Parmi les nombreuses recherches en matière de planification et de contrôle des mouvements pour des applications robotiques, l'humanité n'a jamais atteint un point où les robots seraient parfaitement fonctionnels et autonomes dans des environnements dynamiques. Bien qu'il soit controversé de discuter de la nécessité de ces robots, il est très important d'aborder les problèmes qui nous empêchent de réaliser un tel niveau d'autonomie. Ce travail de recherche tente de résoudre ces problèmes qui séparent ces deux modes de fonctionnement avec un accent particulier sur les incertitudes. Les impossibilités pratiques de capacités de détection précises entraînent une variété d'incertitudes dans les scénarios où le robot est mobile ou l'environnement est dynamique. Ce travail se concentre sur le développement de stratégies intelligentes pour améliorer la capacité de gérer les incertitudes de manière robuste dans les robots humanoïdes et industriels. Premièrement, nous nous concentrerons sur un cadre dynamique d'évitement d'obstacles proposé pour les robots industriels équipés de capteurs de peau pour la réactivité. La planification des chemins et le contrôle des mouvements sont généralement formalisés en tant que problèmes distincts de la robotique, bien qu'ils traitent fondamentalement du même problème. Les espaces de configuration à grande dimension, l'environnement changeant et les incertitudes ne permettent pas la planification en temps réel de mouvement exécutable. L'incapacité fondamentale d'unifier ces deux problèmes nous a amené à gérer la trajectoire planifiée en présence de perturbations et d'obstacles imprévus à l'aide de différents mécanismes d'exécution et de déformation de trajectoire. Le cadre proposé utilise «Stack of Tasks», un contrôleur hiérarchique utilisant des informations de proximité, grâce à un planificateur de chemin réactif utilisant un nuage de points pour éviter les obstacles. Les expériences sont effectuées avec les robots PR2 et UR5 pour vérifier la validité du procédé à la fois en simulation et in-situ. Deuxièmement, nous nous concentrons sur une stratégie pour modéliser les incertitudes des paramètres inertiels d'un robot humanoïde dans des scénarios de tâches d'équilibre. Le contrôle basé modèles est devenu de plus en plus populaire dans la communauté des robots à jambes au cours des dix dernières années. L'idée clé est d'exploiter un modèle du système pour calculer les commandes précises du moteur qui entraînent le mouvement désiré. Cela permet d'améliorer la qualité du suivi du mouvement, tout en utilisant des gains de rétroaction plus faibles, ce qui conduit à une conformité plus élevée. Cependant, le principal défaut de cette approche est généralement le manque de robustesse aux erreurs de modélisation. Dans ce manuscrit, nous nous concentrons sur la robustesse du contrôle de la dynamique inverse à des paramètres inertiels erronés. Nous supposons que ces paramètres sont connus, mais seulement avec une certaine précision. Nous proposons ensuite un contrôleur basé optimisation, rapide d'exécution, qui assure l'équilibre du robot malgré ces incertitudes. Nous avons utilisé ce contrôleur en simulation pour effectuer différentes tâches d'atteinte avec le robot humanoïde HRP-2, en présence de diverses erreurs de modélisation. Les comparaisons avec un contrôleur de dynamique inverse classique à travers des centaines de simulations montrent la supériorité du contrôleur proposé pour assurer l'équilibre du robot. / Amidst a lot of research in motion planning and control in concern with robotic applications, the mankind has never reached a point yet, where the robots are perfectly functional and autonomous in dynamic settings. Though it is controversial to discuss about the necessity of such robots, it is very important to address the issues that stop us from achieving such a level of autonomy. Industrial robots have evolved to be very reliable and highly productive with more than 1.5 million operational robots in a variety of industries. These robots work in static settings and they literally do what they are programmed for specific usecases, though the robots are flexible enough to be programmed for a variety of tasks. This research work makes an attempt to address these issues that separate both these settings in a profound way with special focus on uncertainties. Practical impossibilities of precise sensing abilities lead to a variety of uncertainties in scenarios where the robot is mobile or the environment is dynamic. This work focuses on developing smart strategies to improve the ability to handle uncertainties robustly in humanoid and