Le sujet principal de cette thèse est le mouvement des systèmes anthropomorphes, et plus particulièrement la locomotion bipède des humains et des robots humanoïdes. Pour caractériser et comprendre la locomotion bipède, il est instructif d'en étudier les causes, qui résident dans le contrôle et l'organisation du mouvement, et les conséquences qui en résultent, que sont le mouvement et les interactions physiques avec l'environnement. Concernant les causes, par exemple, quels sont les principes qui régissent l'organisation des ordres moteurs pour élaborer une stratégie de déplacement spécifique ? Puis, quelles grandeurs physiques pouvons-nous calculer pour décrire au mieux le mouvement résultant de ces commandes motrices ? Ces questions sont en partie abordées par la proposition d'une extension mathématique de l'approche du Uncontrolled Manifold au contrôle moteur de tâches dynamiques, puis par la présentation d'un nouveau descripteur de la locomotion anthropomorphe. En lien avec ce travail analytique vient le problème de l'estimation de l'état pour les systèmes anthropomorphes. La difficulté d'un tel problème vient du fait que les mesures apportent un bruit qui n'est pas toujours séparable des données informatives, et que l'état du système n'est pas nécessairement observable. Pour se débarrasser du bruit, des techniques de filtrage classiques peuvent être employées, mais elles sont susceptibles d'altérer le contenu des signaux d'intérêt. Pour faire face à ce problème, nous présentons une méthode récursive, basée sur le filtrage complémentaire, pour estimer la position du centre de masse et la variation du moment cinétique d'un système en contact, deux quantités centrales de la locomotion bipède. Une autre idée pour se débarrasser du bruit de mesure est de réaliser qu'il résulte en une estimation irréaliste de la dynamique du système. En exploitant les équations du mouvement, qui dictent la dynamique temporelle du système, et en estimant une trajectoire plutôt qu'un point unique, nous présentons ensuite une estimation du maximum de vraisemblance en utilisant l'algorithme de programmation différentielle dynamique pour effectuer une estimation optimale de l'état centroidal des systèmes en contact. Finalement, une réflexion pluridisciplinaire est présentée, sur le rôle fonctionnel et computationnel joué par la tête chez les animaux. La pertinence de son utilisation en robotique mobile y est discutée, pour l'estimation d'état et la perception multisensorielle. / The substantive subject of this thesis is the motion of anthropomorphic systems, and more particularly the bipedal locomotion of humans and humanoid robots. To characterize and understand bipedal locomotion, it is instructive to study its motor causes and its resulting physical consequences, namely, the interactions with the environment. Concerning the causes, for instance, what are the principles that govern the organization of motor orders in humans for elaborating a specific displacement strategy? And then, which physical quantities can we compute for best describing the motion resulting from these motor orders ? These questions are in part addressed by the proposal of a mathematical extension of the Uncontrolled Manifold approach for the motor control of dynamic tasks and through the presentation of a new descriptor of anthropomorphic locomotion. In connection with this analytical work, comes the problem of state estimation in anthropomorphic systems. The difficulty of such a problem comes from the fact that the measurements carry noise which is not always separable from the informative data, and that the state of the system is not necessarily observable. To get rid of the noise, classical filtering techniques can be employed but they are likely to distort the signals. To cope with this issue, we present a recursive method, based on complementary filtering, to estimate the position of the center of mass and the angular momentum variation of the human body, two central quantities of human locomotion. Another idea to get rid of the measurements noise is to acknowledge the fact that it results in an unrealistic estimation of the motion dynamics. By exploiting the equations of motion, which dictate the temporal dynamics of the system, and by estimating a trajectory versus a single point, we then present maximum likelihood estimation using the dynamic differential programming algorithm to perform optimal centroidal state estimation for systems in contact. Finally, a multidisciplinary reflection on the functional and computational role played by the head in animals is presented. The relevance of using this solution in mobile robotics is discussed, particularly for state estimation and multisensory perception.

L'étendue des mouvements que les robots humanoïdes peuvent réaliser est fortement limitée par des contraintes dynamiques. Une loi de commande qui ne prend pas en compte ses res- trictions, d'une manière ou autre, ne va pas réussir d'éviter une chute. La Commande Prédictive est capable de considérer les contraintes sur l'état et le contrôle de manière explicite, ce qui la rend particulièrement appropriée pour le contrôle des mouvements des robots marcheurs.Nous commençons par dévoiler la structure spécifique de ces contraintes, démontrant notamment l'importance des appuis au sol. Nous développons ensuite une condition suffisante pour l'évitement d'une chute et nous proposons une loi de commande prédictive qui y réponde. Cette formulation nous sert ensuite pour la conception des contrôleurs pratiques, capables d'un contrôle plus efficace et plus robuste des robots marcheurs humanoïdes.

