L'introduction des robots dans la vie quotidienne apporte un problème important qui "s'ajoute" au "défi standard" des robots autonomes : la présence d'hommes dans son environnement et le besoin d'interagir avec eux. Ce travail s'intéresse aux problèmes de l'interaction proche entre humains et robots, en se plaçant du point de vue des décisions de mouvement qui doivent être prises par le robot pour assurer un mouvement sûr, effectif, compréhensible et confortable pour l'homme. On présente un cadre général de planification de mouvement qui prend explicitement en compte la présence de l'homme. Ce cadre est matérialisé par deux planificateurs. Le premier, "Human-Aware Navigation Planner", est un planificateur de navigation qui raisonne sur la sécurité, la visibilité, la posture et les préférences de l'homme pour générer des mouvements sûrs et confortables pour l'homme. Le deuxième, "Human-Aware Manipulation Planner", est un planificateur qui traite les problèmes de transfert d'objet entre l'homme et le robot. Ce planificateur transforme le problème initial de planification de mouvement en un problème beaucoup plus riche de recherche d'un chemin "pour réaliser une tache" fournissant ainsi la possibilité de raisonner à un niveau d'abstraction supérieur. Les deux planificateurs sont intégrés dans deux plates-formes robotiques, Jido et Rackham, et validés à travers des études utilisateurs dans le cadre du projet européen COGNIRON.

Dans le contexte de la robotique de service, les robots doivent interagir avec l'environnement et les humains qui s'y trouvent. La présence d'humain crée un contexte particulier où la sécurité et le confort des utilisateurs prime sur la dynamique du système. L'environnement n'étant pas figé dans ce contexte, l'utilisation de capteurs extéroceptifs est indispensable. Un premier thème développé dans le mémoire est la planification de trajectoires pour laquelle nous proposons de borner la vitesse, l'accélération et le jerk. Les trajectoires sont alors définies par une succession de cubiques, sept pour passer d'une situation initiale à une situation finale quelconque. La méthode est étendu à l'espace et au suivi d'une trajectoire définie par des points, les rotations y sont représentées par des quaternions. Nous proposons ensuite une commande par retour visuel fondée sur le suivi de mouvements souples planifiés. L'utilisation d'un filtre de Kalman étendu pour estimer la position de la cible autorise une auto-calibration du système. Des simulations et des expérimentations sur le robot Jido permettent de valider cette approche. Le planificateur de trajectoire est utilisé quotidiennement sur le robot Jido dans le cadre du projet européen Cogniron.

Un robot agit sur son environnement par le mouvement, sa capacité à planifier ses mouvements est donc une composante essentielle de son autonomie. L'objectif de cette thèse est concevoir des méthodes algorithmiques performantes permettant le calcul automatique de trajectoires pour des systèmes robotiques complexes dans le cadre de la robotique d'assistance. Les systèmes considérés qui ont pour vocation de servir l'homme et de l'accompagner dans des tâches du quotidien doivent tenir compte de la sécurité et du bien-être de l'homme. Pour cela, les mouvements du robot doivent être générés en considérant explicitement le partenaire humain raisonant sur un modèle du comportement social de l'homme, de ses capacités et de ses limites afin de produire un comportement synergique optimal.Dans cette thèse nous étendons les travaux pionniers menés au LAAS dans ce domaine afin de produire des mouvements considérant l’homme de manière explicite dans des environnements encombrés. Des algorithmes d’exploration de l’espace des configurations par échantillonnage aléatoire sont combinés à des algorithmes d’optimisation de trajectoire afin de produire des mouvements sûrs et agréables. Nous proposons dans un deuxième temps un planificateur de tâche d’échange d’objet prenant en compte la mobilité du receveur humain permettant ainsi de partager l’effort lors du transfert. La pertinence de cette approche a été étudiée dans une étude utilisateur. Finalement, nous présentons une architecture logicielle qui permet de prendre en compte l’homme de manière dynamique lors de la réalisation de tâches de manipulation interactive / A robot act upon its environment through motion, the ability to plan its movements is therefore an essential component of its autonomy. The objective of this thesis is to design algorithmic methods to perform automatic trajectory computation for complex robotic systems in the context of assistive robotics. This emerging field of autonomous robotics applications brings new constraints and new challenges. Such systems that are designed to serve humans and to help in daily tasks must consider the safety and well-being of the surrounding humans. To do this, the robot's motions must be generated by considering the human partner explicitly. For comfort and efficiency, the robot must take into account a model of human social behavior, capabilities and limitations to produce an optimal synergistic behavior.In this thesis we extend to cluttered environments the pioneering work that has been conducted at LAAS in this field. Algorithms that explore the configuration space by random sampling are combined with trajectory optimization algorithms to produce safe and human aware motions. Secondly we propose a planner for object handover taking into account the mobility of the human recipient allowing to share the effort during the transfer. The relevance of this approach has been studied in a user study. Finally, we present a software architecture developed in collaboration with a partner of the European project Dexmart that allows to take dynamically into account humans during the execution of interactive manipulation tasks

Les systèmes s’adaptant à leur environnement et en interaction physique avec l’homme se développent de plus en plus dans des domaines comme le médical, l’assistance aux personnes ou le travail en usine. Ils diffèrent des systèmes classiques par leur capacité à s’adapter à l’environnement et à prendre des décisions en tenant compte de leur perception de l’environnement et notamment de l’homme. La défaillance de tels systèmes pouvant avoir des conséquences catastrophiques sur l’homme, l’analyse et la démonstration du niveau de confiance que l’ont peut leur accorder vis-à-vis de la sécurité-innocuité, et a fortiori leur certification, constituent aujourd’hui un vrai défi. La construction d’argumentaire de sécurité (ou dossier de sécurité, ou safety case), est un des moyens permettant de préparer la certification de tels systèmes. Il s’agit principalement de justifier pour chaque danger comment il a été traité et ramené à un niveau acceptable. Malheureusement, dans le cas des systèmes robotiques, de nombreuses incertitudes subsistent, et il n’existe pas à l’heure actuelle de méthode systématique permettant la construction de tels dossiers de sécurité et la démonstration du niveau de confiance sous-jacent. L’objectif des travaux est de contribuer à la définition d’une telle méthode en partant d’une technique d’analyse du risque dédiée à l’analyse des interactions humain-robot, puis en s’appuyant sur des modèles formalisés de construire l’argumentaire de sécurité et d’évaluer automatiquement le niveau de confiance dans cet argumentaire. / Robotic systems that continuously adapt to their environment and physically interact with human are increasingly used in various fields like personal assistance or factory work. They are characterised by their ability to adapt to the environment, to take decision in the light of their perception of the environment and particularly of the human. As the failure of such systems may lead to catastrophic consequences, analysis and justification of the level of confidence in these systems with regards to safety, and furthermore their certification is a real challenge. The construction of a Safety Case is one of the means that can be used to support the certification of such systems. It is aimed at describing and justifying how every hazard has been mitigated and its severity maintained as low as reasonably possible. However, for robotic systems that have to deal with many uncertainties, there is a lack of a systematic approach to support the construction of their Safety Case and the assessment of its underlying confidence. Our research aims at contributing to the development of such a systematic approach starting with a risk analysis focusing on human-robot interactions, followed by Safety Case construction from formalized models and finally an automatic assessment of the confidence in safety argumentation. As a case study, the safety of a rehabilitation robot for strolling is analysed and justified based on the approaches developed in this thesis.