industrial robots. First, we focus on a dynamical obstacle avoidance framework proposed for industrial robots equipped with skin sensors for reactivity. Path planning and motion control are usually formalized as separate problems in robotics. High dimensional configuration spaces, changing environment and uncertainties do not allow to plan real-time motion ahead of time requiring a controller to execute the planned trajectory. The fundamental inability to unify both these problems has led to handle the planned trajectory amidst perturbations and unforeseen obstacles using various trajectory execution and deformation mechanisms. The proposed framework uses ’Stack of Tasks’, a hierarchical controller using proximity information to avoid obstacles. Experiments are performed on a UR5 robot to check the validity of the framework and its potential use for collaborative robot applications. Second, we focus on a strategy to model inertial parameters uncertainties in a balance controller for legged robots. Model-based control has become more and more popular in the legged robots community in the last ten years. The key idea is to exploit a model of the system to compute precise motor commands that result in the desired motion. This allows to improve the quality of the motion tracking, while using lower feedback gains, leading so to higher compliance. However, the main flaw of this approach is typically its lack of robustness to modeling errors. In this paper we focus on the robustness of inverse-dynamics control to errors in the inertial parameters of the robot. We assume these parameters to be known, but only with a certain accuracy. We then propose a computationally-efficient optimization-based controller that ensures the balance of the robot despite these uncertainties. We used the proposed controller in simulation to perform different reaching tasks with the HRP-2 humanoid robot, in the presence of various modeling errors. Comparisons against a standard inverse-dynamics controller through hundreds of simulations show the superiority of the proposed controller in ensuring the robot balance.

La chute chez les seniors constitue un problème de santé publique. Citée comme la seconde cause de décès accidentel dans le monde, elle concerne un tiers des Français de plus de 65 ans. Les séquelles physiques et fonctionnelles qui en résultent, les conséquences psychosociales nuisibles pour la qualité de la vie, la perte d'autonomie et son coût de prise en charge justifient l'attention qui lui est actuellement portée. Du point de vue du chercheur, les interprétations sous-jacentes à la surexposition des personnes âgées au risque de chute restent controversées, notamment parce que la compréhension de la coordination dynamique corporelle et de l'implication corticale lors du contrôle de l'équilibre est encore limitée. L'étude de la chute et des mécanismes qui y conduisent présente donc un double intérêt, fondamental et sociétal. Une chute survient si deux conditions sont réunies. La première est la perte initiale de l'équilibre, un 'pré-requis' qui peut toucher la population entière dans son quotidien. La seconde est un échec des mécanismes de rééquilibration, c'est à dire de la stratégie de réponse mise en œuvre pour compenser la déstabilisation : comment s'opère la sélection d'une stratégie de rattrapage, à partir de quelle appréciation du contexte et des informations sensorielles disponibles est-elle choisie ? qu'est ce qui assure son opérationnalité et garantit le rattrapage ou signe au contraire son échec ?...Pour répondre à ces questions, nous nous sommes donc intéressés à ce moment critique où il est encore possible de modifier l'issue finale par des ajustements posturaux et des actions motrices rapides et adéquats chez une population de jeunes adultes. La première étude est une analyse globale de la phase précoce d'une chute -abrégée par un harnais- (soit quelques centaines de millisecondes après la perturbation), afin d'évaluer la capacité du sujet à réagir à une perturbation imprévue et de développer des stratégies garantissant une protection efficace. Cette première étape se propose d'identifier les indicateurs discriminants et prédictifs d'une chute et d'un rattrapage au niveau neurophysiologique et biomécanique. Cette étude a également permis de mettre en évidence la présence d'un délai temporel incompressible appelé " phase passive ", source de contraintes spatio-temporelles à l'expression complète d'une réponse posturale adaptée. Dans la seconde étude, de modélisation, nous avons élaboré un modèle mécanique personnalisé, construit à partir de radiographies tridimensionnelles