Avant de pouvoir interagir avec l'homme, les robots humanoïdes doivent encore être largement améliorés, tant au niveau de leur modélisation, de leur commande que de leur conception. Contrairement aux robots manipulateurs la notion de centre de masse est prédominante chez les robots humanoïdes et sera au centre de la gestion de leur équilibre. C'est donc dans ce cadre que s'inscrit cette thèse dont le but est de proposer une modélisation précise du centre de masse des robots humanoïdes dont la complexité ne cesse d'augmenter. En effet les modèles utilisés aujourd'hui pour définir la trajectoire du centre de masse sont des modèles simplifiés des robots humanoïdes. Les travaux de cette thèse s'articulent autour de trois contributions majeures : la modélisation cinématique et dynamique ainsi que l'estimation du centre de masse de robots humanoïdes. La première contribution propose une transformation de la structure arborescente de l'humanoïde en une chaîne virtuelle série localisant son centre de masse et permettant une commande cinématique adaptée de ce dernier. La dynamique du robot est ensuite exprimée en son centre de masse permettant ainsi une description exacte de ses accélérations. À ce titre, le concept de manipulabilité dynamique du centre de masse est introduit. Enfin grâce à la modélisation sous forme de chaîne virtuelle, une méthodologie qui s'impose aujourd'hui comme référence dans le domaine de l'estimation du centre de masse chez l'humain est proposée. De nombreuses expérimentations illustrent tout au long de cette thèse l'application et l'utilité de ces travaux. / Before they can interact with men, humanoid robots must be strongly enhanced in their modeling, their control and their design. Contrary to manipulator robots, the notion of center of mass is predominant in humanoid robots and will be central to the management of their balance. In this context, this thesis aims to provide accurate modeling of the center of mass of humanoid robots, whose complexity is increasing. Indeed, the models used today to determine the trajectory of center of mass are simplified models of humanoid robots. The works of this thesis revolve around three major contributions : kinematics and dynamics modeling as well as the estimation of the center of mass of humanoid robots. The first part proposes a transformation of the tree structure of the humanoid in a virtual serial chain locating its center of mass and allowing an adapted control of the latter. The dynamics of the robot is then expressed in the center of mass space allowing an accurate description of its acceleration. As such, the concept of dynamic manipulability of the center of mass is introduced. Finally, through the modeling in a virtual chain, a methodology that is today a reference in the field of center of mass estimation in humans is proposed. Many experiments show throughout this thesis the application and usefulness of this work.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet Européen intégré VERE (Virtual Embodiement and Robotics re-Embodiement). Il s'agit de proposer une architecture logicielle intégrant un ensemble de stratégies de contrôle et de retours informationnels basés sur la "fonction tâche" pour incorporer (embodiment) un opérateur humain dans un humanoïde robotique ou un avatar notamment par la pensée. Les problèmes sous-jacents peuvent se révéler par le démonstrateur suivant (auquel on souhaite aboutir à l'issue de cette thèse). Imaginons un opérateur doté d'une interface cerveau-ordinateur ; le but est d'arriver à extraire de ces signaux la pensée de l'opérateur humain, de la traduire en commandes robotique et de faire un retour sensoriel afin que l'opérateur s'approprie le "corps" robotique ou virtuel de son "avatar". Une illustration cinématographique de cet objectif est le film récent "Avatar" ou encore "Surrogates". Dans cette thèse, on s'intéressera tout d'abord à certains problèmes que l'on a rencontré en travaillant sur l'utilisation des interfaces cerveau-ordinateur pour le contrôle de robots ou d'avatars, par exemple, la nécessité de multiplier les comportements ou les particularités liées aux retours sensoriels du robot. Dans un second temps, nous aborderons le cœur de notre contribution en introduisant le concept d'interface cerveau-ordinateur orienté objet pour le contrôle de robots humanoïdes. Nous présenterons ensuite les résultats d'une étude concernant le rôle du son dans le processus d'embodiment. Enfin, nous montrerons les premières expériences concernant le contrôle d'un robot humanoïde en interface cerveau-ordinateur utilisant l'électrocorticographie, une technologie d'acquisition des signaux cérébraux implantée dans la boîte crânienne. / This thesis is part of the European project VERE (Virtual Embodiment and Robotics re-Embodiment). The goal is to propose a software framework integrating a set of control strategies and information feedback based on the "task function" in order to embody a human operator within a humanoid robot or a virtual avatar using his thoughts. The underlying problems can be shown by considering the following demonstrator. Let us imagine an operator equipped with a brain-computer interface; the goal is to extract the though of the human operator from these signals, then translate it into robotic commands and finally to give an appropriate sensory feedback to the operator so that he can appropriate the "body", robotic or virtual, of his avatar. A cinematographic illustration of this objective can be seen in recent movies such as "Avatar" or "Surrogates". In this thesis, we start by discussing specific problems that we encountered while using a brain-computer interface for the control of robots or avatars, e.g. the arising need for multiple behaviours or the specific problems induced by the sensory feedback provided by the robot. We will then introduce our main contribution which is the concept of object-oriented brain-computer interface for the control of humanoid robot. We will then present the results of a study regarding the role of sound in the embodiment process. Finally, we show some preliminary experiments where we used electrocorticography (ECoG)~--~a technology used to acquire signals from the brain that is implanted within the cranium~--~to control a humanoid robot.

