Cette thèse concerne le contrôle coopératif de systèmes multi-agents. Ce sujet a été largement étudié dans la littérature récente en raison de son grand nombre d'applications. Cette thèse propose des nouvelles conceptions de stratégies de contrôle collaboratif afin de réaliser une mission d'exploration sous-marine. En particulier, l'objectif final est de diriger une flotte de véhicules autonomes sous-marins, équipés de capteurs appropriés, jusqu'à l'emplacement d'une source de température, de polluants ou d'eau douce. Dans cette situation, il est pertinent de considérer les contraintes de communication entre véhicules qui sont décrites au moyen d'un graphe de communication. Les premières contributions traitent du développement des lois de commande d'une formation qui stabilisent la flotte vers des formations variant dans le temps, et qui, de plus, distribuent uniformément les véhicules le long de la formation. Enfin, le problème de recherche d'une source est abordé par l'interprétation de la flottille de véhicules comme un réseau de capteurs mobiles. En particulier, il est démontré que les mesures recueillies par la flotte de véhicules permettent d'estimer le gradient de concentration de la quantité d'intérêt. En suivant cette idée, un algorithme distribué basé sur des algorithmes de consensus est proposé pour estimer la direction du gradient d'une distribution de signal.

Cette thèse concerne le contrôle coopératif de systèmes multi-agents. Ce sujet a été largement étudié dans la littérature récente en raison de son grand nombre d'applications. Cette thèse propose de nouvelles conceptions de stratégies de contrôle collaboratif afin de réaliser une mission d'exploration sous-marine. En particulier, l'objectif final est de diriger une flotte de véhicules autonomes sous-marins, équipés de capteurs appropriés, jusqu'à l'emplacement d'une source de température, de polluants ou d'eau douce. Dans cette situation, il est pertinent de considérer les contraintes de communication entre véhicules qui sont décrites au moyen de graphe de communication. Les premières contributions traitent du développement de commandes de formation qui stabilisent la flotte vers des formations variant dans le temps, et qui, de plus, distribuent uniformément les véhicules le long de la formation. Enfin, le problème de recherche est abordée par l'interprétation de la flotte de véhicules comme un réseau mobile de capteurs. En particulier, il est démontré que les mesures recueillies par la flotte de véhicules permet d'estimer le gradient de concentration de la quantité d'intérêt. Suivant cette idée, un algorithme distribué basé sur des algorithmes de consensus est proposé d'estimer la direction du gradient d'une distribution du signal.

Cette thèse concerne le contrôle coopératif de systèmes multi-agents. Ce sujet a été largement étudié dans la littérature récente en raison de son grand nombre d'applications. Cette thèse propose de nouvelles conceptions de stratégies de contrôle collaboratif afin de réaliser une mission d'exploration sous-marine. En particulier, l'objectif final est de diriger une flotte de véhicules autonomes sous-marins, équipés de capteurs appropriés, jusqu'à l'emplacement d'une source de température, de polluants ou d'eau douce. Dans cette situation, il est pertinent de considérer les contraintes de communication entre véhicules qui sont décrites au moyen de graphe de communication. Les premières contributions traitent du développement de commandes de formation qui stabilisent la flotte vers des formations variant dans le temps, et qui, de plus, distribuent uniformément les véhicules le long de la formation. Enfin, le problème de recherche est abordée par l'interprétation de la flotte de véhicules comme un réseau mobile de capteurs. En particulier, il est démontré que les mesures recueillies par la flotte de véhicules permet d'estimer le gradient de concentration de la quantité d'intérêt. Suivant cette idée, un algorithme distribué basé sur des algorithmes de consensus est proposé d'estimer la direction du gradient d'une distribution du signal. / This dissertation focuses on cooperative control of multi-agent systems. This topic has been extensively studied in recent literature due to its large number of applications. This thesis is concerned by the design of collaborative control strategies in order to achieve an underwater exploration mission. In particular, the final aim is to steer a fleet of autonomous underwater vehicles, which are equipped by appropriate sensors, to the location of a source of temperature, pollutant or fresh water. In this situation it is relevant to consider constraints in the communication between vehicles which are described by means of a communication graph. The first contributions deal with the development of cooperative formation control laws which stabilize the fleet to time-varying formations and, in addition, which also distribute the vehicles uniformly along the formation. Finally, the source-seeking problem is tackled by interpreting the fleet of vehicles as a mobile sensors network. In particular, it is shown that the measurements collected by the fleet of vehicles allows us to approximate the gradient of a scalar field. Following this idea, a distributed algorithm based on consensus algorithms is proposed to estimate the gradient direction of a signal distribution.

