Pour des tâches simples ou dans un environnement contrôlé, la coordination des différents processus internes d’un robot est un problème relativement trivial, souvent implémenté de manière ad-hoc. Toutefois, avec le développement de robots plus complexes travaillant dans des environnements non contrôlés et dynamiques, le robot doit en permanence se reconfigurer afin de s’adapter aux conditions extérieures et à ses objectifs. La définition d’une architecture de contrôle efficace permettant de gérer ces reconfigurations devient alors primordiale pour l’autonomie de tels robots. Dans ces travaux, nous avons d’abord étudié les différentes architectures proposées dans la littérature, dont l’analyse a permis d’identifier les grandes problématiques qu’une architecture de contrôle doit résoudre. Cette analyse nous a mené à proposer une nouvelle architecture de contrôle décentralisée, générique et réutilisable, selon une démarche qui intègre une approche "intelligence artificielle" (utilisation de raisonneur logique, propagation dynamique de contraintes) et une approche "génie logiciel" (programmation par contrats, agents). Après une présentation des concepts qui sous-tendent cette architecture et une description approfondie de son fonctionnement, nous en décrivons une implémentation, qui est exploitée pour assurer le contrôle d’un robot terrestre d’extérieur dans le cadre de tâches de navigation, d’exploration ou de suivi. Des résultats sont présentés et analysés. Dans une seconde partie, nous nous sommes penchés sur la modélisation et la vérifiabilité d’une telle architecture de contrôle. Après avoir analysé différentes solutions, nous décrivons un modèle complet de l’architecture qui utilise la logique linéaire. Nous discutons ensuite des différentes approches possibles pour montrer des propriétés d’atteignabilité et de sûreté de fonctionnement en exploitant ce modèle. Enfin nous abordons différentes voies d’enrichissement de ces travaux. En particulier, nous discutons des extensions possibles pour le contrôle d’un ensemble de robots coopérants entre eux, mais aussi de la nécessité d’avoir des liens plus forts entre cette couche de contrôle, et les approches de modélisation des fonctionnalités sous-jacentes. / For simple tasks in a controlled environment, the coordination of the internal processes of a robot is a relatively trivial task, often implemented in an ad-hoc basis. However, with the development of more complex robots that must operate in uncontrolled and dynamic environments, the robot must constantly reconfigure itself to adapt to the external conditions and its own goals. The definition of a control architecture to manage these reconfigurations becomes of paramount importance for the autonomy of such robots. In this work, we first study the different architectures proposed in the literature, and analyse the major issues that a control architecture must address. This analysis led us to propose a new architecture, decentralized, generic and reusable, integrating an artificial intelligence approach (use of logical reasoning, dynamic propagation of constraints) and a software engineering approach (programming by contract, agents). After a presentation of the concepts underlying this architecture and an in-depth description of its operation, we describe an implementation which is used to control of a ground robot for navigation, exploration and monitoring tasks. Results are presented and analyzed. In a second part, we focus on the modeling and verifiability of such a control architecture. After analyzing different solutions, we present a comprehensive model of the proposed architecture that uses linear logic. We then discuss the different possible approaches to assess the properties of reachability and safety within this model. Finally we discuss different ways to enrich this work. In particular, we discuss possible extensions to the control of a multiple cooperating robots, but also the need for stronger links between the control layer and the modeling.

Thesis--Universität Ulm, 2006. / Includes bibliographical references.