non invasives du corps entier. Cette modélisation nous a permis d'analyser la contribution relative de propriétés biomécaniques passives et des synergies musculaires actives en jeu pendant les perturbations récupérables de l'équilibre ou non en comparant les résultats expérimentaux ('réels') obtenus à l'aide d'un dispositif asservi pour provoquer des chutes de plain-pied et la réponse théorique prédite ('simulée') à l'aide du modèle. Les résultats obtenus permettent de confirmer que le comportement du corps est en phase précoce-dicté par ses propriétés mécaniques, et peut être assimilé à un modèle simplifié. Après avoir mis en évidence l'existence d'une phase inertielle d'une durée équivalente à la moitié du temps disponible avant l'impact, notre questionnement s'est orienté vers le traitement de l'information en-cours lors de cette phase afin d'évaluer la contribution corticale alors que la réponse posturale évolue. La troisième étude consiste principalement à appréhender la charge cognitive impliquée dans le contrôle sensori-moteur, en particulier lors d'une chute, à l'aide du paradigme de double-tâche. En conclusion, à travers une approche pluridisciplinaire, les résultats obtenus dans cette thèse permettent d'émettre des recommandations intéressantes pour une prévention et une rééducation adaptée dans le but de contribuer à l'amélioration de la qualité de vie des personnes âgées.

La chute chez les seniors constitue un problème de santé publique. Citée comme la seconde cause de décès accidentel dans le monde, elle concerne un tiers des Français de plus de 65 ans. Les séquelles physiques et fonctionnelles qui en résultent, les conséquences psychosociales nuisibles pour la qualité de la vie, la perte d’autonomie et son coût de prise en charge justifient l’attention qui lui est actuellement portée. Du point de vue du chercheur, les interprétations sous-jacentes à la surexposition des personnes âgées au risque de chute restent controversées, notamment parce que la compréhension de la coordination dynamique corporelle et de l’implication corticale lors du contrôle de l’équilibre est encore limitée. L’étude de la chute et des mécanismes qui y conduisent présente donc un double intérêt, fondamental et sociétal. Une chute survient si deux conditions sont réunies. La première est la perte initiale de l’équilibre, un ‘pré-requis’ qui peut toucher la population entière dans son quotidien. La seconde est un échec des mécanismes de rééquilibration, c’est à dire de la stratégie de réponse mise en œuvre pour compenser la déstabilisation : comment s’opère la sélection d’une stratégie de rattrapage, à partir de quelle appréciation du contexte et des informations sensorielles disponibles est-elle choisie ? qu’est ce qui assure son opérationnalité et garantit le rattrapage ou signe au contraire son échec ?...Pour répondre à ces questions, nous nous sommes donc intéressés à ce moment critique où il est encore possible de modifier l’issue finale par des ajustements posturaux et des actions motrices rapides et adéquats chez une population de jeunes adultes. La première étude est une analyse globale de la phase précoce d’une chute -abrégée par un harnais- (soit quelques centaines de millisecondes après la perturbation), afin d’évaluer la capacité du sujet à réagir à une perturbation imprévue et de développer des stratégies garantissant une protection efficace. Cette première étape se propose d’identifier les indicateurs discriminants et prédictifs d’une chute et d’un rattrapage au niveau neurophysiologique et biomécanique. Cette étude a également permis de mettre en évidence la présence d’un délai temporel incompressible appelé « phase passive », source de contraintes spatio-temporelles à l’expression complète d’une réponse posturale adaptée. Dans la seconde étude, de modélisation, nous avons élaboré un modèle mécanique personnalisé, construit à partir de radiographies tridimensionnelles non invasives du corps entier. Cette modélisation nous a permis d’analyser la contribution relative de propriétés biomécaniques passives et des synergies musculaires actives en jeu pendant les perturbations récupérables de l’équilibre ou non en comparant les résultats expérimentaux (‘réels’) obtenus à l’aide d’un dispositif asservi pour provoquer des chutes de plain-pied et la réponse théorique prédite (‘simulée’) à l’aide du modèle. Les résultats obtenus permettent de confirmer que le comportement du corps est en phase précoce-dicté par ses propriétés mécaniques, et peut être assimilé à un modèle simplifié. Après avoir mis en évidence l’existence d’une phase inertielle d’une durée équivalente