Ce travail de thèse utilise le cadre de la Coopération Homme-Machine afin d'étudier l'articulation entre le traitement symbolique (interprétatif) du contexte et le traitement subsymbolique de l'intervention d'assistances à la conduite directement sur le volant. Quatre études expérimentales menées sur simulateur de conduite sont présentées.Les deux premières études s'intéressent à la capacité des conducteurs à conserver la totale maîtrise du véhicule lorsque l'assistance intervient ponctuellement sur le volant, en cas de risque imminent de sortie de voie (amorçage haptique). Les résultats montrent que seuls les temps de réaction des conducteurs sont entièrement déterminés au niveau sensori-moteur, les processus symboliques intervenant très tôt pour inhiber ou moduler la réponse motrice. Les deux dernières études s'intéressent à la Coopération Homme-Machine lorsque l'intervention de l'automate sur le volant est continue (contrôle partagé). Le degré de partage entre les deux agents et l'adaptation à l'assistance sur le moyen terme ont été étudiés. Les résultats permettent de conclure qu'il est possible d'intégrer efficacement l'intervention des automatesdans les boucles de contrôle sensori-motrices à condition que cette intégration respecte certaines précautions. Il s'agira notamment de calibrer finement le degré d'intervention ou la temporalité d'intervention dans ces boucles.

Ce travail de thèse utilise le cadre de la Coopération Homme-Machine afin d’étudier l’articulation entre le traitement symbolique (interprétatif) du contexte et le traitement subsymbolique de l’intervention d’assistances à la conduite directement sur le volant. Quatre études expérimentales menées sur simulateur de conduite sont présentées.Les deux premières études s’intéressent à la capacité des conducteurs à conserver la totale maîtrise du véhicule lorsque l’assistance intervient ponctuellement sur le volant, en cas de risque imminent de sortie de voie (amorçage haptique). Les résultats montrent que seuls les temps de réaction des conducteurs sont entièrement déterminés au niveau sensori-moteur, les processus symboliques intervenant très tôt pour inhiber ou moduler la réponse motrice. Les deux dernières études s’intéressent à la Coopération Homme-Machine lorsque l’intervention de l’automate sur le volant est continue (contrôle partagé). Le degré de partage entre les deux agents et l’adaptation à l’assistance sur le moyen terme ont été étudiés. Les résultats permettent de conclure qu’il est possible d’intégrer efficacement l’intervention des automatesdans les boucles de contrôle sensori-motrices à condition que cette intégration respecte certaines précautions. Il s’agira notamment de calibrer finement le degré d’intervention ou la temporalité d’intervention dans ces boucles / The work in this thesis employs the Human-Machine Cooperation framework to study the relationship between symbolic (interpretive) processing of the context and subsymbolic processing of the intervention of driving assistance devices that act directly on the steering wheel. Four experimental studies on a driving simulator are presented.The first two focus on the ability of drivers to remain in full control of the vehicle when the assistance occasionally intervenes on the steering wheel, in case of imminent risk of lane departure (haptic priming). The results show that the driver’s reaction times are fully determined at the sensorimotor level. However, symbolic processes are involved as well at a very early stage to inhibit or modulate the motor response. Two other studies focus on Human-Machine Cooperation when the intervention of the device is continuous (shared control). The optimal level of shared control and the medium-term adaptation of the driver to the automation are studied. The results show that it is possible to effectively integrate the intervention of automation into the drivers sensorimotor control loops. However, successful integration requires respecting certain constraints, such as the fine calibration of the level of automation and the timing of the intervention

For robots to operate in real life settings, they must be able to physically interact with the environment, and for instance be able to react to force-guidance interactions. However, only a few research projects have addressed such capabilities, developing prototypes that have to be pushed from their handle bars. AZIMUT-3 is a novel omnidirectional non-holonomic mobile robot developed at IntRoLab (Intelligent, Interactive and Interdisciplinary Robot Lab, Université de Sherbrooke) with force-controlled active steering. This results in a horizontal suspension effect for which the mechanical impedance of the steering actuators can be controlled. This makes the platform ideal for developing physical guidance algorithms. One such algorithm is secured shared-control, making the platform go in the direction of the user pushing the robot while still making it move safely by avoiding obstacles. Such capability is somewhat novel in the field, and the objective is to provide safe navigation with maximum control to the user. This Master's thesis has two important contributions: an algorithm to estimate the applied efforts on AZIMUT-3 from torque measurements on its wheels; an algorithm to use these efforts with obstacle detection using laser range finder data to implement a safe, shared-control approach. Experimental results using the real platform demonstrate feasibility and safe control of the system, with performances similar to using a six degrees of freedom force sensor but at lower cost and with a broader area for shared control. Our implementation also resulted in coupling the simulation environment Webots with the ROS (Robot Operating System) library from Willow Garage, to help develop our approach in simulation before using AZIMUT-3. Overall, our work is the first in demonstrating how it is possible to naturally interact by physically moving or positioning a mobile platform in real life settings, a capability which could be useful for instance in the design of powered shopping carts or active walkers.