La navigation autonome est un axe de recherche principal dans le domaine de la robotique mobile. Dans ce contexte, le robot doit disposer des algorithmes qui lui permettent d’évoluer de manière autonome dans des environnements complexes et inconnus. Les algorithmes de SLAM permettent à un robot de cartographier son environnement tout en se localisant dans l’espace. Les algorithmes SLAM sont de plus en plus performants, mais aucune implémentation matérielle ou architecturale complète n’a eu. Une telle implantation d’architecture doit prendre en considération la consommation d’énergie, l’embarquabilité et la puissance de calcul. Ce travail scientifique vise à évaluer des systèmes embarqués impliquant de la localisation ou reconstruction de scène. La méthodologie adoptera une approche A3 (Adéquation Algorithme Architecture) pour améliorer l’efficacité de l’implantation des algorithmes plus particulièrement pour des systèmes à fortes contraintes. Le système SLAM embarqué doit disposer d’une architecture électronique et logicielle permettant d’assurer la production d’information pertinentes à partir de données capteurs, tout en assurant la localisation de l’embarquant dans son environnement. L’objectif est donc de définir, pour un algorithme choisi, un modèle d’architecture répondant aux contraintes de l’embarqué. Les premiers travaux de cette thèse ont consisté à explorer les différentes approches algorithmiques permettant la résolution du problème de SLAM. Une étude plus approfondie de ces algorithmes est réalisée. Ceci nous a permet d’évaluer quatre algorithmes de différente nature : FastSLAM2.0, ORB SLAM, RatSLAM et le SLAM linéaire. Ces algorithmes ont été ensuite évalués sur plusieurs architectures pour l’embarqué afin d’étudier leur portabilité sur des systèmes de faible consommation énergétique et de ressources limitées. La comparaison prend en compte les temps d’exécutions et la consistance des résultats. Après avoir analysé profondément les évaluations temporelles de chaque algorithme, le FastSLAM2.0 est finalement choisi, pour un compromis temps d’exécution-consistance de résultat de localisation, comme candidat pour une étude plus approfondie sur une architecture hétérogène embarquée. La second partie de cette thèse est consacré à l’étude d’un système embarqué implémentant le FastSLAM2.0 monoculaire dédié aux environnements larges. Une réécriture algorithmique du FastSLAM2.0 a été nécessaire afin de l’adapter au mieux aux contraintes imposées par les environnements de grande échelle. Dans une démarche A3, le FastSLAM2.0 a été implanté sur une architecture hétérogène CPU-GPU. Grâce à un partitionnement efficace, un facteur d’accélération global de l’ordre de 22 a été obtenu sur une architecture récente dédiée pour l’embarqué. La nature du traitement de l’algorithme FastSLAM2.0 pouvait bénéficier d’une architecture fortement parallèle. Une deuxième instance matérielle basée sur une architecture programmable FPGA est proposée. L’implantation a été réalisée en utilisant des outils de synthèse de haut-niveau afin de réduire le temps de développement. Une comparaison des résultats d’implantation sur cette architecture matérielle par rapport à des architectures à base de GPU a été réalisée. Les gains obtenus sont conséquent, même par rapport aux GPU haut-de-gamme avec un grand nombre de cœurs. Le système résultant peut cartographier des environnements larges tout en garantissant le compromis entre la consistance des résultats de localisation et le temps réel. L’utilisation de plusieurs calculateurs implique d’utiliser des moyens d’échanges de données entre ces derniers. Cela passe par des couplages forts. Ces travaux de thèse ont permis de mettre en avant l’intérêt des architectures hétérogènes parallèles pour le portage des algorithmes SLAM. Les architectures hétérogènes à base de FPGA peuvent particulièrement devenir des candidats potentiels pour porter des algorithmes complexes traitant des données massives. / Autonomous navigation is a main axis of research in the field of mobile robotics. In this context, the robot must have an algorithm that allow the robot to move autonomously in a complex and unfamiliar environments. Mapping in advance by a human operator is a tedious and time consuming task. On the other hand, it is not always reliable, especially when the structure of the environment changes. SLAM algorithms allow a robot to map its environment while localizing it in the space.SLAM algorithms are becoming more efficient, but there is no full hardware or architectural implementation that has taken place . Such implantation of architecture must take into account the energy consumption, the embeddability and computing power. This scientific work aims to evaluate the embedded systems implementing locatization and scene reconstruction (SLAM). The methodology will adopt an approach AAM ( Algorithm Architecture Matching) to improve the efficiency of the implementation of algorithms especially for systems with high constaints. SLAM embedded system must have an electronic and software architecture to ensure the production of relevant data from sensor information, while ensuring the localization of the robot in its environment. Therefore, the objective is to define, for a chosen algorithm, an architecture model that meets the constraints of embedded systems. The first work of this thesis was to explore the different algorithmic approaches for solving the SLAM problem. Further study of these algorithms is performed. This allows us to evaluate four different kinds of algorithms: FastSLAM2.0, ORB SLAM, SLAM RatSLAM and linear. These algorithms were then evaluated on multiple architectures for embedded systems to study their portability on energy low consumption systems and limited resources. The comparison takes into account the time of execution and consistency of results. After having deeply analyzed the temporal evaluations for each algorithm, the FastSLAM2.0 was finally chosen for its compromise performance-consistency of localization result and execution time, as a candidate for further study on an embedded heterogeneous architecture. The second part of this thesis is devoted to the study of an embedded implementing of the monocular FastSLAM2.0 which is dedicated to large scale environments. An algorithmic modification of the FastSLAM2.0 was necessary in order to better adapt it to the constraints imposed by the largescale environments. The resulting system is designed around a parallel multi-core architecture. Using an algorithm architecture matching approach, the FastSLAM2.0 was implemeted on a heterogeneous CPU-GPU architecture. Uisng an effective algorithme partitioning, an overall acceleration factor o about 22 was obtained on a recent dedicated architecture for embedded systems. The nature of the execution of FastSLAM2.0 algorithm could benefit from a highly parallel architecture. A second instance hardware based on programmable FPGA architecture is proposed. The implantation was performed using high-level synthesis tools to reduce development time. A comparison of the results of implementation on the hardware architecture compared to GPU-based architectures was realized. The gains obtained are promising, even compared to a high-end GPU that currently have a large number of cores. The resulting system can map a large environments while maintainingthe balance between the consistency of the localization results and real time performance. Using multiple calculators involves the use of a means of data exchange between them. This requires strong coupling (communication bus and shared memory). This thesis work has put forward the interests of parallel heterogeneous architectures (multicore, GPU) for embedding the SLAM algorithms. The FPGA-based heterogeneous architectures can particularly become potential candidatesto bring complex algorithms dealing with massive data.

