Dans ce manuscrit, nous nous intéressons au problème de la navigation d'un robot mobile par commande référencée multi-capteurs. Notre objectif est d'effectuer des tâches de navigation guidées par la vision dans des environnements d'intérieur structurés peu connus, possiblement évolutifs et où l'homme peut être présent. Les missions considérées pourront inclure de longs déplacements et consisteront à positionner le robot vis-à-vis d'un amer ou d'une personne d'intérêt. Leur position dans la scène étant inconnue, ils seront repérés par la vision. Afin de pouvoir réaliser de telles missions, différents problèmes doivent être traités : le mouvement vers le but, l'évitement d'obstacles, le traitement des occultations, la réalisation de longs déplacements. Si les trois premiers points ont un caractère intrinsèquement local, le dernier nécessite des compétences globales. Les travaux que nous avons menés cherchent à répondre à ces différents problèmes. Tout d'abord, nous nous sommes focalisés sur les aspects "locaux". Nous avons ainsi exploité l'asservissement visuel 2D pour réaliser la tâche de navigation nominale et permettre au robot de converger vers un amer ou une personne d'intérêt. Cependant, bien que cette technique présente de bonnes propriétés de robustesse, elle ne permet pas à elle seule de traiter efficacement les problèmes de collisions et d'occultations. Une de nos premières contributions a donc consisté en le développement de stratégies de commande garantissant la non collision en présence d'obstacles non occultants. Sur la base de ces résultats, nous nous sommes intéressés à la gestion des occultations et avons développé des algorithmes permettant de reconstruire les indices visuels lorsque ceux-ci sont indisponibles. Nous les avons ensuite couplés à nos stratégies de commande afin que le robot puisse évoluer à partir des indices visuels réels ou reconstruits selon le cas. L'association de ces différents techniques et algorithmes a permis de réaliser effica cement des tâches de navigation référencées vision en présence d'obstacles occultants et non occultants. Cependant, elle nécessite que l'amer ou la personne d'intérêt soit visible dès le début de la mission, ce qui n'est pas le cas lorsque l'on souhaite réaliser de longs déplacements. Nos dernières contributions sont donc focalisées sur ce problème. Afin de conférer au robot les compétences globales nécessaires, nous avons couplé une carte topologique représentant l'environnement à un algorithme de supervision gérant la stratégie de commande. Le robot est ainsi devenu capable d'effectuer de longs déplacements dans des scènes peu connues. L'ensemble de ces travaux a été validé en simulation et expérimentalement sur les différents robots à disposition. Les résultats obtenus montrent la pertinence de l'approche proposée et ouvrent des perspectives prometteuses dans et hors du contexte de la navigation.

Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à l'acquisition automatique de réseau de contraintes, aussi appelée apprentissage automatique de réseau de contraintes, qui consiste à développer des solutions capables d'aider un utilisateur à modéliser un problème combinatoire sous la forme d'un réseau de contraintes. Notre travail se focalise plus précisément sur la plate-forme d'acquisition automatique de réseau de contraintes CONACQ. Dans son implémentation standard, CONACQ est passive vis-à-vis de l'utilisateur, c'est-à-dire basée sur la capacité de ce dernier à fournir des instances significatives de son problème. Dans la première partie de cette thèse, nous proposons une version interactive de CONACQ, capable de poser à l'utilisateur des questions dont le but est d'augmenter plus rapidement et de manière conséquente la connaissance acquise par la plate-forme. Afin de limiter le nombre d'interactions, nous proposons différentes stratégies de questionnement que nous validons ensuite empiriquement. Dans la seconde partie, nous nous intéressons à une utilisation pratique de l'acquisition automatique de réseau de contraintes qui vise à automatiser le processus de définitions de comportements sensorimoteurs en robotique. Dans cette optique, nous proposons une architecture logicielle, complémentaire aux architectures de contrôle existantes, qui utilise le paradigme de la programmation par contraintes pour modéliser, planifier et superviser l'exécution de comportements sensorimoteurs. Elle utilise la plate-forme CONACQ étudiée dans la première partie de cette thèse pour modéliser automatiquement les actions élémentaires d'un robot sous la forme de réseaux de contraintes. Notre architecture utilise par ailleurs un planificateur de tâches inspiré de CSP-Plan pour combiner les réseaux de contraintes acquis et ainsi définir automatiquement des comportements sensorimoteurs. Différents résultats expérimentaux sont par ailleurs présentés afin de valider notre approche.