Bien que la pleine autonomie dans des environnements inconnus soit encore loin, les architectures de contrôle partagé où l'humain et un contrôleur autonome travaillent ensemble pour atteindre un objectif commun peuvent constituer un « terrain intermédiaire » pragmatique. Dans cette thèse, nous avons abordé les différents problèmes des algorithmes de contrôle partagé pour les applications de saisie et de manipulation. En particulier, le travail s'inscrit dans le projet H2020 Romans dont l'objectif est d'automatiser le tri et la ségrégation des déchets nucléaires en développant des architectures de contrôle partagées permettant à un opérateur humain de manipuler facilement les objets d'intérêt. La thèse propose des architectures de contrôle partagé différentes pour manipulation à double bras avec un équilibre opérateur / autonomie différent en fonction de la tâche à accomplir. Au lieu de travailler uniquement sur le contrôle instantané du manipulateur, nous proposons des architectures qui prennent en compte automatiquement les tâches de pré-saisie et de post-saisie permettant à l'opérateur de se concentrer uniquement sur la tâche à accomplir. La thèse propose également une architecture de contrôle partagée pour contrôler un humanoïde à deux bras où l'utilisateur est informé de la stabilité de l'humanoïde grâce à un retour haptique. En plus, un nouvel algorithme d'équilibrage permettant un contrôle optimal de l'humanoïde lors de l'interaction avec l'environnement est également proposé. / While full autonomy in unknown environments is still in far reach, shared-control architectures where the human and an autonomous controller work together to achieve a common objective may be a pragmatic "middle-ground". In this thesis, we have tackled the different issues of shared-control architectures for grasping and sorting applications. In particular, the work is framed in the H2020 RoMaNS project whose goal is to automatize the sort and segregation of nuclear waste by developing shared control architectures allowing a human operator to easily manipulate the objects of interest. The thesis proposes several shared-control architectures for dual-arm manipulation with different operator/autonomy balance depending on the task at hand. While most of the approaches provide an instantaneous interface, we also propose architectures which automatically account for the pre-grasp and post-grasp trajectories allowing the operator to focus only on the task at hand (ex., grasping). The thesis also proposes a shared control architecture for controlling a force-controlled humanoid robot in which the user is informed about the stability of the humanoid through haptic feedback. A new balancing algorithm allowing for the optimal control of the humanoid under high interaction forces is also proposed.