Que ce soit à des fins d'amélioration de la performance ou de réhabilitation physique, l'analyse de la condition physique et de la locomotion occupe de nos jours une importante place dans le domaine des soins santé. La récente démocratisation des microcontrôleurs et de leur suite de capteurs a permis la venue de nouvelles modalités d'évaluation de la locomotion (p. ex. l'analyse cinématique avec systèmes inertiels). Ce mémoire présente le développement d'un véhicule autonome de petite taille permettant la capture vidéo d'un participant selon un suivi adaptatif utile à des fins d'analyse du mouvement et la réalisation d'évaluation de la condition physique en dehors des milieux de laboratoires et cliniques (p. ex. Salle instrumentée, tapis roulant). Le robot, fabriqué à faibles coûts, est basé sur la plateforme Raspberry Pi. De façon à conduire une collecte en milieu écologique, celui-ci est placé sur une piste d'athlétisme intérieure sur laquelle il peut se déplacer de manière autonome dans les corridors en suivant les lignes selon un algorithme de reconnaissance visuelle et d'automatisation. L'instrumentation embarquée du véhicule permet l'évaluation du participant en mode « suivi », c'est-à-dire en suivant la cadence en conservant une distance constante et sécuritaire. Le mode meneur de train » impose quant à lui une cadence au participant. Ce mode peut aussi être utilisé à des fins d'analyse de la performance ou d'entrainement. Au cours de ce document, les modalités de conception et de fabrication seront présentées. Les méthodes de vision par ordinateur pour la conduite autonome développée pour un ordinateur à faible coût et de faible puissance seront détaillées. Les résultats d'essais effectués sur une piste d'athlétisme intérieure permettant de démontrer les performances et limitations du véhicule sont présentés. Les résultats obtenus sont discutés. Finalement, de nouvelles approches pour l'évaluation de la condition physique seront proposées. / Whether for performance enhancement or physical rehabilitation, the analysis of fitness and locomotion occupies an important place in today's healthcare. The recent democratization of microcontrollers and their suite of sensors has allowed the emergence of new methods for evaluating locomotion (e.g., kinematic analysis with inertial systems). This dissertation presents the development of an autonomous vehicle of small size allowing the video capture of a participant according to an adaptive tracking that could be used for movement analysis and physical condition evaluations performed outside of laboratory environments and clinics (e.g., Instrumented room, treadmills). The robot, manufactured at low cost, is based on the Raspberry Pi platform. In order to conduct a video data acquisition in an ecological environment, it is placed on an indoor running track on which it can move independently in the corridors by following the lane lines according to a visual recognition and automation algorithm. The onboard instrumentation of the vehicle allows the participant to be evaluated in "follow-up" mode, that is to say by following the pace while maintaining a constant and safe distance with the assessed participant. The "pacesetter" mode, for its part, imposes a pace on the participant. This mode can also be used for performance analysis or training purposes. Throughout this document, the design and manufacturing methods will be presented. Computer vision methods for autonomous driving developed for a low cost, low-power computer will be detailed. The results of tests carried out on an indoor running track to demonstrate the performances and limitations of the vehicle are presented. Finally, new approaches for fitness assessment will be proposed.

