Thèses (M.Sc.A.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2000. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Thèses (M.Sc.A.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2002. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Les algorithmes de localisation, cartographie 3D et de contrôle constituent une catégorie cruciale de la recherche en robotique mobile. Leur développement permet une localisation précise des plateformes robotiques, ainsi qu'une optimisation de leurs mouvements. Les progrès dans ce domaine reposent largement sur les jeux de données collectées sur le terrain. Ces jeux de données améliorent la performance et la précision de ces algorithmes, notamment grâce aux trajectoires de contrôle en trois ou six degrés de liberté. Ces trajectoires de contrôle, considérées plus précises que les algorithmes évalués, permettent des comparaisons essentielles pour augmenter l'efficacité desdits algorithmes. La génération de trajectoires de contrôle repose principalement sur trois systèmes : les caméras, les systèmes de positionnement par satellites et les stations totales robotisées. Les systèmes basés sur les caméras offrent une précision millimétrique et des taux d'acquisition élevés, mais excellent uniquement en environnements intérieurs. Les systèmes de positionnement par satellites sont privilégiés en extérieur pour leur précision centimétrique, conditionnée par la visibilité céleste. Les stations totales robotisées, utilisées en intérieur ou extérieur pour des trajets en trois degrés de liberté, affichent une précision millimétrique, mais peuvent rencontrer des obstacles dans la ligne de mire. L'utilisation de plusieurs systèmes de positionnement par satellites ou caméras permet d'obtenir des trajectoires de contrôle en six degrés de liberté de ces capteurs. Un système de ce type n'existe pas avec des stations totales robotisées. Cette thèse propose la première conception d'un système de trajectoire en six degrés de liberté à partir de trois stations totales robotisées. Ce système s'adapte à divers environnements, intérieurs et extérieurs, générant des trajectoires de contrôle pour des plateformes robotiques mobiles dotées de trois prismes actifs. La précision obtenue par ce système avoisine le millimètre. L'objectif de cette thèse est de décrire le fonctionnement de ce système, ainsi que d'analyser et d'améliorer sa précision à travers des déploiements variés. L'introduction explique la problématique explorée ainsi que la méthodologie employée pour la résoudre. Le chapitre 1 expose les concepts fondamentaux pour les comparaisons de trajectoires en robotique mobile. Dans le chapitre 2, le fonctionnement de ce système à trois stations totales robotisées sera expliqué, et des comparaisons avec des systèmes de positionnement par satellites seront menées. Les stations totales robotisées surpassent les systèmes de positionnement par satellites en termes de précision pour générer des trajectoires de contrôle, notamment en milieu forestier. Le chapitre 3 présente une nouvelle méthode de calibration extrinsèque qui améliore la précision du système de trois stations totales robotisées. Nous comparons cette nouvelle méthode aux méthodes de calibration extrinsèque existantes en robotique mobile et en géomatique, démontrant sa supériorité en termes de précision et d'efficacité sur le terrain. Le chapitre 4 analyse en détail l'incertitude associée au système à trois stations totales robotisées, notamment la propagation du bruit des mesures. Nous démontrons que les bruits prédominants proviennent de la précision inhérente aux stations totales et de la calibration extrinsèque. Le chapitre 5 relate les enseignements tirés sur le terrain lors de multiples déploiements sur dix-huit mois. Nous analyserons les défis rencontrés lors de l'utilisation du système et prodiguons des conseils aux chercheurs travaillant avec des stations totales robotisées. Cette thèse démontre la faisabilité de générer une trajectoire de contrôle en six degrés de liberté pour une plateforme robotique grâce à trois stations totales robotisées. / Localization, 3D mapping, and control algorithms are a critical category in mobile robotics research. Their development enables precise localization of robotic platforms and optimization of their movements. Progress in this domain heavily relies on field-collected datasets. These datasets fuel algorithm iteration to enhance performance and precision, particularly through three or six-degrees-of-freedom control trajectories. These control trajectories, considered more accurate than evaluated algorithms, facilitate crucial comparisons to boost algorithmic efficiency. Control trajectory generation predominantly relies on three systems: cameras, satellite positioning systems, and robotic total stations. Camera-based systems offer millimeter precision and high acquisition rates, excelling in indoor environments. Satellite positioning systems are favored outdoors for centimeter precision, contingent on sky visibility. Robotic total stations, applicable indoors or outdoors for three degrees of freedom trajectories, achieve millimeter precision but can encounter line-of-sight obstacles. The use of multiple satellite positioning or camera systems enables six-degrees-of-freedom control trajectories of these sensors or receivers. Such a system does not exist with robotic total stations. This thesis proposes the inaugural design of six-degrees-of-freedom trajectory system using three robotic total stations. This adaptable system operates in diverse indoor and outdoor environments, generating control trajectories for mobile robotic platforms equipped with three active prisms. The precision achieved by this system approaches the millimeter scale. The thesis aims to describe the system's functioning and enhance its precision through diverse deployments. The introduction explains the main problematic of the thesis and the methodology employed to solve it. Chapter 1 lays out fundamental concepts for mobile robotic trajectory comparisons. In Chapter 2, we detail the setup of this three robotic total station system, along with initial comparisons against satellite positioning systems. Robotic total stations outperform satellite positioning systems in precision for generating control trajectories, especially in forested environments. Chapter 3 introduces a novel extrinsic calibration method that enhances the precision of the three robotic total station system. We compare this novel method against existing extrinsic calibration methods in mobile robotics and geomatics, demonstrating its superiority in terms of precision and on-field efficiency. Chapter 4 meticulously analyzes the uncertainty associated with the three robotic total station system, including the propagation of measurement noise. We demonstrate that this predominant noise comes from inherent total station precision and extrinsic calibration. Chapter 5 recounts insights gained during multiple eighteen-month deployments. We analyze challenges encountered during system usage and offer guidance to researchers working with robotic total stations. This thesis showcases the feasibility of generating a six-degrees-of-freedom control trajectory for a robotic platform using three robotic total stations.

