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La robotique collaborative a pour vocation d'assister physiquement l'opérateur dans ses tâches quotidiennes. Les deux partenaires qui composent un tel système possèdent des atouts complémentaires : physique pour le robot versus cognitif pour l'opérateur. Cette combinaison offre ainsi de nouvelles perspectives d'applications, notamment pour la réalisation de tâches non automatisables. Dans cette thèse, nous nous intéressons à une application particulière qui est l'assistance à la manipulation de pièces de grande taille lorsque la tâche à réaliser et l'environnement sont inconnus du robot. La manutention de telles pièces est une activité quotidienne dans de nombreux domaines et dont les caractéristiques en font une problématique à la fois complexe et critique. Nous proposons une stratégie d'assistance pour répondre à la problématique de contrôle simultané des points de saisie du robot et de l'opérateur liée à la manipulation de pièces de grandes dimensions, lorsque la tâche n'est pas connue du robot. Les rôles du robot et de l'opérateur dans la réalisation de la tâche sont distribués en fonction de leurs compétences relatives. Alors que l'opérateur décide du plan d'action et applique la force motrice qui permet de déplacer la pièce, le robot détecte l'intention de mouvement de l'opérateur et bloque les degrés de liberté qui ne correspondent pas au mouvement désiré. De cette façon, l'opérateur n'a pas à contrôler simultanément tous les degrés de liberté de la pièce. Les problématiques scientifiques relatives à l'interaction physique homme-robot abordées dans cette thèse se décomposent en trois grandes parties : la commande pour l'assistance, l'analyse du canal haptique et l'apprentissage lors de l'interaction. La stratégie développée s'appuie sur un formalisme unifié entre la spécification des assistances, la commande du robot et la détection d'intention. Il s'agit d'une approche modulaire qui peut être utilisée quelle que soit la commande bas niveau imposée dans le contrôleur du robot. Nous avons mis en avant son intérêt au travers de tâches différentes réalisées sur deux plateformes robotiques : un bras manipulateur et un robot humanoïde bipède. / Collaborative robotics aims at physically assisting humans in their daily tasks.The system comprises two partners with complementary strengths : physical for the robot versus cognitive for the operator. This combination provides new scenarios of application such as the accomplishment of difficult-to-automate tasks. In this thesis, we are interested in assisting the human operator to manipulate bulky parts while the robot has no prior knowledge of the environment and the task. Handling such parts is a daily activity in manyareas which is a complex and critical issue. We propose a new strategy of assistances to tackle the problem of simultaneously controlling both the grasping point of the operator and that of the robot. The task responsibilities for the robot and the operator are allocated according to their relative strengths. While the operator decides the plan and applies the driving force, the robot detects the operator's intention of motion and constrains the degrees of freedom that are useless to perform the intended motion. This way, the operator does not have to control all the degrees of freedom simultaneously. The scientific issues we deal with are split into three main parts : assistive control, haptic channel analysis and learning during the interaction.The strategy is based on a unified framework of the assistances specification, robot control and intention detection. This is a modular approach that can be applied with any low-level robot control architecture. We highlight its interest through manifold tasks completed with two robotics platforms : an industrial arm manipulator and a biped humanoid robot.

Aging in humans is often associated with reduced muscle strength and difficulty in elevating the arm and sustaining it at a certain position. The aim of this master thesis is to propose a number of technical solutions integrated into a complete electronic system which can be used to support the user's muscle capacity and partially resist gravitational load. An electronic system consisting of sensors, a control unit and an actuator has been developed. The system is able to detect the user's motion intention based on an angle detection algorithm and perform kinematic control over the user's arm by adjusting the level of support at different degrees of elevation. A force control algorithm has been developed for controlling the actuating mechanism, providing the user with a natural and intuitive support during arm elevation. The implemented system is a first step towards the development of a medical assistive device for the elderly or patients with reduced muscle strength allowing them to independently perform a number of personal activities of daily life where active participation of the upper limb is required.