Les Tryphons, tout comme leurs prédécesseurs du projet [ VOILES / The Tryphons and their predecessors from the [ VOILES | SAILS ] project are large cubic indoor blimps used autonomously or in remote control mode. Each of these aerobot is equipped with a main micro-computer on-board, a variety of sensors and a wireless communication interface. From a mechanical engineering point of view, the unique shape of these robots and the constraint of their original application field makes them the subject of a novel development path in the study of the dynamics and the flight control. Among the issues that this study had to deal with the focus was put on circuits, wires and connectors reliability, batteries manipulation and fixation while hovering above people, complex manual equilibration of the yaw and pitch moments, complex calibration of the controller's parameters before each performance. The research performed during this Master's degree focused on three main objectives: 1. To develop a numerical dynamic model of the robots in order to determine the critical aspects of the design and how to enhance their robustness. 2. To analyze the electromechanical components of the robots and to modify their design to allow long-lasting and repetitive public performances. 3. To select the appropriate optimal method of positioning in an indoor theater environment for robustness and maximum autonomy. This study demonstrates that the mechanical robustness of these aerobots can be achieved by a new design of the circuits and of the wiring, which integrates them to the structure, and by new custom battery fixations. For the control robustness, a modular approach led to multiple user-selectable controllers. The user can choose a controller and adapt its parameters to find the best fit for each specific situation. A new controller was also developed, which ensures a complete control of the six degrees of freedom by dead reckoning. This was achieved through the use of accelerometers, 3 axis magnetometer, an altimeter and a camera. / Les Tryphons, tout comme leurs prédécesseurs du projet [ VOILES | SAILS ], sont des aérostats intérieurs de forme cubique, autonomes ou pilotés. Ils sont tous équipés d'un micro-ordinateur de bord, de différents capteurs et d'une interface de communication sans fil. D'un point de vue mécanique, la géométrie unique et le domaine d'application original des Tryphons en font un sujet de recherche nouveau pour l'étude de la dynamique du vol et de son contrôle. Parmi les problèmes concernés par cette étude, l'emphase a été portée sur la fiabilité des circuits, câbles et connecteurs, la manipulation et la fixation des batteries pour des vols au-dessus d'une foule, l'équilibrage manuel complexe des moments d'assiette longitudinale et de gîte, la calibration complexe des nombreux paramètres du contrôleur à chaque performance. Dans le cadre de cette maîtrise les objectifs de recherche et le contenu de cette thèse couvrent : 1. Le développement d'un modèle dynamique virtuel des robots permettant de cerner les aspects critiques de la fiabilité et de la robustesse de leurs systèmes. Ce modèle est d'abord développé de manière théorique, en se basant sur la littérature pertinente, principalement du domaine des aérostats extérieurs. Ce modèle, comprenant une approximation des effets aérodynamiques, est optimisé au moyen de tests sur le robot. Grâce au modèle optimisé, différents facteurs, comme le positionnement d'équipement en différents endroits sur la structure et le rapprochement du centre de masse et du centroïde, sont étudiés numériquement. 2. L'analyse de la robustesse électro-mécanique des robots pour des interactions prolongées et répétitives. Cette étude se base principalement sur l'expertise empirique des divers intervenants ayant utilisé ces robots dans les dernières performances publiques. Les éléments critiques du design électro-mécanique sont identifiés puis leur conception est revue afin d'en augmenter la robustesse. 3. L'analyse de la méthode de positionnement absolue en salle de spectacle la plus robuste qui conserve un maximum d'autonomie du robot. En se référant à la littérature pertinente, et tout en considérant le temps limité de cette recherche, le système de positionnement complètement embarqué le plus prometteur a été sélectionné et développé. Les résultats de tests sur un partie du système sont présentés. Il est démontré dans cette étude que la robustesse mécanique, dans le contexte de ce projet, est atteinte en concevant des circuits et leur filage solidaires à la structure et des supports de batteries sur mesure. La robustesse au niveau du contrôle est quant à elle améliorée en permettant aisément à l'usager de passer d'un mode de contrôle à un autre afin de rapidement en ajuster les paramètres et de trouver le mode le mieux adapté à chaque situation. En terme de contrôle une nouvelle approche a permis de positionner les éléments nécessaires à un contrôle complet des six degrés de liberté en navigation à l'estime. Un ensemble de capteurs comprenant un accéléromètre, un magnétomètre 3 axes, un altimètre et une caméra permet d'obtenir suffisamment de données pour accomplir cette tâche.

