Le problème de la gestion de la diversité est défini sur un ensemble partiellement ordonné d'élements possédant des demandes et des coûts unitaires de production. L'objectif est de produire un sous-ensemble de $k$ éléments références, $k$ étant un nombre donné, minimisant les coûts. Chaque élément non produit doit être remplacé par une référence qui lui est supérieure, ce qui implique un sur-coût. Après une étude théorique de complexité, nous modélisons ce problème grâce à un programme linéaire en nombres entiers, proche de ceux des problèmes de localisation $k$-médians. Pour résoudre ce programme, nous présentons un algorithme lagrangien, ainsi que de nombreux critères de fixation de variables permettant de réduire la taille du problème. Nous exploitons ensuite cet algorithme pour construire des solutions de bonne qualité. Nous développons enfin un algorithme exact de Séparation et Coupe. Nous étudions un certain type de coupes ainsi qu'une heuristique permettant de les générer. Nous concluons par des tests numériques effectués sur des instances réelles.

Ce mémoire de thèse présente la réalisation d'un système de localisation pour un robot mobile fondé sur la vision monoculaire. L'objectif de ces travaux est de pouvoir faire naviguer un véhicule robotique sur parcours donné en milieu urbain. Le robot est d'abord conduit manuellement. Pendant cette phase d'apprentissage, la caméra embarquée enregistre une séquence vidéo. Après un traitement approprié hors ligne, une image prise avec le même matériel permet de localiser le robot en temps réel. Cette localisation peut être utilisée pour commander le robot et faire en sorte qu'il suive de façon autonome le même parcours que durant la phase d'apprentissage. Le principe retenu consiste à construire une carte tridimensionnelle de la zone parcourue pendant la phase d'apprentissage, puis à se servir de la carte pour se localiser. Une grande partie de ce mémoire est consacré à l'étude des performances du système

L'étude présentée propose des solutions pour la détection et localisation de défauts dans les entraînements électriques et en particulier pour ceux à base de machine asynchrone. Les défauts considérés peuvent affecter la machine, le convertisseur, la mécanique et les capteurs. Ces ensembles fonctionnent à vitesse variable et possèdent une structure de contrôle vectoriel à flux orienté ainsi qu'un contrôle de vitesse. A partir des résultats de caractérisation des défauts, issus des simulations ou des mesures, deux approches sont proposées. La première repose sur l'utilisation d'outils de traitement du signal. Des solutions sont proposées pour s'affranchir du contexte de la vitesse variable via l'enregistrement à écart de position constant (position mécanique ou du champ statorique). La deuxième approche repose sur l'utilisation de la redondance analytique pour effectuer la détection et localisation de défauts. Des observateurs d'état étendus (filtre de Kalman étendu, modèle de référence adaptatif) sont étudiés et testés expérimentalement. Afin de réaliser la localisation des défauts, des observateurs à entrées inconnues sont également proposés. A partir des outils développés, des approches pour constituer un outil de surveillance globale sont proposées. Certaines reposent sur des combinaisons logiques, d'autres sur les réseaux de neurones.

Ce travail a pour objectif de vérifier la localisation de défauts dans les réseaux HTA en présence de Générateurs d'Energie Dispersée - GED. Il doit aussi aboutir par proposer des solutions et remèdes dans le cas de défaillances des méthodes de calcul actuellement appliquées. La thèse est motivée par une anticipation des problèmes sur les réseaux électriques, inspirée par l'actualité des réseaux de distribution en Europe - l'ouverture du marché d'énergie et le changement considérable du mode d'exploitation des réseaux HTA. Les études au préalable ont montré qu'il serait probablement nécessaire de modifier les méthodes de calcul de distance exploitées actuellement. Dans ce contexte, la recherche, que nous avons réalisée, a confirmé ce fait et a montré que le calcul de distance doit absolument tenir compte de la présence de GED dans le réseau par mesure de leurs courants, rapatriée au poste source. Dans la suite de nos travaux nous nous sommes posés pour objectif de vérifier si ces informations pourraient aussi être exploitées davantage pour les fins de la localisation plus précise et moins couteuse. La problématique de localisation distribuée dans un réseau HTA contenant des GED a surmontée, et elle a été impliquée dans un outil de localisation automatique de défauts. Tout type de défaut - monophasé, biphasé ou triphasé peut être traité par cet outil et la distance de défaut, calculée en cas de localisation correcte de la zone de défaut sur le réseau, est restreinte dans la marge de -15-0% autour de la "réelle". La localisation correcte a été observée dans plus de 50% des cas en moyenne.