Despite a steady decrease in fatality rates across European nations,Vulnerable Road User (VRU) continue to face significant risks in traffic incidents. Pedestrians, cyclists, and motorcyclists make up the majority of fatalities. Vision Zero sets a global standard for road safety,and its implementation complements broader European Union (EU)initiatives in prioritizing a zero-tolerance stance on road fatalities.This thesis underscores the transformative potential of VehicularAd hoc Networks (VANETs) by introducing a protocol to enhance roadsafety through intention sharing, particularly for micro-mobility vehicles such as E-bikes and E-scooters. By integrating this protocolwith Vehicle-to-Anything (V2X) technology, this thesis aims to redefine VRUs’ role in traffic safety from passive to active participants. Theprotocol aims to complement the quality of information and improving energy efficiency while maintaining safety metrics for cooperativetransportation systems. We achieved this by transmitting a reservedarea where the rider intends to be in the near future.Results from simulations demonstrate the efficacy of intention sharing in improving message reliability and efficiency compared to intention detection methods.While preliminary results show promise, further research is necessary to validate real-world applicability fully. Nonetheless, this thesiscontributes to the ongoing efforts to achieve Vision Zero by harnessing technological innovations to protect VRUs and create safer roadenvironments. / Trots en minskning av antalet dödsolyckor i europeiska länder fortsätter oskyddade trafikanter (VRU:er) att möta risker i trafiken. Fotgängare, cyklister och motorcyklister utgör majoriteten av dödsfall. Nollvisionen sätter en global standard för trafiksäkerhet, och dess implementering kompletterar bredare EU-initiativ som prioriterar nolltolerans mot dödsfall i trafiken. Denna avhandling understryker den transformativa potentialen hos Fordons ad-hoc-nätverk (VANETs) genom att introducera ett protokoll för att förbättra trafiksäkerheten genom delning av avsikter, särskilt för mikromobilitetsfordon såsom elcyklar och elsparkcyklar. Genom att integrera detta protokoll med Fordon till allt (V2X)-teknologi strävar detta arbete mot att omdefiniera VRU:ers roll i trafiksäkerhet från passiva till aktiva deltagare. Protokollet fungerar som så att den skickar meddelanden för VRU:ers intentioner till de andra deltagarna inom nätverket. Dessa meddelanden innehåller de framtida förutsägbara positionerna av VRU:n. Dessa positioner är sedan transformerade till en reserverad ellips där VRU:n kan tänkas befinna sig i framtiden.  Resultat från simuleringar visar effektiviteten i metoder som genom att dela avsikter förbättrar meddelandens pålitlighet och effektivitet i jämförelse med metoder som istället försöker detektera avsikter, vilket banar väg för säkrare transportsystem.  Det visade sig att tillförlitligheten bland meddelanden med intentioner var högre, störst skillnad var inom 100 meter från avsändaren. I denna grupp hade detekteringsmetoden en förlust av meddelanden på ungefär 20%, medans intentionsdelning endast hade en förlust på 5%. Dessutom var meddelandestorleken betydligt mindre, en minsking på 64%. De preliminära resultaten ser lovande ut, men vidare forskning är nödvändig för att fullt utvärdera den verkliga tillämpbarheten. Denna masteruppsats bidrar till den pågående eftersträvan att uppnå nollvisionen genom att utnyttja teknologiska innovationer för att skydda VRU:er genom samarbete och att skapa en säkrare trafikmiljö. Dessa resultat har potential att påverka standardiseringen på europeisk nivå och bana väg för framtidens mobilitet. / Trafikverket Skyltfonden 2023/104170

La conception de nouveaux produits industriels nécessite le développement de prototypes avant leur déploiement grand public. Afin d'accélérer cette phase et de réduire les coûts qui en découlent, une solution intéressante consiste a utiliser des prototypes virtuels le plus longtemps possible en particulier dans la phase de conception. Certaines des étapes de la conception consistent à effectuer des opérations d'assemblage ou de désassemblage. Ces opérations peuvent être effectuées manuellement ou automatiquement à l'aide d'un algorithme de planification de mouvement. La planification de mouvement est une méthode permettant à un ordinateur de simuler le déplacement d'un objet d'un point de départ à un point d'arrivée tout en évitant les obstacles. Le travail de recherche de cette thèse apporte des solutions pour l'interaction entre un humain et un algorithme de planification de mouvement pendant l'exploration de l'espace libre. Le temps de recherche est partagé entre l'humain et la machine selon un paramètre de partage d'autorité permettant de déterminer le pourcentage d'allocation du temps à l'une ou l'autre entité. L'utilisation de ces deux entités en même temps permet d'accélérer grandement la vitesse d'exploration par rapport à la vitesse d'un humain seul ou d'un algorithme seul. Ces travaux apportent ensuite une nouvelle méthode de planification de mouvement avec contact permettant de générer des trajectoires à la surface des obstacles au lieu de les générer uniquement dans l'espace libre. La planification au contact permet d'effectuer des opérations spécifiques telles que le glissement ou l'insertion utiles pour la résolution de problèmes de planification dans des environnements encombrés. Enfin, détecter les intentions d'un utilisateur lorsqu'il interagit avec une m achine permet de lui fournir des ordres efficacement et intuitivement. Dans le cadre de la planification interactive au contact, un algorithme de détection d'intention est proposé. Ce dernier s'appuie sur l'utilisation d'un robot haptique permettant à un opérateur de ressentir les obstacles virtuels lors de la manipulation d'un objet virtuel dans un environnement de réalité virtuelle. L'algorithme interactif s'adapte en temps réel aux actions de l'opérateur pour une exploration pertinente de la surface des obstacles. Ces travaux ont été menés en partie au laboratoire toulousain LAAS au sein de l'équipe Gepetto et en partie dans le laboratoire LGP de l'ENIT au sein de l'équipe DIDS. Nous remercions la région Midi-Pyrénées pour avoir financé ces recherches. / Designing new industrial products requires to develop prototypes prior to their launch phase. An interesting solution to speedup the development phase and reduce its costs is to use virtual prototypes as long as possible. Some steps of the development consist in assembly or disassembly operations. These operations can be done manually or automatically using a motion planning algorithm. Motion planning is a method allowing a computer to simulate the motion of an object from a start point to a goal point while avoiding obstacles. The following research work brings solutions for the interaction between a human operator and a motion planning algorithm of virtual objects for the exploration of free space. Research time is split between the human and the machine according to an authority sharing parameter determining the percentage of time allowed to one or the other entity. The simultaneous use of a human and a machine greatly speedup the exploration in comparison with the time needed by any of the to alone. This work then presents a new interactive motion planning with contact method. This method permits to generate trajectories at the surface of obstacles instead of free space trajectories. This contact motion planning method allows specific operations such as sliding or insertion. This greatly diminishes the solving time of motion planning problems in cluttered environments. Detecting the intentions of a user when he interacts with a machine is a good way to convey orders efficiently and intuitively. An algorithm for interactive contact planning with intention detection techniques is proposed. This algorithm uses a haptic robot allowing a user to feel virtual obstacles when manipulating a virtual object in a virtual reality environment. The interactive algorithm adapts to the the actions of the user in real time for a pertinent exploration of the surfaces of obstacles. This work has been done partly in LAAS-CNRS laboratory in Toulouse in Gepetto team and partly in LGP-ENIT laboratory in Tarbes in DIDS team. We wish to thank the Midi-Pyrénées region for funding this research.