Les travaux de cette thèse adressent la problématique de la coopération aéro-terrestre pour la cartographie de l’espace navigable. La nécessité d’une carte pour la navigation et la planification de chemins pour les robots terrestres n’est plus à prouver. L’utilisation d’une coopération aéro-terrestre pour créer une carte navigable à destination du robot terrestre a plusieurs intérêts. Premièrement, le drone peut cartographier rapidement une zone grâce à son champ de vision étendu et ses capacités de déplacement. Deuxièmement, la fusion des cartes créées par ces deux agents permet de tirer le meilleur profit des deux points de vue : la cohérence de la vue aérienne globale et la précision de la vue terrestre locale. Pour répondre à cette problématique, nous proposons une méthode qui s’appuie sur la création de cartes hybrides et leur fusion. Les cartes sont construites en utilisant le squelette de l’espace navigable terrestre comme support d’un graphe contenant également des informations métriques locales de l’environnement. La mise en correspondance des cartes aérienne et terrestre s’effectue à l’aide d’un appariement point à point déterminé grâce à une mesure de dissimilarité appropriée. Cette dernière est définie pour répondre aux critères d’invariance et de discriminance dans ce contexte. La mise en correspondance est ensuite utilisée pour fusionner les cartes entre elles. Les cartes fusionnées peuvent être utilisées par le robot au sol pour effectuer sa mission. Elles permettent également de propager des informations telles que des coordonnées GPS à des robots et dans des lieux où ce dispositif n’est pas disponible. Des expérimentations en environnements virtuels et réels sont réalisées pour valider cette approche et en tracer les perspectives. / This work aims to study the problem of air-ground robotic cooperation for collaborative traversability mapping. The need for a map for navigation and path planning for terrestrial robots is no longer to be proven. The use of air-ground cooperation to create a navigable map for the ground robots has several interests. First, the drone can quickly map an area through its large field of vision and traveling capabilities. Second, the fusion of maps based on these two agents makes it possible to draw the best benefits from both points of views: the coherence of the global aerial view and the accuracy of the local ground view. To answer this problem, we propose a method that relies on the construction of a unified model of hybrid maps and their fusion.The maps are built using the skeleton of the traversability space as a support for graphs also containing local metric and potentialy semantic information of the environment. The maching of aerial and ground maps is done using a point to point correlation based on an appropriate dissimilarity measure. This measure is defined to meet invariance and discriminance criteria. The matching is then used to merge the maps into an augmented traversability map. The merged maps can be used by the ground robot to perform its mission. They also make it possible to deploy information such as GPS coordinates to robots in GPS denied environments. Experiments in virtual and real world environments have been carried out to validate this approach and map out future perspetives.

Cette thèse présente l’étude d’une stratégie de coordination hybride d’un groupe de robots sous-marins pour la recherche d’objets de petites dimensions ou de singularités sur les fonds marins. Chaque robot est équipé d’un module de perception utilisant la librairie de traitement d’image OpenCV qui lui permet d’apercevoir les autres éléments de la meute ainsi que l’environnement d’évolution de la mission.Cette stratégie hybride est constituée de deux phases : une phase de mise en formation géométrique et une phase d’acquisition des données vidéo. La première phase s’appuie sur des algorithmes de type "essaims" alors que la seconde se fonde sur une méthode hiérarchique de coordination. En cas de perte de la formation, le groupe de robots quitte le mode hiérarchique et reprend le mode essaim pour se reformer. Ces changements de modes sont contrôlés par une machine à états finis. Avant d’entamer une expérimentation en grandeur nature, la méthodologie et les algorithmes de coordination doivent être testés et validés par simulation.Dans ce contexte, un simulateur basé sur le logiciel Blender a été conçu de façon à ce qu’il tienne compte des différentes contraintes liées à l’évolution des robots dans l’environnement sous-marin. Les résultats de simulation d’une meute de 3 AUVs montrent la capacité de notre stratégie à optimiser l’exécution d’une mission d’acquisition vidéo par un groupe de robots autonomes contrôlés par la vision