La reconnaissance du terrain est essentielle pour la mobilité autonome. La forêt boréale étant un des plus grands biomes terrestres de la planète, il est attendu que les véhicules autonomes soient capables de manœuvrer dans les conditions difficiles d'un environnement forestier. Cela induit un besoin de considérer la reconnaissance de terrains qui la caractérisent. Ce mémoire aborde la problématique de l'analyse de terrains, dont ceux de la forêt boréale, à partir de données de capteurs proprioceptifs à travers des approches théoriques et empiriques. Les capteurs proprioceptifs ont l'avantage de fournir des informations directes sur les caractéristiques physiques d'un sol, via les effets de ces derniers sur la dynamique d'un véhicule terrestre sans pilotes (en anglais, UGV). Dans le Chapitre 3, nous détaillons une méthode pour caractériser les terrains en exploitant les modèles de puissance des véhicules mobiles à roues non directionnelles (en anglais, SSMR) à partir des données d'un véhicule *Warthog*. Le 4 présente les résultats de l'utilisation de classificateurs basés sur l'apprentissage automatique pour déduire le terrain à partir des données acquises avec un véhicule *Husky*. Le 5 introduit l'ensemble de données $\tt{BorealTC}$ et démontre l'utilisation de deux modèles de classification basés sur l'apprentissage profond, un réseau de neurones convolutifs (CNN) et Mamba, pour classifier des terrains à partir de données de capteurs proprioceptifs. Ce chapitre est adapté d'un article soumis à l'édition 2024 de la conférence *IEEE International Conference on Intelligent Robotsand Systems (IROS)*. Enfin, nous discutons des résultats et des limites de chaque approche, tout en proposant quelques pistes de réflexion à explorer pour une caractérisation autonome et en temps réel du terrain. / Terrain awareness is key for autonomous mobility. As autonomous vehicles are expected to be deployed in complex environments, such as boreal forests, terrain awareness should be studied for a variety of environments. This thesis tackles the problem of terrain analysis from proprioceptive sensor data through theoretical and empirical approaches. Proprioceptive sensors have the benefit of providing direct information about the physical characteristics of a surface, through their effect on the dynamics of a Uncrewed Ground Vehicle (UGV). In Chapter 3, we detail a method to characterize terrains by leveraging skid-steering mobile robot (SSMR) power models with data from a *Warthog* UGV. Chapter 4 presents the results of using Machine Learning (ML) classifiers to infer the terrain from *Husky* data. Chapter 5 introduces the $\tt{BorealTC}$ dataset and demonstrates the use of two Deep Learning (DL) classifiers, a Convolutional Neural Network (CNN) and Mamba, for proprioceptive-based terrain classification (TC). This chapter is adapted from a paper submitted to the 2024 IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Lastly, we discuss the results and limits of each approach, by providing some leads to explore for autonomous online terrain characterization.

Dissertation--Duisburg-Essen--Universität Duisburg-Essen, 2007.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Toulouse, INPT : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 48 réf.