Un des buts de la recherche et du développement des systèmes de transport intelligents est d'augmenter le confort et la sécurité des passagers, tout en réduisant la consommation d'énergie, la pollution de l'air et le temps de déplacement. L'introduction de voitures complètement autonomes sur la voie publique nécessite la résolution d'un certain nombre de problèmes techniques et en particulier de disposer de modules de planification de trajectoire robustes. Ce travail de thèse s'inscrit dans ce cadre. Il propose une architecture modulaire pour la planification de trajectoire d'un véhicule autonome. La méthode permet de générer des trajectoires constituées de courbes interpolées adaptées à des environnements complexes comme des virages, des ronds-points, etc., tout en garantissant la sécurité et le confort des passagers. La prise en compte de l'incertitude des systèmes de perception, des limites physiques du véhicule, de la disposition des routes et des règles de circulation est aussi assurée dans le calcul de la trajectoire. L'algorithme est capable de modifier en temps réel la trajectoire prédéfinie de façon à éviter les collisions. Le calcul de la nouvelle trajectoire maintient les accélérations latérales à leur minimum, assurant ainsi le confort du passager. L'approche proposée a été évaluée et validée dans des environnements simulés et sur des véhicules réels. Cette méthode permet d'éviter les obstacles statiques et dynamiques repérés par le système de perception.Un système d'aide à la conduite pour le contrôle partagé basé sur cette architecture est introduit. Il prend en compte l'arbitrage, la surveillance et le partage de la conduite tout en maintenant le conducteur dans la boucle de contrôle. Il laisse le conducteur agir tant qu'il n'y a pas de danger et interagit avec le conducteur dans le cas contraire. L'algorithme se décompose donc en deux processus : 1) évaluation du risque et, s'il y a un risque avéré 2) partage du contrôle à l'aide de signaux haptiques via le volant.La méthode de planification de trajectoire présentée dans cette thèse est modulaire et générique. Elle peut être intégrée facilement dans toute architecture d'un véhicule autonome. / Developments in the Intelligent Transportation Systems (ITS) field show promising results at increasing passengers comfort and safety, while decreasing energy consumption, emissions and travel time. In road transportation, the appearance of automated vehicles is significantly aiding drivers by reducing some driving-associated tedious tasks. However, there is still a long way to go before making the transition between automated vehicles (i.e. vehicles with some automated features) and autonomous vehicles on public roads (i.e. fully autonomous driving), specially from the motion planning point of view. With this in mind, the present PhD thesis proposes the design of a generic modular architecture for automated vehicles motion planning. It implements and improves curve interpolation techniques in the motion planning literature by including comfort as the main design parameter, addressing complex environments such as turns, intersections and roundabouts. It will be able to generate suitable trajectories that consider measurements' incertitude from the perception system, vehicle’s physical limits, the road layout and traffic rules. In case future collision states are detected, the proposed approach is able to change---in real-time---the current trajectory and avoid the obstacle in front. It permits to avoid obstacles in conflict with the current trajectory of the ego-vehicle, considering comfort limits and developing a new trajectory that keeps lateral accelerations at its minimum. The proposed approach is tested in simulated and real urban environments, including turns and two-lane roundabouts with different radii. Static and dynamic obstacles are considered as to face and interact with other road actors, avoiding collisions when detected. The functional architecture is also tested in shared control and arbitration applications, focusing in keeping the driver in the control loop to addition the system's supervision over drivers’ knowledge and skills in the driving task. The control sharing advanced driver assistance system (ADAS) is proposed in two steps: 1) risk assessment of the situation in hand, based on the optimal trajectory and driving boundaries identified by the motion planning architecture and; 2) control sharing via haptic signals sent to the driver through the steering wheel. The approach demonstrates the modularity of the functional architecture as it proposes a general solution for some of today's unsolved challenges in the automated driving field.