et coordonnés par une stratégie hybride. / In the underwater environment, the needs of data acquisition have significantly increased over the last decades. As electromagnetic waves show poor propagation in sea water, acoustical sensing is generally preferred. However, the emergence of small and low cost autonomous underwater vehicles (AUV) allow for rethinking the underwater use of optical sensors as their small coverage can be significantly improved by using a fleet of coordinated underwater robots.This paper presents a strategy to coordinate the group of robots in order to systematically survey the seabed to detect small objects or singularities. The proposed hybrid coordination strategy is defined by two main modes. The first mode relies on a swarm algorithm to organize the team in geometrical formation. In the second mode, the robot formation is maintained using a hierarchical coordination. A finite state machine controls the high level hybrid strategy by defining the appropriate coordination mode according to the evolution of the mission. Before sea validation, the behavior and the performance of the hybrid coordination strategy are first assessed in simulation. The control of individual robots relies on visual servoing, implemented with the OpenCV library, and the simulation tool is based on Blender software.The dynamics of the robots has been implemented in a realistic way in Blender by using the Bullet solver and the hydrodynamic coeficcients estimated on the actual robot. First results of the hybrid coordination strategy applied on a fleet of 3 AUV’s, show execution of a video acquisition task by a group of autonomous robots controlled by vision and coordinated by a hybrid strategy.

Cette thèse développe les lois de coordination de systèmes de Lagrange. Elle propose en premier lieu une stratégie complètement décentralisée qui se base sur la technique de cross-coupling pour la commande d'un groupe de robots, appelé réseau, qui synchronisent leurs mouvements en suivant une trajectoire désirée. Cette stratégie est étendue pour faire face à l'incertitude paramétrique des robots ainsi qu’aux retards fréquemment rencontrés dans les applications pratiques de réseaux de communication. Une deuxième architecture basée sur la théorie des graphes est proposée pour les réseaux à leader. L'approche développée est considérée hybride. Une extension adaptative à base de réseaux de neurones est développée pour traiter les cas d'incertitude paramétrique. La stratégie conçue prend en considération les délais dans la réception des données. En se basant sur la notion de système en chaîne, la théorie des graphes, le concept de la passivité et la technique du backstepping, une nouvelle méthodologie de la conception de contrôleur de synchronisation pour une classe de systèmes sous-actionnés est développée. Afin d’avoir la possibilité d’implémenter ces stratégies de contrôle, on a développé une plate-forme d'expérimentation pour la robotique industrielle coopérative. / This thesis investigates the issue of designing decentralized control laws to cooperatively control a team of robot manipulators. The purpose is to synchronize their movements while tracking common desired trajectory. Based on a combination of Lyapunov direct method and cross-coupling technique, To account for unmatched uncertainties, the proposed decentralized control laws are extended to an adaptive synchronization tracking controllers. Moreover, due to communication imperfection, time delay communication problems are considered in the performance analysis of the controllers. Another relevant problem for distributed synchronized systems is the leader-follower control problem. In this strategy, a decentralized control laws based on the backstepping scheme is proposed to deal with a leader-follower multiple robots structure. Based on graph theory, the coordination strategy combines the leader follower control with the decentralized control. The thesis, also considers the cooperative movement of under- actuated manipulators tracking reference trajectories defined by the user. The control problem for a network of class of under-actuated systems is considered. The approach we adopted in this thesis consists in decomposing the under-actuated manipulators into a cascade of passive subsystems that synchronize with he other neighbors subsystems. The resulting synchronized control law is basically a combination of non-regular backstepping procedure aided with some concepts from graph theory. The proposed controllers are validated numerically, assuming that the underlying communication graph is strongly connected. To implement these control strategies, we developed an experimental platform made of three robot manipulators.