En robotique mobile, un élément crucial dans la réalisation de la navigation autonome est la localisation du robot. En utilisant des scanners laser, ceci peut être réalisé en calant les nuages de points consécutifs. Pour ce faire, l’utilisation de points de repères appelés descripteurs sont généralement efficaces, car ils permettent d’établir des correspondances entre les nuages de points. Cependant, nous démontrons que dans certains environnements naturels, une proportion importante d’entre eux peut ne pas être fiable, dégradant ainsi les performances de l’alignement. Par conséquent, nous proposons de filtrer les descripteurs au préalable afin d’éliminer les nuisibles. Notre approche consiste à utiliser un algorithme d’apprentissage rapide, entraîné à la volée sous le paradigme positive and unlabeled learning sans aucune intervention humaine nécessaire. Les résultats obtenus montrent que notre approche permet de réduire significativement le nombre de descripteurs utilisés tout en augmentant la proportion de descripteurs fiables, accélérant et augmentant ainsi la robustesse de l’alignement. / Localization of a mobile robot is crucial for autonomous navigation. Using laser scanners, this can be facilitated by the pairwise alignment of consecutive scans. For this purpose, landmarks called descriptors are generally effective as they facilitate point matching. However, we show that in some natural environments, many of them are likely to be unreliable. The presence of these unreliable descriptors adversely affects the performances of the alignment process. Therefore, we propose to filter unreliable descriptors as a prior step to alignment. Our approach uses a fast machine learning algorithm, trained on-the-fly under the positive and unlabeled learning paradigm without the need for human intervention. Our results show that the number of descriptors can be significantly reduced, while increasing the proportion of reliable ones, thus speeding up and improving the robustness of the scan alignment process.

Ce mémoire présente les concepts théoriques et pratiques qui permettront à un groupe de véhicules sans-pilote hétérogène d'estimer la position et l'orientation relative des véhicules voisins en temps réel. Le système de localisation relative leur permettra donc de se coordonner localement afin d'effectuer des missions d'équipe telles que le transport d'une charge et le vol en formation. La localisation relative est effectuée avec une matrice de capteurs ultrasoniques et un algorithme de différence de temps d'arrivée des signaux. Le système présenté peut être monté à bord de véhicules sans-pilote et ne requiert pas d'architecture externe.

Que ce soit à des fins d'amélioration de la performance ou de réhabilitation physique, l'analyse de la condition physique et de la locomotion occupe de nos jours une importante place dans le domaine des soins santé. La récente démocratisation des microcontrôleurs et de leur suite de capteurs a permis la venue de nouvelles modalités d'évaluation de la locomotion (p. ex. l'analyse cinématique avec systèmes inertiels). Ce mémoire présente le développement d'un véhicule autonome de petite taille permettant la capture vidéo d'un participant selon un suivi adaptatif utile à des fins d'analyse du mouvement et la réalisation d'évaluation de la condition physique en dehors des milieux de laboratoires et cliniques (p. ex. Salle instrumentée, tapis roulant). Le robot, fabriqué à faibles coûts, est basé sur la plateforme Raspberry Pi. De façon à conduire une collecte en milieu écologique, celui-ci est placé sur une piste d'athlétisme intérieure sur laquelle il peut se déplacer de manière autonome dans les corridors en suivant les lignes selon un algorithme de reconnaissance visuelle et d'automatisation. L'instrumentation embarquée du véhicule permet l'évaluation du participant en mode « suivi », c'est-à-dire en suivant la cadence en conservant une distance constante et sécuritaire. Le mode meneur de train » impose quant à lui une cadence au participant. Ce mode peut aussi être utilisé à des fins d'analyse de la performance ou d'entrainement. Au cours de ce document, les modalités de conception et de fabrication seront présentées. Les méthodes de vision par ordinateur pour la conduite autonome développée pour un ordinateur à faible coût et de faible puissance seront détaillées. Les résultats d'essais effectués sur une piste d'athlétisme intérieure permettant de démontrer les performances et limitations du véhicule sont présentés. Les résultats obtenus sont discutés. Finalement, de nouvelles approches pour l'évaluation de la condition physique seront proposées. / Whether for performance enhancement or physical rehabilitation, the analysis of fitness and locomotion occupies an important place in today's healthcare. The recent democratization of microcontrollers and their suite of sensors has allowed the emergence of new methods for evaluating locomotion (e.g., kinematic analysis with inertial systems). This dissertation presents the development of an autonomous vehicle of small size allowing the video capture of a participant according to an adaptive tracking that could be used for movement analysis and physical condition evaluations performed outside of laboratory environments and clinics (e.g., Instrumented room, treadmills). The robot, manufactured at low cost, is based on the Raspberry Pi platform. In order to conduct a video data acquisition in an ecological environment, it is placed on an indoor running track on which it can move independently in the corridors by following the lane lines according to a visual recognition and automation algorithm. The onboard instrumentation of the vehicle allows the participant to be evaluated in "follow-up" mode, that is to say by following the pace while maintaining a constant and safe distance with the assessed participant. The "pacesetter" mode, for its part, imposes a pace on the participant. This mode can also be used for performance analysis or training purposes. Throughout this document, the design and manufacturing methods will be presented. Computer vision methods for autonomous driving developed for a low cost, low-power computer will be detailed. The results of tests carried out on an indoor running track to demonstrate the performances and limitations of the vehicle are presented. Finally, new approaches for fitness assessment will be proposed.