Cette thèse traite de problèmes inverses en propagation d'ondes acoustiques pour des milieux inhomogènes avec des mesures en champ lointain. Dans la première partie nous nous intéressons à la localisation de défauts, c'est-à-dire à la recherche du lieu où l'indice effectif est différent d'un indice de référence. Nous obtenons une caractérisation du support des défauts à partir des mesures par une extension de la "Factorization Method" d'A. Kirsch. Nous proposons plusieurs méthodes numériques permettant de déterminer la localisation des défauts dont une permettant de traiter le cas de directions d'émission et de réception distinctes. Ces algorithmes sont validés numériquement. Dans une seconde partie, nous considérons la reconstruction des valeurs d'un indice inconnu. A partir de la méthode de localisation de défauts introduite précédemment, nous proposons deux stratégies pour déterminer des zones d'intérêt sur lesquelles la reconstruction est focalisée. Enfin, nous introduisons un nouveau type de fonction coût pour la reconstruction, qui exploite les propriétés établies dans la première partie.

Les systèmes contrôlés en réseau (SCR) ont fait l'objet de nombreux travaux de recherche au cours des dernières années, principalement pour ce qui concerne la synthèse de lois de commande. Les systèmes contrôlés en réseau présentent de nombreux avantages, notamment en terme de flexibilité, mais différent problèmes se posent quand une boucle de contrôle est fermée par un réseau de communication. (ex. retards et des pertes, contraintes de communication). Diagnostic et tolérance aux défauts sont des enjeux importants pour les systèmes de contrôle, particulièrement dans les systèmes de sécurité fondamentaux. La théorie et l'application des approches classiques de diagnostic et tolérance aux défauts doivent être re-visités lorsqu'il s'agit de SCR. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles approches de diagnostic pour les systèmes contrôlés en réseau en considérant la perte de paquets et la contrainte de communication. De plus, les algorithmes de l'ordonnancement et de diagnostic proposés sont implémentés dans un mini hélicoptère. Nous considérons d'abord les problèmes de perte de paquets et de contrainte de communication pour ensuite adapter un modèle où la détection des défauts et l'allocation des ressources de communication sont fortement liés. En interprétant ce modèle comme un modèle périodique, nous formalisons et résolvons le problème de détection et localisation de défauts avec un ordonnancement périodique et hors-ligne. L'approche proposée garantit la robustesse des résidus aux perturbations ainsi que perte de paquets sur la commande du système. Il est parfois nécessaire de fournir une séquence de communication prédéfinie avant de concevoir le système de détection de défauts. IL spécifie l'ordre de l'accès des capteurs et des actionneurs au réseau. Cependant, le choix d'une séquence de communication dépend forcément à la structure du système. Un algorithme graphique proposé dans cette thèse garantit la génération de séquences de communication permettant de préserver certaines propriétés structurelles du système. En outre, cet algorithme peut être utilisé sur les systèmes incertains et assez grands. Traditionnellement, allocation des ressources et l'ordonnancement sont basés sur les stratégies hors ligne. Mais la performance du système de diagnostic ne peut pas être garantie sous l'ordonnancement hors-ligne, si le système est objet à des perturbations imprévisibles. En plus, L'ordonnancement en ligne nécessite une grande charge de calcul qui ne peut être toujours possible en cas de système embarqué. Par conséquent, un ordonnancement semi-en ligne qui permet de préserver les avantages de l'ordonnancement en ligne et évite certaines limitations d'ordonnancement hors ligne peut être considéré comme une solution de compromis. Les drones ou UAVs pour Unmanned Aerial Vehicules font actuellement l'objet de beaucoup de recherches en raison de leurs utilités dans des situations qui nécessitent des opérations autonomes ou autopiloté. Ils peuvent être classés comme des systèmes dynamiques rapides. Par conséquent, ils peuvent être banc d'essai idéal pour étudier les effets du réseau sur les performances de contrôle/diagnostique en boucle fermée. Le dernier chapitre de cette thèse est dédié à implémentation d'une stratégie de commande tolérante aux défauts et les approches de détection et localisation des défauts proposées dans les chapitres précédents sur le drone.

Le travail de thèse présenté dans ce mémoire a permis le développement d'une nouvelle méthode de caractérisation des fonds marins : la méthode des sources images. Elle repose sur une modélisation physique de la réflexion des ondes émises par une source omnidirectionnelle sur un milieu stratifié sous l'approximation de Born. Ainsi, chaque réflexion de l'onde sur une interface du milieu stratifié peut être représentée par une source image dont la position spatiale est directement liée à la vitesse des ondes acoustiques dans les strates et aux épaisseurs de celles-ci. La détection des sources images par la migration des signaux enregistrés sur une antenne et l'utilisation d'une fonction de semblance permet alors d'obtenir le profil de célérité d'une structure sédimentaire. La méthode ne nécessite donc l'enregistrement des échos réfléchis sur le fond marin par une antenne d'hydrophones que pour un seul tir de la source. Les principaux avantages de la méthode sont son automatisation, son faible coût de calcul (donc sa rapidité), sa bonne robustesse par rapport au bruit et l'aspect local de l'inversion. Les résultats obtenus avec des données réelles sont très satisfaisants tant avec l'utilisation d'une antenne verticale qu'avec une antenne horizontale. En particulier, l'utilisation de l'antenne horizontale permet d'effectuer des inversions locales répétées le long d'une radiale et ainsi d'obtenir une inversion d'un système stratifié dont la structure varie avec la distance.