Les premiers documents attestant l'utilisation d'une chaise à roues utilisée pour transporter une personne avec un handicap datent du 6ème siècle en Chine. À l'exception des fauteuils roulants pliables X-frame inventés en 1933, 1400 ans d'évolution de la science humaine n'ont pas changé radicalement la conception initiale des fauteuils roulants. Pendant ce temps, les progrès de l'informatique et le développement de l'intelligence artificielle depuis le milieu des années 1980 ont conduit inévitablement à la conduite de recherches sur des fauteuils roulants intelligents. Plutôt que de se concentrer sur l'amélioration de la conception sous-jacente, l'objectif principal de faire un fauteuil roulant intelligent est de le rendre le plus accessible. Même si l'invention des fauteuils roulants motorisés ont partiellement atténué la dépendance d'un utilisateur à d'autres personnes pour la réalisation de leurs actes quotidiens, certains handicaps qui affectent les mouvements des membres, le moteur ou la coordination visuelle, rendent impossible l'utilisation d'un fauteuil roulant électrique classique. L'accessibilité peut donc être interprétée comme l'idée d'un fauteuil roulant adaptée à la pathologie de l'utilisateur de telle sorte que il / elle soit capable d'utiliser les outils d'assistance. S'il est certain que les robots intelligents sont prêts à répondre à un nombre croissant de problèmes dans les industries de services et de santé, il est important de comprendre la façon dont les humains et les utilisateurs interagissent avec des robots afin d'atteindre des objectifs communs. En particulier dans le domaine des fauteuils roulants intelligents d'assistance, la préservation du sentiment d'autonomie de l'utilisateur est nécessaire, dans la mesure où la liberté individuelle est essentielle pour le bien-être physique et social. De façon globale, ce travail vise donc à caractériser l'idée d'une assistance par contrôle partagé, et se concentre tout particulièrement sur deux problématiques relatives au domaine de la robotique d'assistance appliquée au fauteuil roulant intelligent, à savoir une assistance basée sur la vision et la navigation en présence d'humains. En ciblant les tâches fondamentales qu'un utilisateur de fauteuil roulant peut avoir à exécuter lors d'une navigation en intérieur, une solution d'assistance à bas coût, basée vision, est conçue pour la navigation dans un couloir. Le système fournit une assistance progressive pour les tâches de suivi de couloir et de passage de porte en toute sécurité. L'évaluation du système est réalisée à partir d'un fauteuil roulant électrique de série et robotisé. A partir de la solution plug and play imaginée, une formulation adaptative pour le contrôle partagé entre l'utilisateur et le robot est déduite. De plus, dans la mesure où les fauteuils roulants sont des dispositifs fonctionnels qui opèrent en présence d'humains, il est important de considérer la question des environnements peuplés d'humains pour répondre de façon complète à la problématique de la mobilité en fauteuil roulant. En s'appuyant sur les concepts issus de l'anthropologie, et notamment sur les conventions sociales spatiales, une modélisation de la navigation en fauteuil roulant en présence d'humains est donc proposée. De plus, une stratégie de navigation, qui peut être intégrée sur un robot social (comme un fauteuil roulant intelligent), permet d'aborder un groupe d'humains en interaction de façon équitable et de se joindre à eux de façon socialement acceptable. Enfin, à partir des enseignements tirés des solutions proposées d'aide à la mobilité en fauteuil roulant, nous pouvons formaliser mathématiquement un contrôle adaptatif partagé pour la planification de mouvement relatif à l'assistance à la navigation. La validation de ce formalisme permet de proposer une structure générale pour les solutions de navigation assistée en fauteuil roulant et en présence d'humains. / Earliest records of a wheeled chair used to transport a person with disability dates back to the 6m century in China. With the exception of the collapsible X-frame wheelchairs invented in 1933, 1400 years of human scientific evolution has not radically changed the initial wheelchair design. Meanwhile, advancements in computing and the development of artificial intelligence since the mid-1980s has inevitably led to research on Intelligent Wheelchairs. Rather than focusing on improving the underlying design, the core objective of making a wheelchair intelligent is to make it more accessible. Even though the invention of the powered wheelchairs have partially mitigated a user's dependence on other people for their daily routines, some disabilities that affect limb movements, motor or visual coordination, make il impossible for a user to operate a common powered wheelchair. Accessibility can also thus be thought of as the idea, where the wheelchair adapts to the user malady such that he/she is able to utilize its assistive capabilities. While it is certain that intelligent robots are poised to address a growing number of issues in the service and medical care industries, it is important to resolve how humans and users interact with robots in order to accomplish common objectives. Particularly in the assistive intelligent wheelchair domain, preserving a sense of autonomy with the user is required, as individual agency is essential for his/her physical and social well-being. This work thus aims to globally characterize the idea of assistive shared control while particularly devoting the attention to two issues within the intelligent assistive wheelchair domain viz. vision-based assistance and human-aware navigation.Recognizing the fundamental tasks that a wheelchair user may have to execute in indoor environments, we design low­cost vision-based assistance framework for corridor navigation. The framework provides progressive assistance for the tasks of safe corridor following and doorway passing. Evaluation of the framework is carried out on a robotized off-the­shelf wheelchair. From the proposed plug and play design, we infer an adaptive formulation for sharing control between user and robot. Furthermore, keeping in mind that wheelchairs are assistive devices that operate in human environments, it is important to consider the issue of human-awareness within wheelchair mobility. We leverage spatial social conventions from anthropology to surmise wheelchair navigation in human environments. Moreover, we propose a motion strategy that can be embedded on a social robot (such as an intelligent wheelchair) that allows il to equitably approach and join a group of humans in interaction. Based on the lessons learnt from the proposed designs for wheelchair mobility assistance, we can finally mathematically formalize adaptive shared control for assistive motion planning. ln closing, we demonstrate this formalism in order to design a general framework for assistive wheelchair navigation in human environments.

