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.

Le sujet de cette thèse vise l'intégration dans une automobile de fonctions d'observation, de<br />supervision, d'aide à la décision ou encore de commande. La problématique est le développement<br />d'une assistance à la conduite longitudinale et latérale basée sur la localisation du véhicule.<br />Le but est de signaler et corriger les faiblesses de conduite en consiéerant les paramètres du<br />véhicule, du conducteur et la topologie de la route. Selon la localisation du véhicule, une trajectoire<br />de référence et la vitesse associée sont déterminées en fonction du conducteur et de la<br />phase de conduite. Ces références sont utilisées pour effectuer le contrôle du véhicule ou pour<br />informer le conducteur de l'inadéquation de ses consignes.<br />Dans ce contexte, la localisation du véhicule et particulièrement les informations de l'environnement<br />d'évolution doivent être pertinentes. Elles sont obtenues grâce à une base de données<br />cartographique spécifiquement développée dans le cadre de ces travaux. Celle-ci est caractérisée<br />par une précision supérieure à celle des bases de données traditionnellement employées dans<br />des dispositifs de navigation.

Comme les robots effectuent de plus en plus de tâches en interaction avec l'homme ou dans un environnement humain, ils doivent assurer la sécurité et le confort des hommes. Dans ce contexte, le robot doit adapter son comportement et agir en fonction des évolutions de l'environnement et des activités humaines. Les robots développés sur la base de l'apprentissage ou d'un planificateur de mouvement ne sont pas en mesure de réagir assez rapidement, c'est pourquoi nous proposons d'introduire un contrôleur de trajectoire intermédiaire dans l'architecture logicielle entre le contrôleur bas niveau et le planificateur de plus haut niveau. Le contrôleur de trajectoire que nous proposons est basé sur le concept de générateur de trajectoire en ligne (OTG), il permet de calculer des trajectoires en temps réel et facilite la communication entre les différents éléments, en particulier le planificateur de chemin, le générateur de trajectoire, le détecteur de collision et le contrôleur. Pour éviter de replanifier toute une trajectoire en réaction à un changement induit par un humain, notre contrôleur autorise la déformation locale de la trajectoire et la modification de la loi d'évolution pour accélérer ou décélérer le mouvement. Le contrôleur de trajectoire peut également commuter de la trajectoire initiale vers une nouvelle trajectoire. Les fonctions polynomiales cubiques que nous utilisons pour décrire les trajectoires fournissent des mouvements souples et de la flexibilité sans nécessiter de calculs complexes. De plus, les algorithmes de lissage que nous proposons permettent de produire des mouvements esthétiques ressemblants à ceux des humains. Ce travail, mené dans le cadre du projet ANR ICARO, a été intégré et validé avec les robots KUKA LWR de la plate-forme robotique du LAAS-CNRS. / In order to perform a large variety of tasks in interaction with human or in human environments, a robot needs to guarantee safety and comfort for humans. In this context, the robot shall adapt its behavior and react to the environment changes and human activities. The robots based on learning or motion planning are not able to adapt fast enough, so we propose to use a trajectory controller as an intermediate control layer in the software structure. This intermediate layer exchanges information with the low level controller and the high level planner. The proposed trajectory controller, based on the concept of Online Trajectory Generation (OTG), allows real time computation of trajectories and easy communication with the different components, including path planner, trajectory generator, collision checker and controller. To avoid the replan of an entire trajectory when reacting to a human behaviour change, the controller must allow deforming locally a trajectory or accelerate/decelerate by modifying the time function. The trajectory controller must also accept to switch from an initial trajectory to a new trajectory to follow. Cubic polynomial functions are used to describe trajectories, they provide smoothness, flexibility and computational simplicity. Moreover, to satisfy the objective of aesthetics, smoothing algorithm are proposed to produce human-like motions. This work, conducted as part of the ANR project ICARO, has been integrated and validated on the KUKA LWR robot platform of LAAS-CNRS.