L'utilisation de véhicules individuels est de plus en plus importante dans les centres-villes. Ceci entraîne de nombreux effets secondaires tels que la pollution, l'embouteillage et une augmentation des accidents. Les technologies liées au développement des véhicules intelligents ont pour but de surmonter ces problèmes. Certaines des solutions proposées sont déjà accessibles au grand public, telles que les systèmes de préventions des collisions ou les aides aux maintient dans les files de circulation... Actuellement, de nombreux travaux se concentrent sur la recherche de solutions adaptées et acceptables à ces problèmes et notamment sur la gestion des embouteillages. Les solutions proposées permettent de résoudre le problème du trafic, que ce soit au niveau du système, en se concentrant sur la gestion de feux de circulation ou au niveau individuel en offrant aux véhicules de meilleurs systèmes de contrôle et de perception visant à réduire le temps de réponse et / ou à accroître la capacité des routes.Du point de vue des véhicules, l'une des solutions les plus prometteuses est de regrouper les véhicules en convoi (trains de véhicules ou platoon). Deux principales tendances peuvent être trouvées dans la littérature. D'un côté, les approches globales sont basées sur un référentiel commun, généralement lié au lieu d'évolution des véhicules, et partagé par tous les véhicules du train. Ensuite, chaque véhicule se comporte en prenant en compte cette référence partagée qui peut être soit la trajectoire du premier véhicule du train, soit une trajectoire de référence construite au préalable. La seconde catégorie dite de type approche locale est basée sur les capacités de perception locales des véhicules. Dans ce cadre, certaines méthodes, basées sur des algorithmes de contrôle classiques ou sur des liaisons d'interaction physiques et inter-véhicules, sont développées.Malgré de nombreux travaux sur ce sujet, qui se concentrent principalement sur le contrôle des véhicules individuels, peu d'entre eux considèrent le contrôle de convoi d'un point de vue système de transport. Or, ce point de vue système est particulièrement important lorsque plusieurs convoi doivent partager le réseau routier et se rencontrer à des nœuds critiques tels que carrefours et ronds-points. Cette problématique introduit de nouveaux défis tels que: 1) l'organisation des véhicules en trains de véhicules, 2) les interactions entre les trains de véhicules et 3) les stratégies de partage de l'infrastructure routière efficaces, fiables et sûres. Résoudre ces problèmes permettra alors d'envisager la solution train de véhicules comme un bon candidat pour résoudre les problèmes de flux de trafic au niveau du système de transport.Le but de cette thèse est de proposer une approche basée sur le paradigme multi-agent se focalisant sur les problématiques liées aux intersections entre des trains de véhicules. Ainsi, nous proposons un modèle de contrôle coopératif reposant sur des processus décisionnels multi-niveaux. Ce contrôle permet à la fois de préserver la cohérence et la sécurité de chaque train de véhicule et d'adapter leur comportement de manière à rendre efficace le partage de l'infrastructure. le modèle proposé est divisé en trois niveaux différents: au niveau du train, au niveau véhicule et au niveau composant de la chaîne de contrôle/commande. Cette thèse se focalise principalement sur les deux premiers niveaux. Ainsi, le processus décisionnel du train prend ses informations au niveau des autres trains et de ses constituants et envoi des requêtes au niveau véhicule. Le processus décisionnel au niveau véhicule fusionne les informations locales de sa perception propre et celles fournies par le train et produit des consignes appliquées par le niveau contrôle/commande. Cette thèse étudie également les possibilités de reconfiguration dynamique des trains en utilisant les intersections. / The use of individual vehicles is becoming more and more important in inner cities, leading to many side problems such as traffic jam, air pollution and accidents. Intelligent vehicles have been studied so as to overcome these problems. Some solutions provided by these works are already available to the general public market such as city safety systems, lane assists,... Many research works are focusing on finding suitable and acceptable solutions to these problems and dealing with traffic jam management. The proposal can tackle the traffic jam problem whether on system level or on individual vehicle providing better control and perception systems aimed at reducing time response and/or at increasing the road capacity.On the vehicle side, one promising solutions is vehicles platoons (vehicles-train) making possible a huge reduction of the longitudinal