Alors que l’utilisation d’un fauteuil roulant permet aux personnes en situation de handicap de compenser une perte de la mobilité, certaines personnes se voient privées de l’utilisation d’un fauteuil roulant électrique. En effet, la présence de troubles cognitifs ou de la perception visuelle altère la capacité à conduire sans danger. Dans ce contexte, l’accès à la mobilité peut être amélioré par l’apport d’aides techniques adaptées permettant de compenser la perte de mobilité dans tous types d’environnements. Alors que les premiers travaux sur les fauteuils roulants intelligents datent du début des années 80, aucune solution n’est à ce jour sur le marché ou dans les centres de rééducation. Ce travail vise à proposer un ensemble de solutions d’aide à la conduite de fauteuil roulant électrique conçu en collaboration. Le développement de telles aides techniques constitue de multiples défis robotiques mêlant techniques de détection innovantes et méthodes de contrôle partagé avec l’utilisateur. Dans ce travail, un simulateur de conduite visant à appuyer la recherche et le développement de nouvelles solutions robotiques est proposé. Puis des solutions bas coût d’assistance semiautonome à la conduite en intérieur et en extérieur sont détaillées. L’évaluation avec des participants sains nous permet de valider les méthodes mathématiques mises en oeuvre et de fournir des preuves de concept des solutions proposées. Enfin, les premières évaluations cliniques avec des usagers au Pôle MPR Saint Hélier montrent la validation de de la méthode proposée en termes de satisfaction des utilisateurs. / While the use of a wheelchair allows people with disabilities to compensate for a loss of mobility, people with severe disabilities are denied the use of a power wheelchair. Indeed, cognitive or visual perception impairments can affect the ability to drive safely. In this context, access to mobility can be improved by providing appropriate assistive technologies to compensate for loss of mobility in all types of environments. While the first research on smart wheelchairs dates back to the early 1980s, no solutions have yet been proposed on the market or in rehabilitation centers and other specialized structures. This work aims to propose a set of solutions for power wheelchair navigation assistance designed in close collaboration with users and therapists. The development of such assistive solutions faces multiple robotic challenges combining innovative detection techniques, shared control with the user. In this work, a driving simulator supporting research and development of new robotic solutions for wheelchair navigation assistance is proposed. Then low-cost semi-autonomous assistance solutions for navigation assistance in indoor and outdoor environments are detailed. The evaluation with able-bodied participants allows to validate the mathematical methods and provide proof of concept of the proposed solutions. Finally, the first clinical evaluations with regular users at Pôle MPR Saint Hélier show the validation of the proposed framework in terms of user satisfaction.

