Cette thèse traite de l'estimation et de la stabilisation de l'état des compliances passives présentes dans les chevilles du robot humanoïde HRP-2. Ces compliances peuvent être vues comme un degré de liberté unique et observable, sous quelques hypothèses qui sont explicitées. L'estimateur utilise des mesures provenant de la centrale inertielle située dans le torse du robot et éventuellement des capteurs de forces situés dans ses pieds. Un filtre de Kalman étendu est utilisé pour l'estimation d'état. Ce filtre utilise un modèle complet de la dynamique du robot, pour lequel la dynamique interne du robot, considérée comme parfaitement connue et contrôlée, a été découplée de la dynamique de la compliance passive du robot. L'observabilité locale de l'état a été montrée en considérant ce modèle et les mesures provenant de la centrale inertielle seule. Il a de plus été montré que l'ajout des mesures des capteurs de forces dans les pieds du robot permet de compléter l'état avec des mesures d'erreurs dans le modèle dynamique du robot. L'estimateur a été validé expérimentalement sur le robot humanoïde HRP-2. Sur cet estimateur a été construit un stabilisateur de l'état de la compliance d'HRP-2. L'état commandé est la position et vitesse du centre de masse (contrôle indirecte de la quantité de mouvement) du robot, l'orientation et la vitesse angulaire de son tronc (contrôle indirecte du moment cinétique), ainsi que l'orientation et la vitesse angulaire de la compliance. Les grandeurs de commande sont l'accélération du centre de masse du robot et l'accélération angulaire de son tronc. Un régulateur quadratique linéaire (LQR) a été utilisé pour calculer les gains du retour d'état, basé sur un modèle appelé "pendule inverse flexible à roue d'inertie" qui consiste en un pendule inverse dont la base est flexible et où une répartition de masse en rotation autour du centre de masse du robot représente le tronc du robot. Des tests ont été effectués sur le robot HRP-2 en double support, utilisant l'estimateur décrit précédemment avec ou sans les capteurs de forces. / This PhD thesis covers the estimation and stabilization of the passive compliances state wich are located in the HRP-2 humanoid robot ankles. These compliances can be seen as a unique compliance under some assumptions that are presented. The estimator uses measurements coming from an Inertial Measurement Unit (IMU) located in the robot's chest. It also uses measurements coming from forces sensors located in its feet. An Extended Kalman Filter (EKF) is used for state estimation. This filter uses a complete model of the robot dynamics, in which the internal dynamics of the robot, considered as known, is decoupled from the dynamics of its passive compliance. The local observability of the state is shown by considering this model and the measurements coming from the IMU only. Furthermore, it has been shown that, by adding the measurements coming from the forces sensors in the robot's feet, we are able to complete the state with some errors measurements in the dynamical model of the robot. The estimator was validated experimentaly on the HRP-2 humanoid robot. Based on this estimator, a stabilizer of the compliance state of the HRP-2 robot was build. The control state is the position and velocity of the center of mass of the robot, the orientation and angular velocity of its trunk, and the orientation and the angular velocity of the compliance. The control values are the acceleration of the robot's center of mass and the angular acceleration of its trunk. A Linear Quadratic Regulator (LQR) is used to compute the feed-back gains, based on a Viscoelastic Reaction Mass Pendulum model which consist in an inverse pendulum whith a flexible base and where a mass repartition rotating around the center of mass is modeling the robot's trunk. Some tests were made on the HRP-2 robot in double support, using the previous estimator with and without the use of forces sensors

L’équilibrage statique d’un manipulateur robotique apporte plusieurs avantages. Ceux-ci comprennent notamment : une diminution des efforts d’actionnement dans un contexte statique, l’augmentation de la charge utile, une commande simplifiée et un robot plus sécuritaire dans un contexte d’interaction avec un humain. Incorporer une telle technologie à un manipulateur existant est donc souhaitable. Par contre, les techniques actuelles ne permettent pas l’intégration facile d’une compensation statique. Pour répondre à cette problématique, une nouvelle technique d’équilibrage est développée dans ce mémoire. Le concept présenté se base sur l’interaction entre des champs magnétiques pour produire un couple. En utilisant des cylindres d’Halbach imbriqués, un couple sinusoïdal théorique correspondant parfaitement à une charge gravitationnelle est obtenu. Cette technique est générale et peut être adaptée à différents contextes. Dans ce mémoire, la géométrie est optimisée dans le but de maximiser le couple produit et la compacité du prototype. Les aimants résultants sont assez complexes. Cela dit, dans un concept pratique, ils peuvent être segmentés afin de simplifier leur fabrication et leur intégration. Afin de démontrer qu’une compensation statique magnétique est une solution viable, un prototype est intégré à un robot industriel existant. Les résultats obtenus prouvent que le module de compensation statique développé réduit significativement le couple d’actionnement requis et ils justifient la poursuite des travaux dans ce domaine.

