Ce travail de thèse se place dans le cadre de la conduite automatisée des véhicules sur roues.<br />Notre objectif est le développement et l´expérimentation d´une nouvelle approche de commande des systèmes non-linéaires en vue du suivi d´une cible, associée par exemple à un véhicule de référence. L´originalité de ce travail est que la cible n´est pas contrainte dans ces mouvements et peut donc suivre des trajectoires non réalisables par le véhicule commandé.<br />Il devient ainsi possible d´effectuer le suivi d´un véhicule de référence quelque soit le mouvement de celui-ci (marche avant, marche arrière, manoeuvres...).<br /><br />L´approche de commande étudiée ici est basée sur le concept de fonction transverse, et consiste à effectuer une stabilisation pratique du repère cible.<br />Dans un premier temps, nous analysons l´influence des paramètres de commande sur le suivi du repère.<br />A partir de cette analyse, nous proposons ensuite de nouvelles commandes qui permettent d´améliorer la précision du suivi et le comportement du système lors des phases transitoires.<br />Enfin, nous présentons des résultats d´expérimentations obtenus sur le système robotique du laboratoire Icare.<br />Cette phase expérimentale a nécessité de développer un estimateur de la vitesse de la cible. Celui-ci est basé sur la fusion des données issues de la vision et de celles issues des mesures odométriques.

Le travail présenté procède de l'ambition de doter le robot d'un haut niveau de flexibilité et d'adaptation à la tâche en présence d'imprécisions et d'incertitudes liées à celle-ci et à son état interne. Ceci se traduit par le développement de concepts et d'outils visant à permettre au robot de planifier sa tâche et d'en contrôler l'exécution. Une première partie porte sur l'élaboration d'architectures permettant d'intégrer les composantes décisionnelle et fonctionnelle et de mettre en \oe uvre des processus bouclés sur la tâche et sur l'environnement à différents niveaux d'abstraction. Elle présente notamment une architecture de contrôle générique permettant à la fois l'élaboration d'un plan d'actions (processus généralement coûteux en temps calcul et non borné dans le temps), et la disponibilité permanente dans un environnement évolutif (réactivité). Un deuxième aspect concerne le développement de représentations et d'algorithmiques pour la planification et l'interprétation de plans: planification logique et temporelle (au niveau de la mission) mais aussi planification géométrique (plus proche de la tâche). Les contributions portent sur la planification de mission avec prise en compte de contraintes temporelles et du non-déterminisme, la coopération multi-robot, la planification des tâches de manipulation, ainsi que la planification de stratégies de déplacement pour un robot mobile en présence d'incertitudes. La dernière partie présente la réalisation effective de systèmes robotiques complets démontrant les capacités développées et servant de support de validation et d'aiguillons exigeants à l'extension de ces mêmes capacités.

La complexité inhérente à la coordination des mouvements d'un groupe de robots mobiles est traitée en investiguant plus avant les potentialités des architectures de contrôle comportementales dont le but est de briser la complexité des tâches à exécuter. En effet, les robots mobiles peuvent évoluer dans des environnements très complexes et nécessite de surcroît une coopération précise et sécurisée des véhicules pouvant rapidement devenir inextricable. Ainsi, pour maîtriser cette complexité, le contrôleur dédié à la réalisation de la tâche est décomposé en un ensemble de comportements/contrôleurs élémentaires (évitement d'obstacles et de collision entre les robots, attraction vers une cible, etc.) qui lient les informations capteurs (provenant de caméras, des capteurs locaux du robot, etc.) aux actionneurs des différentes entités robotiques. La tâche considérée est la navigation en formation en présence d'obstacles (statiques et dynamiques). La spécificité de l'approche théorique consiste à allier les avantages des architectures de contrôle comportementales à la méthode de la structure virtuelle où le groupe de robots mobiles suit un corps virtuel avec une dynamique (vitesse, direction) donnée. Ainsi, l'activation d'un comportement élémentaire en faveur d'un autre se fait en respectant les contraintes structurelles des robots (e.g. vitesses et accélérations maximales, etc.) en vue d'assurer le maximum de précision et de sécurité des mouvements coordonnés entre les différentes entités mobiles. La coopération consiste à se partager les places dans la structure virtuelle de manière distribuée et de façon à atteindre plus rapidement la formation désirée. Pour garantir les critères de performances visés par l'architecture de contrôle, les systèmes hybrides qui permettent de commander des systèmes continus en présence d'évènements discrets sont exploités. En effet, ces contrôleurs (partie discrète) permettent de coordonner l'activité des différents comportements (partie continue) disponibles au niveau de l'architecture, tout en offrant une analyse automaticienne rigoureuse de la stabilité de celle-ci au sens de Lyapunov. Chaque contribution est illustrée par des résultats de simulation. Le dernier chapitre est dédié à l'implémentation de l'architecture de contrôle proposée sur un groupe de robots mobiles Khepera III.