En réponse à l'augmentation constante du prix du pétrole, le pourcentage des pièces de structure aéronautiques fabriquées en matériaux composites est en nette augmentation. Les procédés de dépose de composite (drapage de bandes et placement de fibres) permettent de fabriquer des pièces multicouches de grandes dimensions en disposant des bandes de composite de carbone pré-imprégné les unes à côté des autres. Ainsi, les travaux de recherche présentés dans ce mémoire contribuent à l'amélioration de la mise en oeuvre des procédés de fabrication de pièces aéronautiques en matériau composite. L'étude s'est focalisée sur l'augmentation de la productivité des procédés de dépose en considérant les problèmes de planification et de suivi de trajectoires de dépose des machines de dépose. Premièrement, la tâche de planification de trajectoires consiste à optimiser la direction des trajectoires de dépose de façon à minimiser le nombre de découpes de composite. Deuxièmement, la réduction des sollicitations cinématiques de la machine lors du suivi de trajectoires de dépose est basée sur un lissage des axes rotatifs associé à une méthode de résolution de la redondance de la machine-outil. Cette méthode conduit à une diminution du temps de dépose tout en assurant la qualité de la pièce finie. Les méthodes d'optimisation de trajectoires proposées ont été implémenées sur un logiciel de FAO de démonstration dédié aux procédés de dépose et validées sur des pièces industrielles. Ainsi l'ensemble du processus de programmation des machines de dépose a été étudié, de la génération de trajectoire à la simulation des mouvements de la machine

Les travaux de cette thèse portent sur la navigation des véhicules autonomes, notamment la planification de trajectoires et le contrôle du véhicule. En premier lieu, un modèle véhicule plan est développé en utilisant une technique de modélisation qui assimile le véhicule à un robot constitué de plusieurs corps articulés. La description géométrique du véhicule est basée sur la convention de Denavit-Hartenberg modifiée. Le modèle dynamique du véhicule est ensuite calculé en utilisant la méthode récursive de Newton-Euler, qui est souvent utilisée dans le domaine de robotique. La validation du modèle a été conduite sur le simulateur Scaner-Studio développé par Oktal pour les applications automobiles. Le modèle du véhicule développé est ensuite utilisé pour la synthèse de lois de commande couplées pour les dynamiques longitudinale et latérale du véhicule. Deux correcteurs sont proposés dans ce travail : le premier est basé sur les techniques de commande par Lyapunov, le second utilise une approche ”Immersion et Invariance”. Ces deux contrôleurs ont pour objectifs de suivre une trajectoire de référence donnée avec un profil de vitesse désirée, tout en tenant compte du couplage existant entre les dynamiques longitudinale et latérale du véhicule. En effet, le contrôle couplé est nécessaire pour garantir la sécurité du véhicule autonome surtout lors de l’exécution des manœuvres couplées comme les manœuvres de changement de voie, les manœuvres d’évitement d’obstacles et les manœuvres exécutées dans les situations de conduite critiques. Les contrôleurs développés ont été validés en simulation sous Matlab/Simulink en utilisant des données expérimentales. Par la suite, ces contrôleurs ont été validés expérimentalement en utilisant le véhicule démonstrateur robotisé (Renault-Zoé) du laboratoire Heudiasyc financé par l’Equipex Robotex. En ce qui concerne la planification de trajectoires, une méthode de planification basée sur la méthode des tentacules sous forme de clothoides a été développée. En outre, une méthode de planification de manœuvres qui s’intéresse essentiellement à la manœuvre de dépassement a été mise en place, afin d’améliorer et de compléter la méthode locale des tentacules. Le planificateur local et le planificateur de manœuvres ont été ensuite combinés pour établir une stratégie de navigation complète. Cette stratégie a été validée par la suite sous Matlab/Simulink en utilisant le modèle de véhicule développé et le contrôleur basé sur Lyapunov. / In this thesis, the trajectory planning and the control of autonomous vehicles are addressed. As a first step, a multi-body modeling technique is used to develop a four wheeled vehicle planar model. This technique considers the vehicle as a robot consisting of articulated bodies. The geometric description of the vehicle system is derived using the modified Denavit Hartenberg parameterization and then the dynamic model of the vehicle is computed by applying a recursive method used in robotics, namely Newton-Euler based Algorithm. The validation of the developed vehicle model was then conducted using an automotive simulator developed by Oktal, the Scaner-Studio simulator. The developed vehicle model is then used to derive coupled control laws for the lateral and the longitudinal vehicle dynamics. Two coupled controllers are proposed in this thesis: In the first controller, the control is designed using Lyapunov control techniques while in the second one an Immersion and Invariance approach is used. Both of the controllers aim to ensure a robust tracking of the reference trajectory and the desired speed while taking into account the strong coupling between the lateral and the longitudinal vehicle dynamics. In fact, the coupled controller is a key step for the vehicle safety handling, especially in coupled maneuvers such as lane-change maneuvers, obstacle avoidance maneuvers and combined maneuvers in critical driving situations. The developed controllers were validated in simulation under Matlab/Simulink using experimental data. Subsequently, an experimental validation of the proposed controllers was conducted using a robotized vehicle (Renault-ZOE) present in the Heudiasyc laboratory within the Equipex Robotex project. Concerning the trajectory planning, a local planning method based on the clothoid tentacles method is developed. Moreover, a maneuver planning strategy focusing on the overtaking maneuver is developed to improve and complete the local planning approach. The local and the maneuver planners are then combined in order to establish a complete navigation strategy. This strategy is then validated using the developed robotics vehicle model and the Lyapunov based controller under Matlab/Simulink.

