Une première approche du problème de la commande des robots mobiles repose sur la synthèse de lois de commande en boucle fermée sur l'état du robot. La mise en oeuvre de telles lois nécessite la localisation du robot par rapport à un repère fixe, étape coûteuse en temps calcul et source d'erreurs. L'utilisation de capteurs plus performants a permis l'émergence d'une nouvelle approche dans laquelle la tâche robotique est spécifiée dans l'espace capteur : la commande référencée capteur. Celle-ci consiste à définir des boucles de commande directement à partir des données sensorielles, sans avoir à relocaliser le robot. Dans ce contexte, la richesse du signal vidéo a permis le développement de l'asservissement visuel qui repose sur la régulation des indices visuels dans l'image. Toutefois, comme de nombreuses tâches robotiques ne peuvent être spécifiées seulement de cette manière, il apparaît nécessaire de considérer dans la commande des informations provenant de capteurs de nature différente. Les travaux menés dans cette thèse s'inscrivent dans cette problématique et visent à étendre les techniques d'asservissement visuel. Plus précisément nous nous sommes focalisés sur la commande d'un robot mobile équipé d'un télémètre laser et d'une caméra. Notre contribution a consisté à élaborer un ensemble de stratégies de commande, en boucle fermée sur les informations visuelles et télémétriques, pour réaliser une tâche de navigation en milieu encombré. Nous proposons une analyse comparative des différentes méthodes, ainsi qu'une simulation des stratégies correspondantes. De plus, notre travail nous a conduit à définir la notion canonique de tâche élémentaire référencée multi-capteurs sur laquelle repose la navigation référencée capteurs. Ces résultats nous ont donc permis d'aborder le problème de l'enchaînement de tâches de nature différente, spécifiées en termes d'informations sensorielles, afin de réaliser une tâche complète de navigation dans un environnement structuré

Ce travail de thèse concerne la synthèse de commandes référencées capteur pour les robots non holonomes, dans le cadre de l'approche par fonctions transverses, ainsi que l'étude de la robustesse de ces lois de commande. La commande de robots non holonomes a été très étudiée ces quinze dernières années. Cependant, lorsque l'on souhaite stabiliser la pose complète du robot, la synthèse de lois de commande robustes vis-à-vis d'erreurs d'estimation de l'état du robot (qui dans la pratique découlent typiquement d'erreurs sur les modèles des capteurs) reste un problème ouvert. La problématique principale de cette thèse se situe à ce niveau. Les résultats développés dans cette thèse portent essentiellement sur deux aspects. Le premier concerne la façon d'utiliser les signaux capteurs pour la synthèse de lois de commande. Plusieurs méthodes de synthèse de commande sont proposées dans ce travail, en particulier, par analogie avec la commande des robots manipulateurs, nous proposons une synthèse directe dans l'espace des signaux capteurs. La deuxième partie de ce travail, plus fondamentale, porte sur l'analyse et l'évaluation des propriétés de robustesse des schémas de commande vis-à-vis d'incertitudes sur les modèles de capteurs. Des résultats théoriques de stabilité sont établis, puis validés et complétés par des simulations ainsi que par des résultats expérimentaux.

Ce travail de thèse concerne la synthèse de commandes référencées capteur pour les robots non holonomes, dans le cadre de l'approche par fonctions transverses, ainsi que l'étude de la robustesse de ces lois de commande.<br />La commande de robots non holonomes a été très étudiée ces quinze dernières années. Cependant, lorsque l'on souhaite stabiliser la pose complète du robot, la synthèse de lois de commande robustes vis-à-vis d'erreurs d'estimation de l'état du robot (qui dans la pratique découlent typiquement d'erreurs sur les modèles des capteurs) reste un problème ouvert. La problématique principale de cette thèse se situe à ce niveau. <br />Les résultats développés dans cette thèse portent essentiellement sur deux aspects. Le premier concerne la façon d'utiliser les signaux capteurs pour la synthèse de lois de commande. Plusieurs méthodes de synthèse de commande sont proposées dans ce travail, en particulier, par analogie avec la commande des robots manipulateurs, nous proposons une synthèse directe dans l'espace des signaux capteurs. La deuxième partie de ce travail, plus fondamentale, porte sur l'analyse et l'évaluation des propriétés de robustesse des schémas de commande vis-à-vis d'incertitudes sur les modèles de capteurs. Des résultats théoriques de stabilité sont établis, puis validés et complétés par des simulations ainsi que par des résultats expérimentaux.