à la moitié du temps disponible avant l’impact, notre questionnement s’est orienté vers le traitement de l’information en-cours lors de cette phase afin d’évaluer la contribution corticale alors que la réponse posturale évolue. La troisième étude consiste principalement à appréhender la charge cognitive impliquée dans le contrôle sensori-moteur, en particulier lors d’une chute, à l’aide du paradigme de double-tâche. En conclusion, à travers une approche pluridisciplinaire, les résultats obtenus dans cette thèse permettent d’émettre des recommandations intéressantes pour une prévention et une rééducation adaptée dans le but de contribuer à l’amélioration de la qualité de vie des personnes âgées. / A better understanding of what happens during an unintentional fall is relevant in preventing their occurrence. A fall is due to a failure of compensatory reactions to recover from postural perturbations during the descent phase which starts at the subject loss of balance point and lasts no more than 700-1000milliseconds [Hsiao, 1998]. The aim of the first study was to compare the biomechanical and muscular behavior during the pre-impact phase during non-recoverable falls and successful recovery trials. The experimental study aimed to evaluate the subject’s ability to distinguish in the first 500 milliseconds following the onset of perturbation a low-threatening perturbation from a high challenging one and can then predict the scenario that will more likely lead to a fall using specific motor strategies. In such a challenging task, we hypothesized that the constraints imposed by the biomechanical properties ultimately determine the ability to trigger efficient muscle activities. Full body 3D kinematics and associated muscle activities were collected in 30 young healthy subjects during fast and slow unpredictable multidirectional support-surface translations. 40 cm support-surface translations were used to evoke the balancing reactions (0,35 vs 0,9 m/s during resp. 1000 vs 500 millisecond The perturbation velocities were selected so that successful recovery should occur in milder trials whereas fast trials were sufficiently challenging to trigger non-recoverable falls. Analyses focused on the spatial and temporal characteristics of the Centre of Mass, angle variations, recovery step characteristics, and EMG activities (onset latencies and amplitudes) across each trial and muscle. Moreover, a 17-segment numerical and personalized model was created, based on stereoradiographic head to feet X-ray images followed by 3D-reconstruction methods to assess subject-specific geometry and inertial parameters. The outputs resulting from simulated falls allowed us to discard the contributions of the passive (inertia-induced) versus the active mechanisms (feedback-controlled and time-delayed neuromuscular components) of the response. The first outcome of that study was that the fall could be divided in distinct phases. For about 200 milliseconds following the onset of platform translation, the head remained stable in space. Similarly, the comparison with the simulated data supported that the CoM displacement matched the subject-dependant mechanical model. During a second phase of the fall, despite the fact that automated muscle postural synergies started at 80 milliseconds after perturbation onset, the trajectory of the body appeared to be exclusively dictated by its biomechanical properties. Later, muscle activities influenced the body trajectories, which consequently differed on a trial-to-trial basis. The simulation was in good agreement with the experimental results. The specificity of the postural response resulting in a strategy chosen to avoid a fall thus appeared in a late-phase, which can be explained because during a fall, the subjects had to prepare to the impact on the basis of sensory information that were not redundant but available in a sequential order: proprioceptive information appearing first while vestibular and visual information continued to signal a stabilized head in space. The sole proprioceptive information would be insufficient to trigger rapid and appropriate postural response. Moreover, in accordance with our results suggesting the importance of the late-phase and on-line controlled responses, a long inertial passive phase in the fast trials does not allow a large spatiotemporal window for compensatory reactions to occur. These could not only depend on the previously described automated postural synergies because the time constraints imposed by biomechanics permit in principle volitional motricity to play an important role very early in the fall. (...)