Afin de permettre une navigation autonome d'un robot dans un environnement, le robot doit être capable de percevoir son environnement. Dans la littérature, d'une manière générale, les robots perçoivent leur environnement en utilisant des capteurs de type sonars, cameras et lidar 2D. L'introduction de nouveaux capteurs, nommés lidar 3D, tels que le Velodyne HDL-64E S2, a permis aux robots d'acquérir plus rapidement des données 3D à partir de leur environnement. La première partie de cette thèse présente une technique pour la calibrage des capteurs lidar 3D. La technique est basée sur la comparaison des données lidar à un modèle de vérité de terrain afin d'estimer les valeurs optimales des paramètres de calibrage. La deuxième partie de la thèse présente une technique pour la localisation et la détection de fermeture de boucles pour les robots autonomes. La technique est basée sur l'extraction et l'indexation des signatures de petite-taille à partir de données lidar 3D. Les signatures sont basées sur les histogrammes de l'information de normales de surfaces locale extraite à partir des données lidar en exploitant la disposition des faisceaux laser dans le dispositif lidar.

Les microtechnologies sont de plus en plus présentes dans notre quotidien. Leur production est aujourd'hui restreinte à des procédés de masse par photolithographie. Leur fabrication est mal contrôlée et les défauts sont fréquents. Or l'étude individuelle de chaque microcomposant est particulièrement difficile et coûteuse. La microrobotique propose des solutions automatiques ou téléopérées afin de résoudre ce type de verrous technologiques. Pour des raisons économiques et de flexibilité, de nombreux utilisateurs se tournent vers un contrôle impliquant un opérateur. Plusieurs travaux ont proposé un retour des interactions lors de la tâche au moyen d'une interface utilisateur évoluée, dite haptique, afin d'augmenter l'immersion dans le micromonde et donc la dextérité de l'opérateur. Dans le cas de la micromanipulation, les facteurs d'échelle et les fortes dynamiques provoquent de nombreuses instabilités dans le couplage bilatéral recherché. Il a donc été nécessaire d'utiliser des contrôleurs évolués au détriment des sensations. Pour obtenir des sensations réelles et utiles, nous proposons de revisiter la problématique sous un autre angle. Plutôt que d'utiliser un micromanipulateur existant, nous avons conçu un système dédié au retour d'effort. Nous posons les prémices d'un nouveau concept de micromanipulation haptique flexible, fiable et utile grâce à des choix et des optimisations de méthodes et de technologies : une méthode dédiée de préhension sans contact : les pinces optiques, une maximisation de l'espace de travail de ses actionneurs et capteurs, l'amélioration des performances en terme de dynamique et de bande passante, le développement de nouveau capteur de force robuste à l'environnement, basé sur la vision. Ce travail multidisciplinaire s'appuie sur la réalisation de trois installations expérimentales et sur des collaborations entre des équipes de micromanipulation, d'haptique et de vision.

Les conditions actuelles de transport démontrent par elles-même l'urgence qu'il y'a à intervenir dans la sécurisation des routes par des moyens autres que purement repressifs. Le recours aux véhicules intelligents dotés de technologies de perception et de commande avancées, capables de prendre en charge, au moins en partie, certaines tâches de conduite, semble justier ce point de vue. Dans cette thèse, nous proposons une stratégie de commande basée sur un modèle d'accélération non linéaire de type exponentiel, sûre, robuste, confortable et compatible aussi bien avec les applications de régulation de vitesse intelligente (ACC) qu'avec les applications Stop&Go. Nous proposons également, une stratégie de détection par dépointage de faisceau d'antenne qui augmente sensiblement la distance de détection et permet l'identication de scénarios du trac routier, toutes choses importantes pour la mise en ÷uvre d'une stratégie de commande ecace.