Les récentes percées technologiques dans les domaines de l’actionnement, de la perception et de l’intelligence artificielle annoncent une nouvelle ère pour l’assistance à la conduite et les véhicules hautement automatisés. Toutefois, dans un contexte où l’automatisation demeure imparfaite, il est primordial de s’assurer que le système d’automatisation de la conduite puisse maintenir la conscience de la situation du conducteur afin que ce dernier puisse accomplir avec succès son rôle de supervision des actions du système. En même temps, le système doit pouvoir assurer la sécurité du véhicule et prévenir les actions du conducteur qui risqueraient de compromettre sa sécurité et celle des usagers de la route. Il est donc nécessaire d’intégrer dès la conception du système automatisé de conduite, la problématique des interactions avec le conducteur en réglant les problèmes de partage de tâche et de degré de liberté, d’autorité et de niveau d’automatisation du système. S’inscrivant dans le cadre du projet ANR-CoCoVeA (Coopération Conducteur-Véhicule Automatisé), cette thèse se penche de plus près sur la question de la coopération entre l’automate de conduite et le conducteur. Notre objectif est de fournir au conducteur un niveau d’assistance conforme à ses attentes, capable de prendre en compte ses intentions tout en assurant un niveau de sécurité important. Pour cela nous proposons un cadre général qui intègre l’ensemble des fonctionnalités nécessaires sous la forme d’une architecture permettant une coopération à plusieurs niveaux de la tâche de conduite. Les notions d’attribution des tâches et de gestion d’autorité avec leurs différentes nuances sont abordées et l’ensemble des fonctions du système identifiées dans l’architecture ont été étudiées et adaptées pour ce besoin de coopération. Ainsi, nous avons développé des algorithmes de décision de la manœuvre à effectuer, de planification de trajectoire et de contrôle qui intègrent des mécanismes leur permettant de s’adapter aux actions et aux intentions du conducteur lors d’un éventuel conflit. En complément de l’aspect technique, cette thèse étudie les notions de coopération sous l’angle des facteurs humains en intégrant des tests utilisateur réalisés sur le simulateur de conduite dynamique SHERPA-LAMIH. Ces tests ont permis à la fois de valider les développements réalisés et d’approfondir l’étude grâce à l’éclairage qu’ils ont apporté sur l’intérêt de chaque forme de coopération. / The recent technological breakthroughs in the actuation, perception and artificial intelligence domains herald a new dawn for driving assistance and highly automated driving. However, in a context where the automation remains imperfect and prone to error, it is crucial to ensure that the automated driving system maintains the driver’s situation awareness in order to be able to successfully and continuously supervise the system’s actions. At the same time, the system must be able to ensure the safety of the vehicle and prevent the driver’s actions that would compromise his safety and that of other road users. Therefore, it is essential that the issue of interaction and cooperation with the driver is addressed throughout the whole system design process. This entails the issues of task allocation, authority management and levels of automation. Conducted in the scope of the projet ANR-CoCoVeA (French acronym for: "Cooperation between Driver and Automated Vehicle"), this thesis takes a closer look at the question of cooperation between the driver and automated driving systems. Our main objective is to provide the driver with a suitable assistance level that accounts for his intentions while ensuring global safety. For this matter, we propose a general framework that incorporates the necessary features for a successful cooperation at the different levels of the driving task in the form of a system architecture. The questions of task allocation and authority management are addressed under their different nuances and the identified system functionalities are studied and adapted to match the cooperation requirements. Therefore, we have developed algorithms to perform maneuver decision making, trajectory planning, and control that include the necessary mechanisms to adapt to the driver’s actions and intentions in the case of potential conflicts. In addition to the technical aspects, this thesis studies the cooperation notions from the human factor perspective. User test studies conducted on the SHERPA-LAMIH dynamic simulator allowed for the validation of the different developments while shedding light on the benefits of different cooperation forms.