Les robots de service devront répondre aux besoins d'humains au quotidien. Nos milieux de vie diffèrent par leur configuration, les conditions environnementales, les objets qui s'y trouvent, les personnes présentes et les événements pouvant y survenir. Un grand défi de la robotique autonome est de permettre aux robots de s'adapter à n'importe quelle situation tout en étant efficace et sécuritaire dans l'exécution de tâches. À cette fin, une mémoire épisodique a le rôle d'emmagasiner et de classer les expériences d'un agent intelligent en lien avec les éléments du contexte spatio-temporel d'apprentissage. Ainsi, une mémoire épisodique s'avère un élément essentiel pour permettre au robot de mémoriser ses expériences dans le but de les réutiliser lors de situations similaires. Toutefois, pour qu'une mémoire épisodique puisse être utilisée par un robot autonome, elle doit pouvoir exploiter l'information provenant de capteurs asynchrones et bruités. De plus, elle doit pouvoir être influencée différemment selon l'importance des expériences vécues. Le but de ce projet de recherche est de concevoir et d'intégrer à un robot mobile une mémoire épisodique construite à partir d'un apprentissage non supervisé et qui favorise la mémorisation des expériences les plus pertinentes afin d'améliorer l'efficacité du robot dans l'exécution de sa tâche. À la base, l'approche repose sur des réseaux de neurones utilisant la Théorie de résonance adaptative (ART, pour Adaptive Resonance Theory). Deux réseaux ART sont placés en cascade afin de catégoriser, respectivement, les contextes spatiaux, appelés événements, et les séquences d'événements, appelées épisodes. Le modèle résultant, EM-ART (Episodic Memory-ART), utilise un module d'émotions artificielles afin d'influencer la dynamique d'apprentissage et d'utilisation des réseaux ART en favorisant la mémorisation et le rappel des expériences associées à de fortes intensités émotionnelles. Le rappel d'épisodes permet de prédire et d'anticiper les événements futurs, contribuant à améliorer l'adaptabilité du robot pour effectuer sa tâche. EM-ART est validé sur le robot IRL-1/TR dans un scénario de livraison d'objets. Les expérimentations réalisées en milieu réel permettent d'isoler les caractéristiques du modèle telles que la prédiction d'événements, la création d'épisodes et l'influence des émotions. Des simulations construites à partir de données réelles permettent aussi d'observer l'évolution de la structure du modèle sur une plus grande période de temps et dans des séquences différentes. Les résultats démontrent que le modèle EM-ART permet une récupération d'épisodes plus hâtive lorsque ceux-ci sont associés à une intensité émotionnelle élevée, permettant à IRL-1/TR d'utiliser la destination de sa dernière livraison pour accomplir la livraison en cours. Selon la séquence des expériences soumis au modèle, un plus grand nombre d'épisodes est créé si les premières expériences ne sont pas associées à des émotions élevées, puisqu'ils sont négligées en mémoire au détriment de la création de nouveaux épisodes plus distinctifs. Il en résulte une capacité faisant évoluer l'intelligence du robot à celle d'une entité capable d'apprendre de ses expériences évaluées selon sa propre perspective.

Thèse doctorat : Informatique : Rennes 1 : 2006. / Bibliogr. p. [231]-241.

Thèse doctorat : Informatique : Rennes 1 : 2009. / Titre provenant de la page du titre du document électronique. Bibliogr. p. 93-95.

La recherche entourant le développement des systèmes d'armes létaux autonomes (SALA) bat son plein depuis quelques années et l'autonomie dans la robotique militaire devient un attrait de plus en plus convoité par les États. Cependant, la conception et l'usage des SALA dans les théâtres des hostilités modernes soulèvent des enjeux liés au droit international humanitaire (DIH). Ces robots soldats autonomes seront-ils en mesure d'appliquer les principes de la conduite des hostilités de façon fiable? Les SALA pourront-ils commettre moins d'erreurs de ciblage que des soldats humains? Dans un premier temps, ce mémoire bidisciplinaire a pour objectif de répondre à la question de recherche suivante : le DIH actuel est-il suffisant pour réguler efficacement les SALA? Dans un deuxième temps, ce travail de recherche tentera de déterminer quelle est la posture de cinq États-clés dans ce dossier par rapport à une régulation spécifique des SALA. Ainsi, la seconde question de recherche va comme suit : les États en mesure de développer des SALA ont-ils la volonté de les réguler? Une analyse juridique élaborée ainsi qu'une revue des différents comportements politiques de certains États permettront de répondre à ces deux questionnements et de dresser un portrait réaliste et actuel des débats internationaux entourant l'avènement des robots soldats. / The research surrounding the development of lethal autonomous weapon systems (LAWS) is in full swing for a few years and the autonomy in the military robotic is becoming an increasingly coveted attraction by States. However, the design and use of LAWS on modern battlefields raise issues related to international humanitarian law (IHL). Will these autonomous robot soldiers be able to reliably apply the principles of the conduct of hostilities? Will LAWS be able to make less targeting errors than human soldiers? As a first step, this bidisciplinary dissertation aims to answer the following research question: Is current IHL sufficient to effectively regulate LAWS? Secondly, this research will attempt to determine the posture of five key States in this matter in relation to a specific regulation of LAWS. Thus, the second question of research goes as follows: Do states able to develop LAWS have the will to regulate them? An elaborate legal analysis and a review of the different political behaviours of relevant States will help answer these two questions and provide a realistic and current picture of the international debates concerning the advent of robot soldiers.