distance between vehicles and thus allowing an increase of roads capacity. Basically, two main trends can be found literature. On one side, global approaches are based on a common reference frame, generally tied to the vehicles playground, shared by all vehicles of the train. Then, each vehicle behaves according to this shared reference which can be either the trajectory of the first vehicle of the train or a reference trajectory built offline. On the other side, local approaches are based on vehicle local perception abilities. Some methods, based on classical control algorithms or physical-inspired and inter-vehicular interaction link, are developed.Despite numerous research works on this subject, which are focusing on individual vehicle control, few of them consider the platoon control solution on the system point of view. However, this system point of view is particularly important when several platoons have to share the road network and meet at critical nodes such as crossroads and roundabouts. This introduces new issues such as (1) how to organize vehicles and trains of vehicle, (2) the interactions between trains of vehicles and (3) the strategies of sharing the road infrastructure efficient, reliable and safe. Solving these problems will then allow considering vehicles-train solution as a good candidate for solving traffic flow issues at transportation system level.The goal of this thesis is to propose an approach, based on multi-agent paradigm, which aims at dealing with systems level issues focusing mainly on intersections between vehicles-trains of vehicles. Thus, we propose a cooperative control system which relies on multi-level decision processes aimed at dealing with the interaction of platoons at road network nodes. This cooperative control system allows both to maintain the coherence and the safety condition of each involved train of vehicles and to adapt each train components behavior so as to make train shared the road, and especially roundabouts and crossroads, efficiently (i.e. without stopping any vehicle). This cooperative control system is divided into three different levels. The global train state is managed at the train-level decision process based on the train level perceptions. The vehicle-level process makes the decision concerning each individual vehicle according to data provided by the train-level and to the interaction between vehicles. Finally, the motor-level process makes the link between the vehicle-level command and hardware level of vehicles. In this thesis, we focus on the train-level and vehicle-level. When encountering, trains exchange information such as one part of their perceptions.Besides the goal of having an efficient approach so as to enable several vehicles-trains to share the road infrastructure, we also strategies to transform the meetings of vehicles-trains at road nodes into reconfiguration spots where trains can reconfigure and recombine.The developed algorithm are tested in simulation so as to obtain proper evaluation of our proposal using suitable indicators.

Cette thèse considère principalement trois problèmes dans le domaine du contrôle distribué coopératif des systèmes multi-agents(SMA): le consensus, la navigation en formation et le maintien en formation d'un groupe d'agents lorsqu'un agent disparait. Nous proposons 3 algorithmes pour résoudre le problème du calcul distribué d'un consensus à partir de l'approche leadeur-suiveur dans le contexte SMA à dynamique non-linéaire. La référence est définie comme un leader virtuel dont on n'obtient, localement, que les données de position et de vitesse. Pour résoudre le problème du suivi par consensus pour les SMA à dynamique non-linéaire, nous considérons le suivi par consensus pour SMA de premier ordre. On propose des résultats permettant aux suiveurs de suivre le leadeur virtuel en temps fini en ne considérant que les positions des agents. Ensuite, nous considérons le suivi par consensus de SMA de second. Dans le cas de la planification de trajectoire et la commande du mouvement de la formation multi-agents. L'idée est d'amener la formation, dont la dynamique est supposée être en 3D, d'une configuration initiale vers une configuration finale (trouver un chemin faisable en position et orientation) en maintenant sa forme tout le long du chemin en évitant les obstacles. La stratégie proposée se décompose en 3 étapes. Le problème du Closing-Rank se traduit par la réparation d'une formation rigide multi-agents "endommagée" par la perte de l'un de ses agents. Nous proposons 2 algorithmes d'autoréparation systématique pour récupérer la rigidité en cas de perte d'un agent. Ces réparations s'effectuent de manière décentralisée et distribuée n'utilisant que des informations de voisinage.

