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.

Ces dernières années, les engins robotisés n’ont cessé d’améliorer leur autonomie dans le domaine de la décision. Désormais, pour ne citer que l’exemple de véhicules aériens, nombre de drones sont largement capables, sans intervention d’un opérateur humain, de décoller, suivre un itinéraire en activant divers capteurs à des moments précis, atterrir en un lieu spécifié, suivre une cible, patrouiller sur une zone... Une des étapes suivantes consiste à faire collaborer une équipe de véhicules autonomes, de nature hétérogène (aériens, terrestres, marins...) afin de leur permettre d’accomplir des missions plus complexes. L’aspect dynamique de l’environnement réel, la non disponibilité à tout instant des moyens de communication, la coordination nécessaire des véhicules,de conceptions parfois différentes, dans l’exécution de certaines parties d’un plan de mission, sont autant d’obstacles à surmonter. Ce travail tente non seulement d’apporter quelques éléments de réponse face à ces difficultés, mais consiste aussi en la mise en place concrète d’un superviseur haut niveau, capable de gérer l’exécution d’une mission par une équipe de véhicules autonomes hétérogènes, où le rôle de l’opérateur humain est volontairement réduit. Nous décrivons dans ce mémoire l’architecture distribuée que nous avons choisi de mettre en œuvre pour répondre à ce problème. Il s’agit d’un superviseur, réparti à bord des véhicules autonomes, interfacé avec leur architecture locale et en charge de l’exécution de la mission d’équipe. Nous nous intéressons également à la formalisation des connaissances nécessaires au déroulement de cette mission, afin d’améliorer l’interopérabilité des véhicules de l’équipe, mais aussi pour expliciter les relations entre modèles décisionnels abstraits et réalité d’exécution concrète. Le superviseur est capable de réagir face aux aléas qui vont se produire dans un environnement dynamique. Nous présentons ainsi dans un second temps les stratégies mises en place pour parvenir à les détecter au mieux, ainsi que la façon dont nous procédons pour réparer partiellement ou totalement le plan de mission initial, afin de remplir les objectifs initiaux. Nous nous basons notamment sur la nature hiérarchique du plan de mission, mais aussi sur celle de la structure de sous-équipes que nous proposons de construire. Enfin, nous présentons quelques résultats obtenus expérimentalement, sur des missions simulées et des scénarios réels, notamment ceux du Programme d’Etudes Amont Action dans lequel s’inscrivent ces travaux de thèse. / Many autonomous robots with specific control oriented architectures have already been developed worldwide.The advance of the work in this field has led researchers wonder for many years to what extent robots would be able to be integrated into a team consisting of autonomous and heterogeneous vehicles with complementary functionalities. However, robot cooperation in a real dynamic environment under unreliable communication conditions remains challenging, especially if these autonomous vehicles have different individual control architectures.In order to address this problem, we have designed a decision software architecture, distributed on each vehicle.This decision layer aims at managing execution and at increasing the fault tolerance of the global system. The mission plan is assumed to be hierarchically structured. ln case of failure detection, the plan repair is done as locally as possible, based on the hierarchical organization.This allows us to restrict message exchange only between the vehicles concerned by the repair process. Knowledge formalisation is also a part of the study permitting the improvement of interoperability between team members. It also provides relevant information all along mission execution, from initial planning computation to plan repair in this multirobot context. The feasibility of the system has been evaluated by simulations and real experiments thanks to the Action project (http://action.onera.fr/welcome/).