L'objet de la robotique autonome est d'éliminer l'intervention du concepteur humain dans le fonctionnement d'un robot en environnement "complexe". Or, la programmation traditionnelle d'un robot repose sur l'utilisation de modèles dont le domaine de validité est assez restreint. Quand on sort du domaine de validité, on tombe sur le problème de l'imprévu, objet de cette thèse. Nous affirmons d'abord que l'autonomie d'un robot ne peut être obtenue sans une gestion systématique de l'imprévu, et que les approches habituelles de la robotique (hiérarchiques, comportementales, adaptatives) ne sont pas adéquates pour aborder cette question dans des environnements naturels non précisement controlés. Nous proposons alors trois pistes pour contourner ces limites. Sur le plan théorique, nous défendons la nécessité d'une reconnaissance explicite par un robot de sa propre ignorance, et donc d'une gestion systématique de l'incertitude, et adoptons pour cela une théorie de la logique probabiliste (Jaynes 1995). Sur le plan méthodologique, nous complétons le tandem conception-adaptation par une démarche incrémentale, i.e. la systématisation d'une évolution structurelle en réponse à certains imprévus. Nous mettons ainsi l'accent sur l'origine et la génèse des représentations plus que sur leurs performances. Sur le plan conceptuel, enfin, nous proposons la notion de "représentation contingente", qui définit une représentation non par sa fonction mais par sa structure : la capacité de représentation est intrinsèque à cette structure, mais son interprétation effective est contingente au contexte. Les problèmes liés à la représentation classique avaient conduit certains auteurs à rejeter la notion même de représentation, et avec elle un guide de conception incontournable. La représentation contingente est une tentative permettant d'aborder le problème de la conception au sein d'approches non encore exploitées en IA, telles que la clotûre opérationnelle.

Analyse des besoins en modélisation géométrique pour la robotique et définition d'un modèle approprié. Présentation du raisonnement géométrique pour l'automatisation de la préhension dans le contexte d'une tache d'assemblage et on propose une architecture de système pour la programmation automatique des robots de manipulation.

Le déplacement entièrement autonome d'un robot mobile en environnements naturels est un problème encore loin d'être résolu. Il nécessite la mise en oeuvre de fonctionnalités permettant de réaliser le cycle perception/décision/action, que nous distinguons en deux catégories : navigation (perception et décision sur le mouvement à réaliser) et locomotion (réalisation du mouvement). Pour pouvoir faire face à la grande diversité de situations que le robot peut rencontrer en environnement naturel, il peut être primordial de disposer de plusieurs types de fonctionnalités complémentaires, constituant autant de modes de déplacement possibles. En effet, de nombreuses réalisations de ces derniers ont été proposées dans la littérature ces dernières années mais aucun ne peut prétendre permettre d'exécuter un déplacement autonome en toute situation. Par conséquent, il semble judicieux de doter un robot mobile d'extérieur de plusieurs modes de déplacement complémentaires. Dès lors, ce dernier doit également disposer de moyens de choisir en ligne le mode le plus approprié. Dans ce cadre, cette thèse propose une mise en oeuvre d'un tel système de sélection de mode de déplacement, réalisée à partir de deux types de données : une observation du contexte pour déterminer dans quel type de situation le robot doit réaliser son déplacement et une surveillance du comportement du mode courant, effectuée par des moniteurs, et qui influence les transitions vers d'autres modes lorsque le comportement du mode actuel est jugé non satisfaisant. Nous présentons donc : un formalisme probabiliste d'estimation du mode à appliquer, des modes de navigation et de locomotion exploités pour réaliser le déplacement autonome, une méthode de représentation qualitative du terrain (reposant sur l'évaluation d'une difficulté calculée après placement de la structure du robot sur un modèle numérique de terrain), et des moniteurs surveillant le comportement des modes de déplacement utilisés (évaluation de l 'efficacité de la locomotion par roulement, surveillance de l'attitude et de la configuration du robot...). Des résultats expérimentaux de ces éléments intégrés à bord de deux robots d'extérieur différents seront enfin présentés et discutés.