La gestion des déplacements dans l'espace pour un robot mobile autonome est un problème qui a été abordé dès les premiers essais d'intégration de l'intelligence artificielle et de la robotique, mais qui reste difficile et auquel peu de solutions générales ont été apportées. Parmi toutes les stratégies de navigation existantes, nous nous intéressons à celles qui utilisent une carte représentant la structure spatiale de l'environnement et qui permettent de planifi er les déplacements jusqu'à un but lointain. La construction d'une carte et l'estimation de la position du robot sont deux sous-problèmes de navigation qui ont reçu isolément des solutions e fficaces. Toutefois, leur résolution simultanée reste une tâche complexe. Le problème de l'estimation de la position, pris isolément, peut notamment être résolu de manière très e fficace par des modèles probabilistes utilisant des Processus de Décision Markoviens Partiellement Observables. Toutefois, ces modèles ne peuvent en général pas être utilisés pour construire "en-ligne" la carte qu'ils utilisent. Nous avons élaboré un modèle de navigation qui s'inspire de ces méthodes mais qui, à partir de capteurs relativement imprécis, permet la construction "en-ligne" de la carte. La capacité d'intégration des informations qu'o ffre cette méthode de localisation permet de compenser la faiblesse des perceptions. Nous utilisons de plus des procédures de perception active qui permettent, en fonction du contexte, d'utiliser les capteurs de manière e fficace. Notre modèle permet ainsi, en faisant peu d'hypothèses sur l'environnement, une estimation robuste de la position et une construction simultanée de la carte. Ses capacités ont été démontrées à la fois en simulation et sur un robot réel. En particulier, nous avons montré qu'il permettait au robot de se localiser correctement dès son introduction dans un environnement nouveau, de se relocaliser rapidement lorsqu'il est transporté passivement d'un endroit à un autre et de plani fier une trajectoire permettant de rejoindre de manière robuste un but donné.

Les problématiques de recherche abordées dans le cadre de cette thèse sont la localisation et la commande dynamique des robots mobiles à roues lors de leur évolution à grande vitesse en environnements extérieurs. Pour la localisation, nous proposons un filtre de Kalman étendu qui permet d'estimer la position et l'orientation du véhicule dans le plan du lacet en tenant compte des temps de latence lors de la réception de mesures GPS, et vérifie leur pertinence. Ce filtre a été simulé et validé lors de phases expérimentales. Une loi de commande en suivi de chemin, assurant la régulation de l'angle de lacet et de la vitesse d'avance est développée en utilisant les techniques de commande de type mode glissant. Une implémentation de cette loi de commande a été réalisée sur deux types de robots mobiles à quatre roues et à six roues. La seconde commande présentée consiste à moduler les couples appliqués sur chacune des quatre roues d'un véhicule à roues avants directionnelles en s'appuyant sur une analyse de son comportement dynamique pour une compensation des erreurs en vitesse de lacet. Cet algorithme, validé expérimentalement, a ensuite été complété en y intégrant le modèle dynamique d'un robot composé d'un nombre quelconque de roues directionnelles. Enfin, nous étudions le phénomène de dérapage en vue de l'utiliser pour l'optimisation temporelle d'un suivi de chemin.

Les systèmes d'aide à la conduite peuvent améliorer la sécurité routière en aidant les utilisateurs via des avertissements de situations dangereuses ou en déclenchant des actions appropriées en cas de collision imminente (airbags, freinage d'urgence, etc). Dans ce cas, la connaissance de la position et de la vitesse des objets mobiles alentours constitue une information clé. C'est pourquoi, dans ce travail, nous nous focalisons sur la détection et le suivi d'objets dans une scène dynamique. En remarquant que les systèmes multi-caméras sont de plus en plus présents dans les véhicules et en sachant que le lidar est performant pour la détection d'obstacles, nous nous intéressons à l'apport de la vision stéréoscopique dans la perception géométrique multimodale de l'environnement. Afin de fusionner les informations géométriques entre le lidar et le système de vision, nous avons développé un procédé de calibrage qui détermine les paramètres extrinsèques et évalue les incertitudes sur ces estimations. Nous proposons ensuite une méthode d'odométrie visuelle temps-réel permettant d'estimer le mouvement propre du véhicule afin de simplifier l'analyse du mouvement des objets dynamiques. Dans un second temps, nous montrons comment l'intégrité de la détection et du suivi des objets par lidar peut être améliorée en utilisant une méthode de confirmation visuelle qui procède par reconstruction dense de l'environnement 3D. Pour finir, le système de perception multimodal a été intégré sur une plateforme automobile, ce qui a permis de tester expérimentalement les différentes approches proposées dans des situations routières en environnement non contrôlé.