L'adoption récente et généralisée des systèmes d'automatisation des véhicules, avec l’incorporation de la connectivité entre voitures, a encouragé l’utilisation des techniques comme le Contrôle Croisière Adaptatif Coopératif (CACC) et la conduite en convoi. Ces techniques ont prouvé l’amélioration du flux de trafic et la sécurité de la conduite, tout en réduisant la consommation d’énergie et les émissions CO_2. Néanmoins, la robustesse et la stabilité stricte du convoi, malgré les délais de communication et l’hétérogénéité des convois, restent des sujets de recherche en cours. Cette thèse a pour sujet la conception, l’analyse et validation de systèmes de contrôle pour le car-following automatisé et coopératif, en ciblant l’augmentation de ses avantages et son usage, en se concentrant sur la robustesse et la stabilité du convoi même sur des séries de véhicules hétérogènes avec des retards de communication. Une structure feedforward/feedback est développée, dont sa modularité est fondamentale pour la mise au point des approches avec des objectifs différents mais complémentaires. L’architecture permet non seulement l’adoption d’une stratégie d’espacement pour la range entière de vitesse, mais elle peut aussi être employée dans le cadre d’un CACC basé sur une machine d’état pour la conduite en convoi sur des environnements urbains avec des capacités de freinage d’urgence et de rejoint du convoi. Des différents algorithmes pour la conception de systèmes de contrôle feedback pour la régulation des distances sont présentés, pour quoi le calcul d’ordre fractionnaire démontre fournir des réponses fréquentielles de boucle fermé plus précises et satisfaire des besoins plus exigeantes. La performance est assurée malgré l’hétérogénéité avec la proposition de deux approches feedforward différents. Le premier est basé sur une topologie en considérant que le véhicule précédent dans la boucle, tandis que le deuxième inclut le véhicule leader pour améliorer la performance de suivi. Les algorithmes proposés sont validés avec des études de stabilité dans le domaine du temps et fréquence, ainsi que simulations et expérimentations réelles. / Recent widespread adoption of vehicle automation and introduction of vehicle-to-vehicle connectivity has opened the doors for techniques as Cooperative Adaptive Cruise Control (CACC) and platooning, showing promising results in terms of traffic capacity and safety improvement, while reducing fuel consumption and CO_2 emissions. However, robustness and strict string stability, despite communication delays and string heterogeneity is still an on-going research field. This thesis deals with the design, study and validation of control systems for cooperative automated car-following, with the purpose of extending their benefits and encourage their employment, focusing on robustness and string stability, despite possible V2V communication delays and string heterogeneity. A feedforward/feedback hierarchical control structure is developed, which modularity is fundamental for the proposal of approaches that target different but complementary performance objectives. The architecture not only permits the adoption of a full speed range spacing policy that target multiple criteria, but can also be employed in a state machine-based CACC framework for urban environments with emergency braking and platoon re-joining capabilities in case of pedestrian interaction. Different feedback control design algorithms are presented for the gap-regulation, for which the fractional-order calculus is demonstrated to provide more accurate closed loop frequency responses and satisfy more demanding requirements. Desired performance is ensured in spite of string heterogeneity through the proposal of two feedforward methods : one based on predecessor-only topology, while the second includes the leader vehicle information on feedforward to gain tracking capabilities. Proposed control algorithms are validated through time and frequency-domain stability studies, simulation and real platforms experiments.