Le diagnostic de défaillances dans le domaine de l'aéronautique est un problème critique à cause des enjeux économiques mais surtout de sûreté des passagers. Dans l'avion les moteurs et ses équipements, régulateurs, périphériques, ... sont les systèmes les plus importants car l'ensemble fournit la puissance nécessaire pour soutenir l'appareil en vol. Une étude préliminaire basée sur les données de maintenance des équipements montre deux systèmes critiques : les vérins du système hydraulique et le système d'huile. Dans les systèmes périphériques du moteur nous trouvons le système hydraulique qui a comme objectif adapter la géométrie du moteur aux nécessités particulières de puissance dans chaque phase de vol. Le système hydraulique est composé d'un certain nombre de vérins inclus dans le circuit du carburant, qui est le fluide qui les actionne. Le vérin VSV (Variable stator Valve), avec sa boucle de régulation, est l'objet de notre étude. Cet actionneur modifie la géométrie de la turbine haute pression pour réussir à avoir une puissance optimale notamment dans le décollage et l'atterrissage. Ces actionneurs sont installés dans la plupart de turbines CFM56-7 fournies par l'entreprise motoriste Hispano-Suiza du Groupe Safran. En ce qui concerne le système d'huile, la lubrification correcte des parties mécaniques mobiles du moteur de l'avion devient critique à cause des vitesses de rotation des éléments mobiles du moteur. Le diagnostic du système décrit est donc le but premier. En complément, là où la maintenance est une partie importante de la vie du système, le pronostic de défaillances et la surveillance du vieillissement est un sujet de plus en plus important. C'est le cas des moteurs aéronautiques dont la maintenance périodique est fondamentale pour la sûreté de fonctionnement du système. En conséquence, le deuxième objectif de cette étude est de coordonner la détection des défaillances avec le pronostic pour réaliser une maintenance adaptative des moteurs. Dans une première partie, on expose les concepts et outils théoriques, basés sur l'analyse de données et la modélisation du système. Ensuite les applications ont été développées en grandeur réelle sur le moteur choisi par l'entreprise, dans le cadre du projet européen TATEM.

Les avancées des dernières décennies dans le domaine de l'électronique ont permis l'intégration plus facile des dispositifs de commande à base de convertisseur sur un plus grand nombre d'applications. L'utilisation de ces dispositifs de commande offre des avantages importants au niveau du dimensionnement et de l'efficacité énergétique, mais, en contrepartie, leur modèle dynamique présente une complexité accrue en particulier à cause des dynamiques hétérogènes des différents composants. Ainsi, en général, on retrouve une dynamique très rapide liée au changement de fonctionnement des composants et une dynamique du reste du système plus lente par rapport à la première.<br />Les travaux de cette thèse abordent les problèmes de la modélisation hybride de ce type de systèmes. Un des points importants des travaux effectués est la mise en place d'en ensemble d'outils et de méthodes permettant d'obtenir un modèle automate hybride équivalent d'un système physique avec des interrupteurs. Dans l'approche proposée l'automate hybride est obtenu par la composition des équations du système issues de l'approche bond-graph commuté et des contraintes introduites par les interrupteurs.<br />La méthodologie proposée est ensuite utilisée pour définir un modèle de simulation sous Simulink.<br />Le problème de la commande est abordé dans le cadre particulier du démarrage d'un convertisseur à double résonance issu d'une application en imagerie médicale.