Le sujet de cette thèse vise l'intégration dans une automobile de fonctions d'observation, de supervision, d'aide à la décision ou encore de commande. La problématique est le développement d'une assistance à la conduite longitudinale et latérale basée sur la localisation du véhicule. Le but est de signaler et corriger les faiblesses de conduite en considérant les paramètres du véhicule, du conducteur et la topologie de la route. Selon la localisation du véhicule, une trajectoire de référence et la vitesse associée sont déterminées en fonction du conducteur et de la phase de conduite. Ces références sont utilisées pour effectuer le contrôle du véhicule ou pour informer le conducteur de l'inadéquation de ses consignes. <br> Dans ce contexte, la localisation du véhicule et particulièrement les informations de l'environnement d'évolution doivent être pertinentes. Elles sont obtenues grâce à une base de données cartographique spécifiquement développée dans le cadre de ces travaux. Celle-ci est caractérisée par une précision supérieure à celle des bases de données traditionnellement employées dans des dispositifs de navigation.

La robotique mobile autonome est un axe de recherche qui vise à donner à une machine la capacité de se mouvoir dans un environnement sans assistance ni intervention humaine. Cette thèse s’intéresse à la partie décisionnelle de la navigation robotique à savoir la planification de mouvement pour un robot mobile non-holonome, pour lequel, la prise en compte des contraintes cinématiques et non-holonomes est primordiale. Aussi, la nécessité de considérer la géométrie propre du robot et la bonne maîtrise de l’environnement dans lequel il évolue constituent des contraintes à assurer. En effet la planification de mouvement consiste à calculer un mouvement réalisable que doit accomplir le robot entre une position initiale et une position finale données. Selon la nature de l’environnement, notamment les obstacles qui s’y présentent, deux instances du problème se distinguent : la planification de chemin et la planification de trajectoire. L’objectif de cette thèse est de proposer de nouveaux algorithmes pour contribuer aux deux instances du problème de planification de mouvement. La méthodologie suivie repose sur des solutions génériques qui s’appliquent à une classe de systèmes robotiques plutôt qu’à une architecture particulière. Les approches proposées intègrent les B-splines Rationnelles non uniformes (NURBS) dans le processus de modélisation des solutions générées tout en s’appuyant sur la propriété de contrôle local, et utilisent les algorithmes génétiques pour une meilleure exploration de l’espace de recherche. / The mobile robotics is an area of research that aims to give a machine the ability to move in an environment without assistance or human intervention. This thesis focuses on the decisional part of robotic navigation, namely motion planning for a non-holonomic mobile robot, for which, the consideration of kinematic and non-holonomic constraints is paramount. Also, the need to consider the specific geometry of the robot and the good control of the environment in which it operates are constraints to insure. Indeed, motion planning is to calculate a feasible movement to be performed by the robot between an initial and a final given position. Depending on the nature of the environment, two instances of the problem stand out: the path planning and the trajectory planning. The objective of this thesis is to propose new algorithms to contribute to the two instances of motion planning problem. The followed methodology is based on generic solutions that are applicable to a class of robotic systems rather than a particular architecture. The proposed approaches include the Non-Uniform Rational B-Spline (NURBS) in the modeling process of the generated solutions while relying on the local control property. Also, they use genetic algorithms for better exploration of the search space.