Cette thèse propose une approche pour générer un mouvement corps complet avec contacts non coplanaires, permettant à un robot de se déplacer dans un environnement, de manipuler des objets complexes ou de collaborer avec différents agents. Les méthodes développées dans cette thèse tentent de prendre en compte une grande variété de robots, de l'humanoïde au manipulateur à base fixe en passant par les objets sous actionnés. En premier lieu, nous abordons le problème du choix des positions des points de contacts qu'un robot sous-actionné doit prendre pour se déplacer dans l'environnement. Nous calculons, en un seul problème d'optimisation non-linéaire, une séquence de postures qui satisfait une séquence de contacts donnés. Cette formulation permet de trouver la position des contacts optimale, car le choix de la position d'un contact d'une posture va prendre en compte les postures précédentes et suivantes. Elle permet aussi d'effectuer des tâches pour certaines postures qui prendront en compte l'aspect prioritaire du déplacement. Nous introduisons ensuite une méthode de génération de mouvement qui, en se basant sur la programmation quadratique, permet de résoudre le problème de géométrie inverse et de la dynamique inverse pour un robot à base fixe ou mobile, tout en satisfaisant des contraintes d'égalités et d'inégalités.Cette génération de mouvement est assez rapide pour fonctionner à la vitesse de la boucle de contrôle des robotsHRP2-10 et HRP4, et peut donc être utilisé en temps réel. À l'aide d'une machine à état, nous transformons la séquence de postures calculée à priori en une série de tâches à effectuer par le générateur de mouvement, ce qui permet à notre robot de se déplacer dans un environnement complexe. Nous étendons alors notre méthode de génération de mouvement pour calculer la commande d'un nombre arbitraire de robots. Cette extension nous permet de gérer des tâches de manipulation d'objets complexes, de collaboration entre plusieurs agents et de mouvement dans un environnement dynamique. Nous pouvons aussi spécifier directement les tâches dans le repère de l'objet manipulé pour faciliter l'élaboration de notre consigne. Dans l'optique de valider cette méthode sur un robot réel, nous formulons le problème d'estimation des paramètres inertiels d'un objet manipulé grâce à l'algèbre vectorielle spatiale. Finalement, nous validons nos travaux sur les robots HRP2-10 et HRP4. Sur le premier robot, nous validons la génération de posture et la génération de mouvement mono-robot sur le scénario demonté d'une échelle verticale aux normes industrielles. La manipulation d'objets et l'estimation des paramètres inertiels sont validées par la suite sur le robot HRP4. / This PhD proposes a whole body motion generation approach with non coplanar contacts that allowsa robot to move in an environment, manipulate complex objects or collaborate with differentagents.Methods developed in this PhD try to manage many kinds of robots, from the humanoid to thefixed base manipulator and also handling underactuated objects.Firstly, we address the problem contacts positioning that an underactuated robot should taketo move in its environment.We compute in one non-linear optimization problem a sequence of postures that fulfill aninputed contact list. This formulation allows to find the optimal contact placement regardingprevious and next stances. It also allows to execute a task for some posture while taking into accountthe priority of the motion.Next, we introduce a motion generation method that uses quadratic programming to solveinverse kinematics and dynamics problems for a fixed or mobile base robot under equality andinequality constraints.This motion generation is fast enough to fit the HRP2-10 and HRP4 control loop andcan be used in real-time.With a finite state machine we turn the posture sequence into a list of tasks that should beexecuted by the motion generation to allow a robot to move in a complex environment.We extend this motion generation scheme to compute the motion of an arbitrary number of robots.This extension allows us to manage complex object manipulation tasks, multi-agent collaboration andmotion in a dynamic environment. We can also specify a task in the manipulated object frameto ease motion design.To validate this method on a real robot, we formulate inertial parametersestimation of manipulated objects with spatial vector algebra.Finally, we validate our works on the HRP2-10 and HRP4 robot. On the first one,we validate the posture and mono-robot motion generation on a scenario where the robot climbs anindustry standard vertical ladder.On the second one, we validate object manipulation and inertial parameters estimation.

