from the effects due to modeling errors, the proposed approach includes adaptive filtering and uses dynamic thresholds depending on the robot state. Experimental evaluation demonstrates a good detection sensitivity which is consistent with safety standards and recommendations for collaborative robotics.

Cette thèse s’attache à la maximisation de la consommation du dioxyde de carbone par les microalgues. En effet, suite aux différentes problématiques environnementales actuelles liées principalement aux émissions importantes de gaz à effet de serre et notamment le CO2, il a été démontré que les microalgues jouent un rôle très prometteur pour la bio-fixation du CO2. Dans cette optique, nous nous intéressons à la mise en place d’une loi de commande robuste permettant de garantir des conditions opératoires optimales pour une culture de la microalgue Chlorella vulgaris dans un photobioréacteur instrumenté. Cette thèse repose sur trois axes principaux. Le premier porte sur la modélisation de la croissance de l’espèce algale choisie à partir d’un modèle mathématique traduisant l’influence de la lumière et de la concentration en carbone inorganique total. En vue de la commande, le deuxième axe est consacré à l’estimation de la concentration cellulaire à partir des mesures disponibles en temps réel du dioxyde de carbone dissous. Trois types d’observateurs ont été étudiés et comparés : filtre de Kalman étendu, observateur asymptotique et observateur par intervalles. Le dernier axe concerne l’implantation d’une loi de commande prédictive non-linéaire couplée à une stratégie d’estimation pour la régulation de la concentration cellulaire autour d’une valeur maximisant la consommation du CO2. Les performances et la robustesse de cette commande ont été validées en simulation et expérimentalement sur un photobioréacteur instrumenté à l’échelle de laboratoire. Cette thèse est une étude préliminaire pour la mise en œuvre de la maximisation de la fixation du dioxyde de carbone par les microalgues. / This thesis deals with the optimization of carbon dioxide consumption by microalgae. Indeed, following several current environmental issues primarily related to large emissions of CO2, it is shown that microalgae represent a very promising solution for CO2 mitigation. From this perspective, we are interested in the optimization strategy of CO2 consumption through the development of a robust control law. The main aim is to ensure optimal operating conditions for a Chlorella vulgaris culture in an instrumented photobioreactor. The thesis is based on three major axes. The first one concerns growth modeling of the selected species based on a mathematical model reflecting the influence of light and total inorganic carbon concentration. For the control context, the second axis is related to biomass estimation from the real-time measurement of dissolved carbon dioxide. This step is necessary for the control part due to the lack of affordable real-time sensors for this kind of measurement. Three observers structures have been studied and compared: an extended Kalman filter, an asymptotic observer and an interval observer. The last axis deals with the implementation of a non-linear predictive control law coupled to the estimation strategy for the regulation of the cellular concentration around a value which maximizes the CO2 consumption. Performance and robustness of this control law have been validated in simulation and experimentally on a laboratory-scale instrumented photobioreactor. This thesis represents a preliminary study for the optimization of CO2 mitigation strategy by microalgae.

La voiture autonome pourrait réduire le nombre de morts et de blessés sur les routes tout en améliorant l'efficacité du trafic. Cependant, afin d'assurer leur déploiement en masse sur les routes ouvertes au public, leur sécurité doit être garantie en toutes circonstances. Cette thèse traite de l'architecture de planification et de contrôle pour la conduite automatisée et défend l'idée que l'intention du véhicule doit correspondre aux actions réalisées afin de garantir la sécurité à tout moment. Pour cela, la faisabilité cinématique et dynamique de la trajectoire de référence doit être assurée. Sinon, le contrôleur, aveugle aux obstacles, n'est pas capable de la suivre, entraînant un danger pour la voiture elle-même et les autres usagers de la route. L'architecture proposée repose sur la commande à modèle prédictif fondée sur un modèle bicyclette cinématique afin de planifier des trajectoires de référence sûres. La faisabilité de la trajectoire de référence est assurée en ajoutant une contrainte dynamique sur l'angle au volant, contrainte issue de ces travaux, afin d'assurer que le modèle bicyclette cinématique reste valide. Plusieurs contrôleurs à haute-fréquence sont ensuite comparés afin de souligner leurs avantages et inconvénients. Enfin, quelques résultats préliminaires sur les contrôleurs à base de commande sans modèle et leur application au contrôle automobile sont présentés. En particulier, une méthode efficace pour ajuster les paramètres est proposée et implémentée avec succès sur la voiture expérimentale de l'ENSIAME en partenariat avec le laboratoire LAMIH de Valenciennes. / Autonomous vehicles are believed to reduce the number of deaths and casualties on the roads while improving the traffic efficiency. However, before their mass deployment on open public roads, their safety must be guaranteed at all time.Therefore, this thesis deals with the motion planning and control architecture for autonomous vehicles and claims that the intention of the vehicle must match with its actual actions. For that purpose, the kinematic and dynamic feasibility of the reference trajectory should be ensured. Otherwise, the controller which is blind to obstacles is unable to track it, setting the ego-vehicle and other traffic participants in jeopardy. The proposed architecture uses Model Predictive Control based on a kinematic bicycle model for planning safe reference trajectories. Its feasibility is ensured by adding a dynamic constraint on the steering angle which has been derived in this work in order to ensure the validity of the kinematic bicycle model. Several high-frequency controllers are then compared and their assets and drawbacks are highlighted. Finally, some preliminary work on model-free controllers and their application to automotive control are presented. In particular, an efficient tuning method is proposed and implemented successfully on the experimental vehicle of ENSIAME in collaboration with the laboratory LAMIH of Valenciennes.