Cette thèse concerne principalement l'intégration des fonctionnalités d'un système de vision avec celles d'un système robotique. Cette intégration apporte beaucoup d'avantages pour l'interaction d'un robot avec son environnement. Dans un premier temps, nous nous intéressons aux aspects de modélisation. Deux sujets liés à cette modélisation ont été traités : <br /> i) le calibrage caméra/pince et <br /> ii) la localisation caméra/objet. <br /> Pour le premier, nous proposons une méthode de calibrage non linéaire qui s'avère robuste en présence des erreurs de mesure ; pour le second, nous proposons une méthode linéaire très rapide et bien adaptée aux applications temps-réel puisqu'elle est basée sur des approximations successives par une projection para-perspective.<br /> Dans un deuxième temps, nous nous intéressons au contrôle visuel de robots. Nous adaptons la méthode "commande référencée capteur" à une caméra indépendante du robot asservi. De plus, dans le cas d'un positionnement relatif, nous montrons que le calcul de la position de référence ne dépend pas de l'estimation explicite des paramètres intrinsèques et extrinsèques de la caméra. Pour une tâche donnée, le problème de la commande peut alors se traduire sous la forme d'une régulation d'une erreur dans l'image. Nous montrons que la localisation temps-réel caméra/robot améliore le comportement dynamique de l'asservissement. Cette méthode de contrôle a été expérimentée dans la réalisation de tâches de saisie avec un robot manipulateur à six degrés de liberté. Toutes les méthodes proposées sont validées avec des mesures réelles et simulées.

Le procédé de soudage par friction malaxage ou Friction Stir Welding (FSW), est un procédé récent utilisé pour le soudage de pièces métalliques avec différentes applications dans les industries aéronautique, automobile, spatiale et ferroviaire. Les robots industriels sériels peuvent être utilisés comme moyen de soudage FSW mais, à cause de leur rigidité, ils se déforment sous l’effet des forces générées par le procédé. Ceci entraîne une déviation de trajectoire de l’outil de soudage en position et en orientation qui induit des défauts dans le cordon de soudure. Dans ce travail, deux méthodes de correction de déviations ont été développées. La première méthode est basée sur l’estimation des déviations en position et en orientation dans l’espace cartésien à partir des modèles du robot et de déformation élasto-statique des corps et transmissions. Les déviations estimées permettent de développer une approche de programmation de trajectoires adaptées au soudage FSW robotisé. Contrairement aux méthodes d’interpolation linéaire généralement envisagées, cette approche utilise des approximations de trajectoires par des courbes de Bézier ou B-splines. Les validations expérimentales pour des trajectoires complexes, avec un robot Kuka KR500-2MT, ont permis d’obtenir une déviation résiduelle moyenne de l’ordre de 0,3 mm et des cordons de soudure sans défauts. Cette précision de trajectoire atteinte pour le FSW permet de considérer une exploitation industrielle de la solution développée. La deuxième méthode de correction des déviations utilise un asservissement de position en temps réel avec un capteur de profil laser 2D dans la boucle de retour. Deux synthèses de lois de commande ont été explorées pour cet asservissement. Malgré les perturbations externes liées aux contraintes du procédé, les résultats expérimentaux sur des trajectoires de soudage rectilignes et curvilignes montrent une bonne stabilité de l’asservissement et conduisent à une déviation résiduelle moyenne de l’ordre de 0,1 mm. Les intérêts et les difficultés de la mise en œuvre de cette deuxième méthode ont également été mis en exergue. / Friction Stir Welding (FSW) is a recent process used for welding metallic parts in aerospace, automotive, and railway industries. Serial industrial robots may be used as FSW welding machines, but because of their lack of stiffness, they undergo elastic deformation under the effect of stresses produced by the process. This causes a welding tool path deviation both in position and orientation, which induces defects in the weld seam. In this work, two path correction methods were developed. The first method is based on the prediction of the position and orientation deviations in the cartesian space from robot models and stiffness model of the links and the joints. The knowledge of tool deviations enabled the synthesis of a path programming approach adapted for robotic FSW. Unlike linear interpolation methods often used, this approach is based on approximations of the adapted path by Bézier or B-splines curves. Experimental validations on a Kuka KR500-2MT robot welding complex paths showed an average residual deviation of 0.3 mm and weld seams without defects. The path accuracy achieved makes it possible to consider an industrial exploitation of the developed solution. The second proposed correction method uses position feedback with a 2D laser profile sensor in the feedback loop for real-time measurement of deviations. Two controllers were designed to correct the deviations. In spite of the external disturbances related to the constraints of the process, experimental results obtained on straight and curvilinear welding paths showed the stability of the feedback loop and a mean residual deviation of 0.1 mm was achieved. The interests and difficulties of deploying this second method were also highlighted.