Un robot humanoïde est un système complexe doté de nombreux degrés de liberté, et dont le comportement est sujet aux équations non linéaires du mouvement. Par conséquent, la planification de mouvement pour un tel système est une tâche difficile d'un point de vue calculatoire. Dans ce mémoire, nous avons pour objectif de développer une méthode permettant d'utiliser la puissance de calcul des GPUs dans le contexte de la planification de mouvement corps-complet basée sur de l'optimisation. Nous montrons dans un premier temps les propriétés du problème d'optimisation, et des pistes d'étude pour la parallélisation de ce dernier. Ensuite, nous présentons notre approche du calcul de la dynamique, adaptée aux architectures de calcul parallèle. Cela nous permet de proposer une implémentation de notre problème de planification de mouvement sur GPU: contraintes et gradients sont calculés en parallèle, tandis que la résolution du problème même se déroule sur le CPU. Nous proposons en outre une nouvelle paramétrisation des forces de contact adaptée à notre problème d'optimisation. Enfin, nous étudions l'extension de notre travail au contrôle prédictif. / A humanoid robot is a complex system with numerous degrees of freedom, whose behavior is subject to the nonlinear equations of motion. As a result, planning its motion is a difficult task from a computational perspective.In this thesis, we aim at developing a method that can leverage the computing power of GPUs in the context of optimization-based whole-body motion planning. We first exhibit the properties of the optimization problem, and show that several avenues can be exploited in the context of parallel computing. Then, we present our approach of the dynamics computation, suitable for highly-parallel processing architectures. Next, we propose a many-core GPU implementation of the motion planning problem. Our approach computes the constraints and their gradients in parallel, and feeds the result to a nonlinear optimization solver running on the CPU. Because each constraint and its gradient can be evaluated independently for each time interval, we end up with a highly parallelizable problem that can take advantage of GPUs. We also propose a new parametrization of contact forces adapted to our optimization problem. Finally, we investigate the extension of our work to model predictive control.

Après la démocratisation des robots industriels, la tendance actuelle est au développement de robots sociaux dont la fonction principale est l'interaction avec ses utilisateurs. Le déploiement de telles plate-formes dans des boutiques, des musées ou des gares relance différentes problématiques dont celle de la localisation pour les robots mobiles. Cette thèse traite ainsi de la localisation du robot Pepper en milieu intérieur non-contraint. Présent dans de nombreuses boutiques au Japon, Pepper est utilisé par des personnes non-expertes et doit donc être le plus autonome possible. Cependant, les solutions de localisation autonome de la littérature souffrent des limitations de la plate-forme. Les travaux de cette thèse s'articulent autour de deux grands axes. D'abord, le problème de la relocalisation dans un environnement visuellement redondant est étudié. La solution proposée consiste à combiner la vision et le Wi-Fi dans une approche probabiliste basée sur l'apparence. Ensuite, la question de la création d'une carte métrique cohérente est approfondie. Pour compenser les nombreuses pertes de suivi d'amers visuels causées par une fréquence d'acquisition basse, des contraintes odométriques sont ajoutées à une optimisation par ajustement de faisceaux. Ces solutions ont été testées et validées sur plusieurs robots Pepper à partir de données collectées dans différents environnements intérieurs sur plus de 7 km. / After the democratization of industrial robots, the current trend is the development of social robots that create strong interactions with their users. The deployment of such platforms in shops, museums or train stations raises various issues including the autonomous localization of mobile robots. This thesis focuses on the localization of Pepper robots in a non-constrained indoor environment. Pepper robots are daily used in many shops in Japan and must be as autonomous as possible. However, localization solutions in the literature suffer from the limitations of the platform. This thesis is split into two main themes. First, the problem of relocalization in a visually redundant environment is studied. The proposed solution combines vision and Wi-Fi in a probabilistic approach based on the appearance. Then, the question of a consistent metrical mapping is examined. In order to compensate the numerous losses of tracking caused by the low acquisition frequency, odometric constraints are added to a bundle adjustment optimization. These solutions have been tested and validated on several Pepper robots, from data collected in different indoor environments over more than 7 km.