Dans le contexte du futur système de gestion du trafic aérien, un des objectifs consiste à réduire l’impact environnemental du trafic aérien. Pour respecter ce but, le concept de “free-route”, introduit dans les années 1990, semble bien adapté aujourd’hui. Les avions ne seraient plus contraints à voler le long de routes aériennes, mais pourraient suivre des trajectoires optimales en terme de consommation. L’objectif de cette thèse est d’introduire une nouvelle méthode de planification du trafic à l’horizon pré-tactique avec des objectifs quelques fois contradictoires, c’est-à-dire avec pour but de minimiser la consommation ou de façon équivalente la durée de trajet en tenant compte des conditions météorologiques et de minimiser l’encombrement de l’espace aérien.La méthode a été mise au point en deux étapes. La première étape a été consacrée au calcul d’une seule trajectoire optimale en terme de temps de vol en tenant compte du vent et de contraintes celles des zones interdites de survol. Cette optimisation est basée sur une adaptation de l’algorithme Ordered Upwind. La deuxième étape introduit un algorithme hybride développé, basé sur un algorithme de recuit simulé et sur l’algorithme déterministe développé dans la première étape, afin de minimiser un compromis entre la congestion et la consommation. L’algorithme combine ainsi la capacité d’atteindre la solution optimale globale via une recherche locale qui permet d’accélérer la convergence.Des simulations numériques avec des prévisions de vent sur du trafic européen donnent des résultats encourageants qui démontrent que la méthode globale est à la fois viable et bénéfique en terme du temps de vol total comme de la congestion globale donc de la diminution des conflits / In the context of the future Air Traffic Management system (ATM), one objective is to reduce the environmental impact of air traffic. With respect to this criterion, the “freeroute” concept, introduced in the mid 1990’s, is well suited to improve over nowadays airspace based ATM. Aircraft will no longer be restricted to fly along airways and may fly along fuel-optimal routes. The objective of this thesis is to introduce a novel pretactical trajectory planning methodology which aims at minimizing airspace congestion while taking into account weather conditions so as to minimize also fuel consumption.The development of the method was divided in two steps. The first step is dedicated to compute a time-optimal route for one aircraft taking into account wind conditions. This optimization is based on an adaptation of the Ordered Upwind Method on the sphere.The second step introduces a hybrid algorithm, based on simulated annealing and on the deterministic algorithm developed in the first step, in order to minimize congestion. Thus the algorithm combines the ability to reach a globally-optimal solution with a local-search procedure that speeds up the convergence.

Ce manuscrit étudie les images omnidirectionnelles catadioptriques couleur en tant que variétés Riemanniennes. Cette représentation géométrique ouvre des pistes intéressantes pour résoudre les problèmes liés aux distorsions introduites par le système catadioptrique dans le cadre de la perception couleur des systèmes autonomes. Notre travail démarre avec un état de l’art sur la vision omnidirectionnelle, les différents dispositifs et modèles de projection géométriques. Ensuite, nous présentons les notions de base de la géométrie Riemannienne et son utilisation en traitement d’images. Ceci nous amène à introduire les opérateurs différentiels sur les variétés Riemanniennes, qui nous seront utiles dans cette étude. Nous développons alors une méthode de construction d’un tenseur métrique hybride adapté aux images catadioptriques couleur. Ce tenseur a la double caractéristique, de dépendre de la position géométrique des points dans l’image, et de leurs coordonnées photométriques également. L’exploitation du tenseur métrique proposé pour différents traitements des images catadioptriques, est une partie importante dans cette thèse. En effet, on constate que la fonction Gaussienne est au cœur de plusieurs filtres et opérateurs pour diverses applications comme le débruitage, ou bien l’extraction des caractéristiques bas niveau à partir de la représentation dans l’espace-échelle Gaussien. On construit ainsi un nouveau noyau Gaussien dépendant du tenseur métrique Riemannien. Il présente l’avantage d’être applicable directement sur le plan image catadioptrique, également, variable dans l’espace et dépendant de l’information image locale. Dans la dernière partie de cette thèse, nous discutons des applications robotiques de la métrique hybride, en particulier, la détection de l’espace libre navigable pour un robot mobile, et nous développons une méthode de planification de trajectoires optimal. / This manuscript investigates omnidirectional catadioptric color images as Riemannian manifolds. This geometric representation offers insights into the resolution of problems related to the distortions introduced by the catadioptric system in the context of the color perception of autonomous systems. The report starts with an overview of the omnidirectional vision, the different used systems, and the geometric projection models. Then, we present the basic notions and tools of Riemannian geometry and its use in the image processing domain. This leads us to introduce some useful differential operators on Riemannian manifolds. We develop a method of constructing a hybrid metric tensor adapted to color catadioptric images. This tensor has the dual characteristic of depending on the geometric position of the image points and their photometric coordinates as well.In this work, we mostly deal with the exploitation of the previously constructed hybrid metric tensor in the catadioptric image processing. Indeed, it is recognized that the Gaussian function is at the core of several filters and operators for various applications, such as noise reduction, or the extraction of low-level characteristics from the Gaussian space- scale representation. We thus build a new Gaussian kernel dependent on the Riemannian metric tensor. It has the advantage of being applicable directly on the catadioptric image plane, also, variable in space and depending on the local image information. As a final part in this thesis, we discuss some possible robotic applications of the hybrid metric tensor. We propose to define the free space and distance transforms in the omni- image, then to extract geodesic medial axis. The latter is a relevant topological representation for autonomous navigation, that we use to define an optimal trajectory planning method.