La thématique de la navigation autonome constitue l'un des principaux axes de recherche dans le domaine des véhicules intelligents et des robots mobiles. Dans ce contexte, on cherche à doter le robot d'algorithmes et de méthodes lui permettant d'évoluer dans un environnement complexe et dynamique, en toute sécurité et en parfaite autonomie. Dans ce contexte, les algorithmes de localisation et de cartographie occupent une place importante. En effet, sans informations suffisantes sur la position du robot (localisation) et sur la nature de son environnement (cartographie), les autres algorithmes (génération de trajectoire, évitement d'obstacles ...) ne peuvent pas fonctionner correctement. Nous avons centré notre travail de thèse sur une problématique précise : développer un algorithme de SLAM simple, rapide, léger et limitant les erreurs de localisation et de cartographie au maximum sans fermeture de boucle. Au cœur de notre approche, on trouve un algorithme d'IML : Incremental Maximum Likelihood. Ce type d'algorithmes se base sur une estimation itérative de la localisation et de la cartographie. Il est ainsi naturellement divergent. Le choix de l'IML est justifié essentiellement par sa simplicité et sa légèreté. La particularité des travaux réalisés durant cette thèse réside dans les différents outils et algorithmes utilisés afin de limiter la divergence de l'IML au maximum, tout en conservant ses avantages.

Cette thèse aborde le problème de localisation et cartographie simultanée pour un robot mobile. Lorsque le robot Évolue dans un environnement inconnu, il doit construire une carte au fur et mesure qu'il explore le monde, tout en se localisant dans celle-ci. De l'anglais \textit{Simultaneous Localisation And Mapping}, le SLAM est une brique essentielle de l'architecture d'un robot autonome. Plusieurs éléments sont nécessaire ‡ la résolution du SLAM, en particulier la perception de l'environnement permet d'observer les éléments de référence (appelés amers) qui constituent la carte. Ces travaux se focalisent sur l'utilisation de la vision artificielle comme moyen de percevoir l'environnement, ainsi la carte et la position du robot peuvent être estimées dans l'espace 3D complet. Les caméras numériques sont des capteurs bien adaptés aux systèmes embarqués et fournissent une information riche sur l'environnement. Mais une caméra ne permet pas de mesurer la distance aux objets, dont on n'obtient donc que des observations partielles. En particulier, ceci rend difficile l'ajout d'un nouvel amer dans la carte. Une méthode d'initialisation pour des amers de type point est proposée, elle s'appuie sur un mécanisme de génération puis de sélection d'hypothèses. Une architecture SLAM pour un robot terrestre est décrite dans son ensemble, en particulier une caméra panoramique est utilisée et permet de percevoir l'environnement sur 360 degrés. Cette architecture a été implémentée sur un robot de type ATRV. Une carte de points 3D est pertinente pour la localisation d'un robot, mais donne une information limitée sur la structure de l'environnement. Un algorithme permettant d'utiliser des segments de droite est proposé, et testé sur des données réelles

Les travaux présentés dans cette thèse portent essentiellement sur la localisation et la navigation du système mobile ATRV2 dans un environnement inconnu a priori. Ce système doit d'abord modéliser et construire sa carte de l'environnement à partir de données issues de ses capteurs embarqués, se localiser dans cette carte et ensuite générer un chemin sans collisions lui permettant d'atteindre son but. Le modèle de l'environnement que nous avons choisi est un modèle métrique (grille de certitude) basé sur l'algorithme HIMM et est mis à jour en utilisant les données en provenance des capteurs embarqués. La méthode de localisation utilisée est basée sur le filtre de Kalman étendu (EKF). Cette méthode fusionne les données odométriques (modèle du système) et les données du système de perception embarqué (mesure) pour corriger régulièrement l'estimation relative de la position du système mobile due à l'erreur cumulative engendrée par les capteurs odométriques. Pour déterminer la mesure, la méthode utilise la mise en correspondance des grilles tout en estimant sa zone de recherche et la position autour de laquelle elle effectue la recherche de la position estimée. Pour la navigation, nous avons proposé une nouvelle méthode appelée DVFF combinant une méthode de planification de trajectoire globale basée sur l'algorithme D*, et une méthode réactive non stop basée sur le principe des champs de forces virtuelles VFF. Cette méthode de navigation utilise les valeurs courantes des capteurs ultrasonores embarqués (sur une petite fenêtre temporelle), et les données provenant du modèle de l'environnement, pour décider de l'action à effectuer. Elle permet au système mobile ATRV2 de se mouvoir sans crainte de collisions avec les obstacles de son environnement.