Les travaux présentés dans ce manuscrit d'Habilitation à Diriger des Recherches concernent la problématique de la planification de trajectoires pour un système robotique. Nous présentons des méthodes et des algorithmes qui calculent automatiquement des trajectoires géométriques sans collision et qui prennent en compte les contraintes du système pour effectuer une tâche. Dans une première partie, nous nous intéressons aux robots mobiles à roues. Nous avons développé une algorithmique pour calculer, si elle existe, une trajectoire pour un robot articulé en terrain accidenté qui garantit les contraintes de validité (stabilité, contraintes mécaniques et non collision). Afin d'améliorer la robustesse de notre approche, il est apparu nécessaire de prendre en compte le lien entre planification, localisation et exécution. Nous proposons une méthode pour définir automatiquement les amers pertinents à sélectionner le long de la trajectoire et étudions les conditions de leurs enchaînements. Nous transformons ainsi une planification de trajectoire géométrique en une suite de tâches référencées capteurs. Nous nous sommes ensuite intéressés au problème de recouvrement de surface pour lequel c'est la tâche robotique qui amène à définir implicitement une trajectoire. Nous avons développé une nouvelle approche incluant la gestion automatique des zones de fourrière. Dans une deuxième partie, nous avons étendu la problématique hors du champ de la robotique à roues. Nous avons commencé par combiner les avantages de différentes techniques de planification probabiliste afin de résoudre plus e cacement le problème des passages étroits. Il est alors apparu intéressant de faire coopérer un opérateur humain avec un algorithme de recherche probabiliste. Nous proposons une variante basée sur les Rapidly-exploring Random Trees pour construire un RRT-Interactif qui améliore le guidage d'un opérateur lors d'une tâche d'assemblage dans un environnement virtuel. Pour mieux comprendre le mouvement h umain, nous avons appliqué des principes moteurs neurobiologiques pour le contrôle du geste d'atteinte des robots humanoïdes. Nous montrons que cette approche permet de générer des mouvements réalistes qui respectent les caractéristiques du mouvement humain et qu'il est ensuite possible de synthétiser les mouvements d'atteinte par une combinaison de primitives motrices. Pour conclure, il nous semble intéressant d'étendre nos travaux, d'une part en planifiant des mouvements réalistes par rapport au mouvement humain en vue de l'introduction de mannequins numériques ; d'autre part, en planifiant des mouvements pour des objets déformables car de nombreux problèmes pratiques ne peuvent pas être résolus en considérant des objets rigides.

(résumé en anglais uniquement)

Nous proposons une approche de planification unifiée pour robots humanoïdes réalisant des tâches de locomotion et de manipulation nécessitant une dextérité propre aux systèmes anthropomorphes. Ces tâches sont basées sur des transitions de contacts ; contacts entre les extrémités des membres locomoteurs et l'environnement dans le cas du problème de locomotion par exemple, ou entre les extrémités de l'organe préhensible effecteur et l'objet manipulé dans le cas du problème de manipulation. Nous planifions ces transitions de contacts pour des systèmes abstraits constitués d'autant de robots, d'objets, et de supports dans l'environnement que désiré/nécessaire pour la modélisation du problème. Cette approche permet de s'affranchir de la distinction de nature entre tâches de locomotion et de manipulation et s'étend à une variété d'autres problèmes tels que la coopération entre plusieurs agents. Nous introduisons notre paradigme de planification non-découplée de locomotion et de manipulation en exhibant la stratification induite dans l'espace des configurations de systèmes simplifiés pour lesquels nous résolvons analytiquement le problème en comparant des méthodes de planification géométrique, non-holonome, et dynamique. Nous présentons ensuite l'algorithme de planification de contacts basé sur une recherche best-first. Cet algorithme fait appel à un solveur de cinématique inverse qui prend en compte des configurations de contacts générales dans l'espace pouvant être établis entre robots, objets, et environnement dans toutes les combinaisons possibles, le tout sous contraintes d'équilibre statique et de respect des limitations mécaniques des robots. La génération de mouvement respectant l'équation de dynamique Lagrangienne est obtenue par une formulation en programme quadratique. Enfin nous envisageons une extension à des supports de contact déformables en considérant des comportements linéaires-élastiques résolus par éléments finis.