Depuis la fin des années 1980, le développement de véhicules autonomes, capables de rouler sans l'intervention d'un être humain, est un champ de recherche très actif dans la plupart des grands pays industrialisés. La diminution du nombre d'accidents, des temps de trajet plus courts, une meilleure efficacité énergétique et des besoins en infrastructure plus limités, sont autant d'effets socio-économiques espérés de leur déploiement. Des formes de coopération inter-véhicules et entre les véhicules et l'infrastructure routière sont nécessaires au fonctionnement sûr et efficace du système de transport dans sa globalité. Cette thèse s'intéresse à une forme de coopération particulière en étudiant la coordination de robots mobiles aux intersections. La majorité des systèmes de coordination existants planifie une trajectoire que les robots doivent exécuter afin d'assurer l'absence de collision. C'est une approche classique de la planification, qui est alors considérée comme un mécanisme de génération de l'action. Dans cette thèse, seules les priorités entre les véhicules sont planifiées, c'est-à-dire l'ordre relatif de passage des véhicules dans l'intersection, ce qui est bien plus faible car un grand nombre de trajectoires respectent les même priorités. Les priorités sont alors simplement utilisées comme une ressource de coordination pour guider les robots dans l'intersection. Une fois les priorités affectées, les robots suivent une loi de contrôle qui s'assure qu'elles soient bien respectées. Il en découle un système de coordination robuste, capable de gérer toute une classe d'événements imprévisibles de façon réactive, ce qui est particulièrement adapté pour une application à la coordination de véhicules autonomes aux intersections où voitures, transports en commun et piétons partagent la route. / Since the end of the 1980's, the development of self-driven autonomous vehicles is an intensive research area in most major industrial countries. Positive socio-economic potential impacts include a decrease of crashes, a reduction of travel times, energy efficiency improvements, and a reduced need of costly physical infrastructure. Some form of vehicle-to-vehicle and/or vehicle-to-infrastructure cooperation is required to ensure a safe and efficient global transportation system. This thesis deals with a particular form of cooperation by studying the problem of coordinating multiple mobile robots at an intersection area. Most of coordination systems proposed in previous work consist of planning a trajectory and to control the robots along the planned trajectory: that is the plan-as-program paradigm where planning is considered as a generative mechanism of action. The approach of the thesis is to plan priorities – the relative order of robots to go through the intersection – which is much weaker as many trajectories respect the same priorities. Then, priorities are merely used as a coordination resource to guide robots through the intersection. Once priorities are assigned, robots are controlled through a control law preserving the assigned priorities. It results in a more robust coordination system – able to handle a large class of unexpected events in a reactive manner – particularly well adapted for an application to the coordination of autonomous vehicles at intersections where cars, public transport and pedestrians share the road.

Ce travail propose de nouvelles stratégies pour la planification et le contrôle des robots mobiles non-holonomes, de nouveaux algorithmes sont proposés. Tout d'abord, l'identification des différents modèles cinématiques de robot mobiles est discutée, et le problème est formulé comme l'identification en temps réel du signal de commutation d'un système singulier non-linéaire et à commutation. Deuxièmement, sur la base du modèle identifié, un algorithme de planification locale est proposé, et le contour irrégulier de l' obstacle est représenté par des segments. La trajectoire est obtenue en résolvant un problème de commande optimale avec contraintes. Troisièmement, nous appliquons un contrôleur i-PID pour contrôler le robot mobile non-holonome avec la perturbation dans les mesures. Un paramètre de commutation α est proposé en raison de la particularité du système non-holonome. En plus de notre algorithme de planification proposé, une autre approche de planification en utilisant de champs de potentiels est proposée. La nouvelle fonction de champ de potentiel est en mesure de résoudre les problèmes de minima locaux et de produire des forces lisses pour éviter les oscillations. Enfin, une approche de planification coopérative entre robots est proposée en utilisant les informations locales partagées par chaque robot. Le graphe de visibilité est utilisé pour générer une série d'objectifs intermédiaires qui assureront aux robots d’atteindre l'objectif final, et un algorithme est proposé pour étendre les obstacles et fusionner les obstacles lorsque deux obstacles s'entrecroisent / This PhD thesis is dedicated to the path planning and control strategy for non-holonomic mobile robots. After a review of the recent researches and their features, new path planning algorithms and control strategies are proposed. Firstly, the identification of different mobile robot kinematic models is discussed, robot kinematic models are formulated as a switched singular nonlinear system, and the problem becomes the real-time identification of the switching signal. Secondly, based on the identified model, a local path planning algorithm is proposed, in which the irregular contour of obstacles is represented by segments. The path planning problem is formulated as a constrained receding horizon planning problem and the trajectory is obtained by solving an optimal control problem with constraints. Thirdly, we apply an i-PID controller to control the non-holonomic mobile robot with measurement disturbance. A switching parameter α is proposed because of the particularity of the non-holonomic system. In addition to our proposed path planning algorithm, another path planning approach using potential field is proposed. The modified potential field function, which takes into account the robot orientation and angular velocity, is able to solve local minima problems and produce smooth forces to avoid oscillations. Finally, a cooperative path planning approach between robots is proposed by using the shared local information of each robot. The visibility graph is used to generate a series of intermediate objectives which will guarantee the robots reaching the final objective, and an algorithm is proposed to expand obstacles and merge obstacles when two obstacles intercross

