Utiliser l'ensemble des connaissances disponibles sur un procédé pour concevoir une loi de commande, tel est l'objectif de ce travail. Dans ce contexte, le choix d'un outil de représentation permettant d'intégrer dans un formalisme unique des informations de nature différente est essentiel. C'est donc tout naturellement que la dualité numérique/linguistique présente dans les systèmes flous à base de règles est exploitée pour réaliser un codage d'expertise dans un cadre numérique, autrement dit pour calculer avec les mots.<br /><br />La première partie de ce travail est dédiée au caractère numérique des systèmes flous. A travers le principe des équivalences modales, nous proposons une stratégie de construction d'un contrôleur flou permettant d'implanter de façon exacte des lois de commande linéaires de type PI, PD, PID ou encore par retour d'état. L'approche développée est ensuite étendue à l'apprentissage de systèmes flous à partir d'exemples, et ainsi à la modélisation floue. Enfin, la synthèse d'un contrôleur à partir d'un modèle flou du procédé est abordée selon une approche par linéarisation entrée-sortie ou encore à partir d'une structure de commande à modèle interne. Si ces travaux permettent d'intégrer aisément des informations numériques pour concevoir un contrôleur flou, la prise en compte de connaissances expertes reste délicate et fait l'objet de la deuxième partie de ce mémoire.<br /><br />A partir d'une typologie des systèmes flous, nous avons mis en évidence la possibilité d'implanter un contrôleur flou sous une forme purement symbolique. Dénotée SF4, cette mise en oeuvre des systèmes flous exploite des règles linguistiques et autorise une pondération de ces dernières. A ce titre, elle est tout particulièrement adaptée à la représentation des connaissances d'expert et est utilisée tout au long de cette deuxième partie. Outre leur caractère linguistique, les systèmes SF4 sont directement exploitables dans un contexte numérique puisqu'ils permettent d'implanter tout système flou de Sugeno à conclusions constantes, et donc plus particulièrement ceux engendrés via le principe des équivalences modales. Basés sur cette cohérence numérique/linguistique, divers schémas d'introduction de la connaissance experte sont ainsi proposés, allant d'une synthèse directe du contrôleur flou à une modification d'un correcteur numérique initial. Enfin, la distribution de la connaissance dans différents composants de la structure de commande est étudiée (capteurs, superviseur, régulateurs).<br /><br />Tout au long du mémoire, les diverses stratégies développées sont illustrées par le biais d'exemples tirés d'applications industrielles.

Cette thèse présente tout d'abord un méthode d’exploration mono-robot, ensuite une stratégie coopérative décentralisée d'exploration pour un groupe de robots équipés de range finders. Une carte 2-D de la zone explorée est construite sous la forme de figure en pixels et est étendue par les robots en utilisant un planner local qui décide automatiquement entre l'information gagnée et le coût d'exploration. La carte est construite en utilisant la méthode des moindres carrés pour réduire les erreurs des données des capteurs. En divisant la tâche globale en sous-tâches, un contrôleur intelligent permet de réduire la complexité. Cependant, la fusion de différents comportements avec des objectifs différents peut entraîner des contradictions et modifier ainsi la stabilité du système. Par conséquent, la question de mécanisme de coordination de comportements est essentielle pour réaliser un mouvement sécurisé sans collisions. Une méthode intégrée par la coordination des comportements et de commande par fusion est proposée dans le présent travail. Une nouvelle approche basée sur cinq comportements de base pour la navigation de robots mobiles est discutée. Player/Stage est un projet de logiciel open-source pour la recherche sur la robotique. Ses composants comprennent le serveur de réseau et les simulateurs de robot pour plusieurs types de plates-formes de robots. Nous utilisons principalement simulation sous Player/Stage pour tester nos algorithmes en mono-agents/multi-agents , en cartographie et en navigation. Les résultats obtenus montrent que les solutions proposées sont efficaces et peuvent être utilisées dans des robots réels. / In this Ph. D., we will present firstly a single robot exploration method, then a decentralized cooperative exploration strategy for a team of mobile robots equipped with a range finders. A two dimensional map of the explored area is built in the form of a pixel figure. This is expanded by the robots by using a randomized local planner that authomatically realizes a decision between information gain and navigation cost. In our work, the map is reconstructed using a least-mean square method to reduce the errors of the sensor data. In dividing the overall task into subtasks, the intelligent controller allows reducing the robots task complexity. But the fusion of different behaviors with different objectives may cause contradiction in the procedure and alter the stability of the system. Therefore, the issue of behavior coordination mechanisms is crucial in order to realize the non-collision safety-ensured movements. A method integrated by behavior coordination and command fusion is proposed. A new approach with five basic behaviors for mobile robot navigation is discussed.Player/ Stage is an open-source software project for research in robotics and sensor systems. Its components include the Player network server and the Stage robot platform simulators providing a hardware abstraction layer to several popular robot platforms. Player is one of the most popular robot interfaces in research. We mainly use Player/Stage simulation to test our algorithms in mono-agent/multi-agent exploration, map reconstruction and robot navigation. Obtained results show that the proposed approaches are effective and can be applied in real robots.

La modélisation et l'identification floues de systèmes avec de multiples entrées et une seule sortie (MISO), non linéaires, non stationnâmes et avec perturbations sont présentés. A cet effet, des techniques d'apprentissage floues sont utilisées. C'est ainsi qu'un modèle est mis en place à partir des mesures d'un système bio-climatique, qui concerne l'étude d'une serre expérimentale de l'Université du Sud Toulon Var (USTV) en France. L'analyse multi-modèles est utilisée, avec la structure de règles floues proposée par Takagi-Sugeno-Kang (TS), où les prémisses des règles sont identifiées au moyen de l'algorithme flou de C-Means. La démarche d'apprentissage local et global est introduite pour identifier les paramètres linéaires des conséquences des règles floues. Ainsi, des modèles flous TS sont obtenus avec une démarche pluri-objectif. Dans le cadre de la technique de la modélisation et de F identification floues TS, le développement d'un algorithme est détaillé, pour modéliser des systèmes SISO, pour lesquels l'algorithme flou de Gustafson-Kessel (G-K) sera mis en oeuvre afin d'identifier les prémisses des règles floues. L'innovation réside dans le fait que les conséquences des règles floues sont des polynômes d'ordre cubique. Enfin, avec la technique LMI et avec un modèle développé pour un système bio-climatique, la synthèse d'un contrôleur stable avec l'approche de Lyapunov qui régule le chauffage de la serre, est réalisée pour maintenir le paramètre VPD dans un domaine fiable pour la plantation.