Face à l’évolution rapide des technologies nécessaires à l’automatisation de la conduite au cours de ces dernières années, les grands constructeurs automobiles promettent la commercialisation de véhicules autonomes à l’horizon 2020. Cependant, la définition des interactions entre les systèmes de conduite automatisée et le conducteur au cours de la tâche de conduite reste une question ouverte. L'objectif de cette thèse est de concevoir, développer et évaluer des principes de coopération entre le conducteur et les systèmes de conduite automatisée. Compte tenu de la complexité d'un tel Système Homme-Machine, la thèse propose, en premier lieu une architecture de contrôle coopératif hiérarchique et deux principes de coopération généraux sur deux niveaux dans l’architecture qui serviront ensuite de base commune pour la conception des systèmes coopératifs développés pour les cas d’usages définis. Afin d’assurer une coopération efficace avec le conducteur dans un environnement de conduite dynamique, le véhicule autonome a besoin de comprendre la situation et de partager sa compréhension de la situation avec le conducteur. Pour cela, cette thèse propose un formalisme de représentation de la scène de conduite basé sur le repère de Frenet. Ensuite, une méthode de prédiction de trajectoire est également proposée. Sur la base de la détection de manœuvre et de l'estimation du jerk, cette méthode permet d’améliorer la précision de la trajectoire prédite comparée à celle déterminée par la méthode basée sur une hypothèse d'accélération constante. Dans la partie d’études de cas, deux principes de coopération sont mis en œuvre dans deux cas d’usage. Dans le premier cas de la gestion d’insertion sur autoroute, un système de contrôle longitudinal coopératif est conçu. Il comporte une fonction de planification de manœuvre et de génération de trajectoire basée sur la commande prédictive. En fonction du principe de coopération, ce système peut à la fois gérer automatiquement l’insertion d’un véhicule et donner la possibilité au conducteur de changer la décision du système. Dans le second cas d'usage qui concerne le contrôle de trajectoire et le changement de voie sur autoroute, le problème de partage du contrôle est formulé comme un problème d’optimisation sous contraintes qui est résolu en ligne en utilisant l’approche de la commande prédictive (MPC). Cette approche assure le transfert continu de l’autorité du contrôle entre le système et le conducteur en adaptant les pondérations dans la fonction de coût et en mettant en œuvre des contraintes dynamiques en ligne dans le modèle prédictif, tout en informant le conducteur des dangers potentiels grâce au retour haptique sur le volant. Les deux systèmes sont évalués à l’aide de tests utilisateur sur simulateur de conduite. En fonction des résultats des tests, cette thèse discute la question des facteurs humains et la perception de l'utilisateur sur les principes de coopération. / Given rapid advancement of automated driving (AD) technologies in recent years, major car makers promise the commercialization of AD vehicles within one decade from now. However, how the automation should interact with human drivers remains an open question. The objective of this thesis is to design, develop and evaluate interaction principles for AD systems that can cooperate with a human driver. Considering the complexity of such a human-machine system, this thesis begins with proposing two general cooperation principles and a hierarchical cooperative control architecture to lay a common basis for interaction and system design in the defined use cases. Since the proposed principles address a dynamic driving environment involving manually driven vehicles, the AD vehicle needs to understand it and to share its situational awareness with the driver for efficient cooperation. This thesis first proposes a representation formalism of the driving scene in the Frenet frame to facilitate the creation of the spatial awareness of the AD system. An adaptive vehicle longitudinal trajectory prediction method is also presented. Based on maneuver detection and jerk estimation, this method yields better prediction accuracy than the method based on constant acceleration assumption. As case studies, this thesis implements two cooperation principles for two use cases respectively. In the first use case of highway merging management, this thesis proposes a cooperative longitudinal control framework featuring an ad-hoc maneuver planning function and a model predictive control (MPC) based trajectory generation for transient maneuvers. This framework can automatically handle a merging vehicle, and at the mean time it offers the driver a possibility to change the intention of the system. In another use case concerning highway lane positioning and lane changing, a shared steering control problem is formulated in MPC framework. By adapting the weight on the stage cost and implementing dynamic constraints online, the MPC ensures seamless control transfer between the system and the driver while conveying potential hazards through haptic feedback. Both of the designed systems are evaluated through user tests on driving simulator. Finally, human factors issue and user’s perception on these new interaction paradigms are discussed.