L’émergence de petites caméras CMOS et de microphones MEMS, à coût et puissance réduits, a contribué au développement d’une technologie permettant la transmission de flux multimédia (audio, image, vidéo) : les réseaux de capteurs multimédia. Cette technologie, offrant de nouvelles perspectives d’applications potentielles où la collecte d’informations visuelles et/ou acoustiques apporte une plus- value certaine, suscite un intérêt manifeste. Avec des données multimédia, la qualité de service devient désormais une exigence fondamentale pour la transmission dans un environnement contraint en ressources. Dans le contexte spécifique de cette thèse, nous considérons un déploiement par voie aérienne d’une grande quantité de capteurs image pour des applications critiques de surveillance telles que la détection d’intrusion ou des opérations de recherche et sauvetage. La prise en compte de la criticité des applications constitue un aspect important de cette thèse, novateur par rapport aux contributions déjà effectuées dans le domaine. Nos travaux se fondent sur une méthode d’ordonnancement adaptatif de l’activité des capteurs image qui fournit, pour chacun d’entre eux, son ensemble de cover-sets. La détection d’un événement dans le réseau déclenche la transmission d’une large quantité d’informations visuelles, émanant de plusieurs sources pour résoudre les ambiguïtés. L’objectif de cette thèse est d’optimiser cette transmission simultanée d’images causant des désagréments sur le réseau. Nous avons tout d’abord proposé une stratégie de sélection des cover-sets pertinents à activer pour une transmission efficace des images capturées. Cette stratégie, basée sur des critères d’état et de voisinage, assure un compromis entre autonomie et criticité. Une extension multi-chemin de GPSR assure la remontée des images émises des sources sélectionnées au puits. Une seconde contribution, également une approche de sélection, se fonde sur les informations de chemins à 2 sauts pour la sélection des cover-sets. Contrairement à la précédente, elle accorde une priorité à la criticité par rapport à la préservation de l’énergie, même si cette préservation est faite de manière indirecte. Un protocole de routage multi-chemin T-GPSR essentiellement basé sur les informations à 2 sauts est associé à la seconde approche de sélection. Une étude de performances de la mobilité du puits sur les propositions basées sur les informations à 2 sauts constitue notre troisième contribution. / Recent advances of inexpensive and low-power CMOS cameras and MEMS mi- crophones have led to the emergence of Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs). WMSNs promise a wide spectrum of potential applications which require to ubiquitously capture multimedia content (visual and audio information). To support the transmission of multimedia content in a resource constrained environment, WMSNs may require a certain level of quality of service (QoS) in terms of delay, bandwidth, jitter, reliability, quality level etc. In this thesis, we consider Wireless Image Sensor Networks (WISNs) where sensor nodes equipped with miniaturized visual cameras to provide accurate information in various geographical parts of an area of interest can be thrown in mass for mission-critical applications such as intrusion detection or search & rescue. An innovative and important aspect of this thesis is to take into account the criticality of applications. The network adopts an adaptive scheduling of image sensor node’s activity based on the application criticality level, where each node computes its cover-sets. So, event detection triggers the simulataneous transmission of a large volume of visual data from multiples sources to the Sink. The main objective of this thesis is to optimize this simultaneous transmission of images that can degrade network performance. With this goal in mind, we first proposed a multi-criteria approach to select the suitable cover-sets to be activated for reliable transmission of images in mission-critical applications. The proposed approach takes into account various parameters that affect the image quality at the Sink in a multi-hop transmission network and guarantees a compromise between autonomy and criticality. A modified version of GPSR routing protocol supporting the transmission of multimedia streams ensures the transfer of images from selected sources to the Sink. The second contribution consists in an optimized selection strategy based on 2-hop neighborhood information to determine the most relevant cover-sets to be activated to increase reliability for image transmission. This selection approach prioritizes the application’s criticality. A multipath extension of GPSR, called T-GPSR, wherein routing decisions are based 2-hop neighborhood information is also proposed. A performance study of the sink mobility on proposals based on 2-hop information is our third contribution.