La navigation sécuritaire et efficace des robots mobiles repose grandement sur l’utilisation des capteurs embarqués. L’un des capteurs qui est de plus en plus utilisé pour cette tâche est le Light Detection And Ranging (LiDAR). Bien que les recherches récentes montrent une amélioration des performances de navigation basée sur les LiDARs, faire face à des environnements non structurés complexes ou des conditions météorologiques difficiles reste problématique. Dans ce mémoire, nous présentons une analyse de l’influence de telles conditions sur la navigation basée sur les LiDARs. Notre première contribution est d’évaluer comment les LiDARs sont affectés par les flocons de neige durant les tempêtes de neige. Pour ce faire, nous créons un nouvel ensemble de données en faisant l’acquisition de données durant six précipitations de neige. Une analyse statistique de ces ensembles de données, nous caractérisons la sensibilité de chaque capteur et montrons que les mesures de capteurs peuvent être modélisées de manière probabilistique. Nous montrons aussi que les précipitations de neige ont peu d’influence au-delà de 10 m. Notre seconde contribution est d’évaluer l’impact de structures tridimensionnelles complexes présentes en forêt sur les performances d’un algorithme de reconnaissance d’endroits. Nous avons acquis des données dans un environnement extérieur structuré et en forêt, ce qui permet d’évaluer l’influence de ces derniers sur les performances de reconnaissance d’endroits. Notre hypothèse est que, plus deux balayages laser sont proches l’un de l’autre, plus la croyance que ceux-ci proviennent du même endroit sera élevée, mais modulé par le niveau de complexité de l’environnement. Nos expériences confirment que la forêt, avec ses réseaux de branches compliqués et son feuillage, produit plus de données aberrantes et induit une chute plus rapide des performances de reconnaissance en fonction de la distance. Notre conclusion finale est que, les environnements complexes étudiés influencent négativement les performances de navigation basée sur les LiDARs, ce qui devrait être considéré pour développer des algorithmes de navigation robustes. / To ensure safe and efficient navigation, mobile robots heavily rely on their ability to use on-board sensors. One such sensor, increasingly used for robot navigation, is the Light Detection And Ranging (LiDAR). Although recent research showed improvement in LiDAR-based navigation, dealing with complex unstructured environments or difficult weather conditions remains problematic. In this thesis, we present an analysis of the influence of such challenging conditions on LiDAR-based navigation. Our first contribution is to evaluate how LiDARs are affected by snowflakes during snowstorms. To this end, we create a novel dataset by acquiring data during six snowfalls using four sensors simultaneously. Based on statistical analysis of this dataset, we characterized the sensitivity of each device and showed that sensor measurements can be modelled in a probabilistic manner. We also showed that falling snow has little impact beyond a range of 10 m. Our second contribution is to evaluate the impact of complex of three-dimensional structures, present in forests, on the performance of a LiDAR-based place recognition algorithm. We acquired data in structured outdoor environment and in forest, which allowed evaluating the impact of the environment on the place recognition performance. Our hypothesis was that the closer two scans are acquired from each other, the higher the belief that the scans originate from the same place will be, but modulated by the level of complexity of the environments. Our experiments confirmed that forests, with their intricate network of branches and foliage, produce more outliers and induce recognition performance to decrease more quickly with distance when compared with structured outdoor environment. Our conclusion is that falling snow conditions and forest environments negatively impact LiDAR-based navigation performance, which should be considered to develop robust navigation algorithms.

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.