La contrainte de fermeture des chaînes cinématiques des robots parallèles rend leur modélisation et leur commande complexes. Pourtant, cette architecture leur confère des performances remarquables en terme de charges supportées, de rigidité et de rapidité. Pour bénéficier de ces qualités et simplifier les modèles, nous avons proposé d'utiliser un capteur de vision pour remplacer les modèles géométriques dans la commande et offrir une mesure de l'état au lieu d'une estimation. En premier lieu, nous avons revisité l'asservissement visuel 3D par observation de l'organe terminal dans le cadre specifique des robots parallèles. Dans ce cas, nous avons choisi la pose comme signal µa réguler et montré que la commande ainsi obtenue est une régulation dans l'espace d'etat (qui est egalement l'espace de la tâche). En deuxième lieu, nous nous sommes penché sur le choix d'un signal capteur qui permet une bonne adéquation entre les informations visuelles et les modèles utilisés dans la commande. C'est ainsi que nous avons proposé une architecture dédiée à la commande, unissant plusieurs familles de robots parallèles, qui repose sur l'exhibition dans la chaîne cinématique. Par la suite, nous avons développé une approche innovante basée sur l'observation des éléments référents et les modèles de projection de droite. En utilisant une mesure de la position de ces éléments, cette dernière méthode permet de se passer d'une cible extérieure au robot et d'un calcul de pose additionnel tout en permettant une représentation optimale de la cinématique du robot et en offrant des méthodes d'étalonnage qui utilisent directement le signal capteur. Ces méthodes permettent aussi de se passer des variables articulaires, ce qui peut offrir aux robots parallèles une meilleure autonomie et simplifier leur conception.

L'approche classique de conception des robots obéit à une organisation interne du type sentir-planifier-agir, proposée dès l'apparition des problématiques d'Intelligence Artificielle. Elle implique le développement amont de modèles d'interaction entre le robot et son environnement et d'algorithmes de traitement du flux sensoriel conduisant, à terme, à la génération de commandes motrices. Dans ce contexte particulier, les caractéristiques de l'environnement perçues par le robot dérivent fondamentalement des traitements du flux sensoriel implémentés par le roboticien. Elles peuvent donc se révéler inadaptées vis-à-vis de l'interaction sensorimotrice réelle que le robot entretient avec le monde. Une autre approche, développée dans cette thèse, consiste à repenser la problématique de la perception en robotique. Elle s'inspire de la théorie des contingences sensorimotrices qui propose de concevoir notre perception non pas comme un phénomène se produisant dans le cerveau mais comme une interaction que nous entretenons avec l'environnement. Cette perspective, radicalement opposée aux postulats classiques, induit que percevoir n'est pas inné mais s'acquiert par la découverte des relations sensorimotrices qui sous-tendent notre expérience du monde. L'objectif de cette thèse est d'appliquer ce nouveau paradigme au champ de la robotique. Plus précisément, les travaux menés visent à déterminer comment un robot naïf peut découvrir et caractériser l'espace dans lequel son corps et l'environnement sont plongés au travers de l'analyse de son seul flux sensorimoteur. Pour se faire, une approche sera développée sur la base de la compensabilité des variations sensorielles générées par les déplacements du système robot/environnement, concept initialement introduit par H.Poincaré. Elle permettra à nos robots de déterminer la dimension de l'espace géométrique extérieur puis d'en construire une représentation interne, permettant à terme d'interpréter intrinsèquement leur expérience et de guider leur action.

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)

Dans cette thèse nous nous intéressons à deux types d'approches pour la planification de pas pour robots humanoïdes : d'une part les approches discrètes où le robot n'a qu'un nombre fini de pas possibles, et d'autre part les approches où le robot se base sur des zones de faisabilité continues. Nous étudions ces problèmes à la fois du point de vue théorique et pratique. En particulier nous décrivons deux méthodes originales, cohérentes et efficaces pour la planification de pas, l'une dans le cas discret (chapitre 5) et l'autre dans le cas continu (chapitre 6). Nous validons ces méthodes en simulation ainsi qu'avec plusieurs expériences sur le robot HRP-2.