Cette thèse considère principalement trois problèmes dans le domaine du contrôle distribué coopératif des systèmes multi-agents(SMA): le consensus, la navigation en formation et le maintien en formation d’un groupe d’agents lorsqu’un agent disparait. Nous proposons 3 algorithmes pour résoudre le problème du calcul distribué d’un consensus à partir de l’approche leadeur-suiveur dans le contexte SMA à dynamique non-linéaire. La référence est définie comme un leader virtuel dont on n’obtient, localement, que les données de position et de vitesse. Pour résoudre le problème du suivi par consensus pour les SMA à dynamique non-linéaire, nous considérons le suivi par consensus pour SMA de premier ordre. On propose des résultats permettant aux suiveurs de suivre le leadeur virtuel en temps fini en ne considérant que les positions des agents. Ensuite, nous considérons le suivi par consensus de SMA de second. Dans le cas de la planification de trajectoire et la commande du mouvement de la formation multi-agents. L’idée est d’amener la formation, dont la dynamique est supposée être en 3D, d’une configuration initiale vers une configuration finale (trouver un chemin faisable en position et orientation) en maintenant sa forme tout le long du chemin en évitant les obstacles. La stratégie proposée se décompose en 3 étapes. Le problème du Closing-Rank se traduit par la réparation d’une formation rigide multi-agents "endommagée" par la perte de l'un de ses agents. Nous proposons 2 algorithmes d’autoréparation systématique pour récupérer la rigidité en cas de perte d'un agent. Ces réparations s’effectuent de manière décentralisée et distribuée n’utilisant que des informations de voisinage / This dissertation focuses on distributed cooperative control of multi-agent systems. First, the leader-following consensus for multi-agent systems with nonlinear dynamics is investigated. Three consensus algorithms are proposed and some sufficient conditions are obtained for the states of followers converging to the state of virtual leader globally exponentially. Second, the consensus tracking for multi-agent systems with nonlinear dynamics is investigated. Some consensus tracking algorithms are developed, and some sufficient conditions are obtained. Based on these consensus tracking algorithms and sufficient conditions, it is shown that in first-order multi-agent systems all followers can track the virtual leader in finite time, and in second-order multi-agent systems the consensus tracking can be achieved at least globally exponentially. Third, the path planning and motion control of multi-agent formation is studied, where a practical framework is provided. In order to find a collision-free and deadlock-free feasible path for the whole formation, an optimizing algorithm is given to optimize the path generated by A* search algorithm. In order to realize the cohesive motion of a persistent formation in 3-dimensional space, a set of decentralized control laws is designed. Finally, the formation keeping problem is studied. We mainly focus on the closing ranks problem, which deals with the addition of links to a rigid multi-agent formation that is “damaged" by losing one of its agents, in order to recover rigidity. Some graph theoretical results are obtained, and some systematic ’self-repair’ operations are proposed to recover the rigidity in case of agent removals

Un groupe de robots collaboratifs peut gérer des tâches qui sont difficiles, voire impossibles, à accomplir par un seul. On appelle un ensemble de robots coopérant un système multi-agents (SMA). L'interaction entre agents est un facteur clé dans la commande coopérative qui pose d'importants défis théoriques et pratiques. L'une des tâches du contrôle coopératif est le consensus dont l'objectif est de concevoir des protocoles de commande afin de parvenir à un accord entre leurs états respectifs. Cette thèse améliore la navigation pour les SMA, tout en tenant compte de certaines contraintes pratiques (modèle du robot et contraintes temporelles) dans la conception de contrôleurs coopératifs pour chaque agent, de manière décentralisée. Dans cette thèse, deux directions sont étudiées. D'une part, le taux de convergence est une spécification de performance importante pour la conception du contrôleur pour un système dynamique. La convergence rapide est toujours recherchée pour améliorer les performances et la robustesse. La plupart des algorithmes de consensus existants se concentrent sur la convergence asymptotique, où le temps d'établissement est infini. Cependant, de nombreuses applications nécessitent une convergence rapide généralement caractérisée par une stratégie de commande à temps fini. De plus, la commande à temps fini autorise certaines propriétés intéressantes, mais le temps de stabilisation dépend des conditions initiales des agents. L'objectif ici est de concevoir un protocole de consensus leader-follower à temps fixe pour les SMA décrits en temps continu. Ce problème est étudié en utilisant la théorie de la stabilisation à temps fixe, qui garantit que le temps de stabilisation est borné quelles que soient les conditions initiales. Les contrôleurs et les observateurs à modes glissants sont conçus pour que chaque agent résolve le problème du consensus à temps fixe lorsque le leader est dynamique. D'autre part, par rapport aux systèmes à temps continu, le problème du consensus dans un cadre à temps discret convient mieux aux applications pratiques en raison de la limitation des ressources de calcul pour chaque agent. Le modèle de commande prédictive (MPC) permet de gérer les contraintes de commande et d'état des systèmes. Dans cette thèse, cette méthode est appliquée pour traiter le problème du consensus en temps discret en laissant chaque agent résoudre, à chaque étape, un problème de commande optimale contraint impliquant uniquement l'état des agents voisins. Les performances de suivi sont également améliorées dans cette thèse en ajoutant de nouveaux termes à partir du MPC classique. Les contrôleurs proposés sont simulés et implémentés sur un groupe composé de plusieurs robots réels en utilisant ROS (Robotic Operating System). Dans cette thèse, quelques solutions correspondant au problème de la connexion entre plusieurs robots mobiles de manière décentralisée, du réglage des périodes d'échantillonnage et des paramètres de contrôle sont également abordées. / Nowadays, robots have become increasingly important to investigate hazardous and dangerous environments. A group of collaborating robots can often deal with tasks that are difficult, or even impossible, to be accomplished by a single robot. Multiple robots working in a cooperative manner is called as a Multi-Agent System (MAS). The interaction between agents to achieve a global task is a key in cooperative control. Cooperative control of MASs poses significant theoretical and practical challenges. One of the fundamental topics in cooperative control is the consensus where the objective is to design control protocols between agents to achieve a state agreement. This thesis improves the navigation scheme for MASs, while taking into account some practical constraints (robot model and temporal constraints) in the design of cooperative controllers for each agent, in a fully decentralized way. In this thesis, two directions are investigated. On one hand, the convergence rate is an important performance specification to design the controller for a dynamical system. As an important performance measure for the coordination control of MASs, fast convergence is always pursued to achieve better performance and robustness. Most of the existing consensus algorithms focus on asymptotic convergence, where the settling time is infinite. However, many applications require a high speed convergence generally characterized by a finite-time control strategy. Moreover, finite-time control allows some advantageous properties but the settling time depend on the initial states of agents. The objective here is to design a fixed-time leader-follower consensus protocol for MASs described in continuous-time. This problem is studied using the powerful theory of fixed-time stabilization, which guarantee that the settling time is upper bounded regardless to the initial conditions. Sliding mode controllers and sliding mode observers are designed for each agent to solve the fixed-time consensus tracking problem when the leader is dynamic. On the other hand, compared with continuous-time systems, consensus problem in a discrete-time framework is more suitable for practical applications due to the limitation of computational resources for each agent. Model Predictive Control (MPC) has the ability to handle control and state constraints for discrete-time systems. In this thesis, this method is applied to deal with the consensus problem in discrete-time by letting each agent to solve, at each step, a constrained optimal control problem involving only the state of neighboring agents. The tracking performances are also improved in this thesis by adding new terms in the classical MPC technique. The proposed controllers will be simulated and implemented on a team of multiple Mini-Lab Enova Robots using ROS (Robotic Operating System) which is an operating system for mobile robots. ROS provides not only standard operating system services but also high-level functionalities. In this thesis, some solutions corresponding to problem of connection between multiple mobile robots in a decentralized way for a wireless robotic network, of tuning of the sampling periods and control parameters are also discussed.