Les robots modernes sont appelés à effectuer des opérations ou tâches complexes et la capacité de navigation autonome dans un environnement dynamique est un besoin essentiel pour les robots mobiles. Dans l’objectif de soulager de la fastidieuse tâche de préprogrammer un robot manuellement, cette thèse contribue à la conception de commande intelligente afin de réaliser l’apprentissage des robots mobiles durant la navigation autonome. D’abord, nous considérons l’apprentissage des robots via des démonstrations d’experts. Nous proposons d’utiliser un réseau de neurones pour apprendre hors-ligne une politique de commande à partir de données utiles extraites d’expertises. Ensuite, nous nous intéressons à l’apprentissage sans démonstrations d’experts. Nous utilisons l’apprentissage par renforcement afin que le robot puisse optimiser une stratégie de commande pendant le processus d’interaction avec l’environnement inconnu. Un réseau de neurones est également incorporé et une généralisation rapide permet à l’apprentissage de converger en un certain nombre d’épisodes inférieur à la littérature. Enfin, nous étudions l’apprentissage par fonction de récompenses potentielles compte rendu des démonstrations d’experts optimaux ou non-optimaux. Nous proposons un algorithme basé sur l’apprentissage inverse par renforcement. Une représentation non-linéaire de la politique est désignée et la méthode du max-margin est appliquée permettant d’affiner les récompenses et de générer la politique de commande. Les trois méthodes proposées sont évaluées sur des robots mobiles afin de leurs permettre d’acquérir les compétences de navigation autonome dans des environnements dynamiques et inconnus / Modern robots are designed for assisting or replacing human beings to perform complicated planning and control operations, and the capability of autonomous navigation in a dynamic environment is an essential requirement for mobile robots. In order to alleviate the tedious task of manually programming a robot, this dissertation contributes to the design of intelligent robot control to endow mobile robots with a learning ability in autonomous navigation tasks. First, we consider the robot learning from expert demonstrations. A neural network framework is proposed as the inference mechanism to learn a policy offline from the dataset extracted from experts. Then we are interested in the robot self-learning ability without expert demonstrations. We apply reinforcement learning techniques to acquire and optimize a control strategy during the interaction process between the learning robot and the unknown environment. A neural network is also incorporated to allow a fast generalization, and it helps the learning to converge in a number of episodes that is greatly smaller than the traditional methods. Finally, we study the robot learning of the potential rewards underneath the states from optimal or suboptimal expert demonstrations. We propose an algorithm based on inverse reinforcement learning. A nonlinear policy representation is designed and the max-margin method is applied to refine the rewards and generate an optimal control policy. The three proposed methods have been successfully implemented on the autonomous navigation tasks for mobile robots in unknown and dynamic environments.

La complexité inhérente à la coordination des mouvements d'un groupe de robots mobiles est traitée en investiguant plus avant les potentialités des architectures de contrôle comportementales dont le but est de briser la complexité des tâches à exécuter. En effet, les robots mobiles peuvent évoluer dans des environnements très complexes et nécessite de surcroît une coopération précise et sécurisée des véhicules pouvant rapidement devenir inextricable. Ainsi, pour maîtriser cette complexité, le contrôleur dédié à la réalisation de la tâche est décomposé en un ensemble de comportements/contrôleurs élémentaires (évitement d'obstacles et de collision entre les robots, attraction vers une cible, etc.) qui lient les informations capteurs (provenant de caméras, des capteurs locaux du robot, etc.) aux actionneurs des différentes entités robotiques. La tâche considérée est la navigation en formation en présence d'obstacles (statiques et dynamiques). La spécificité de l'approche théorique consiste à allier les avantages des architectures de contrôle comportementales à la méthode de la structure virtuelle où le groupe de robots mobiles suit un corps virtuel avec une dynamique (vitesse, direction) donnée. Ainsi, l'activation d'un comportement élémentaire en faveur d'un autre se fait en respectant les contraintes structurelles des robots (e.g. vitesses et accélérations maximales, etc.) en vue d'assurer le maximum de précision et de sécurité des mouvements coordonnés entre les différentes entités mobiles. La coopération consiste à se partager les places dans la structure virtuelle de manière distribuée et de façon à atteindre plus rapidement la formation désirée. Pour garantir les critères de performances visés par l'architecture de contrôle, les systèmes hybrides qui permettent de commander des systèmes continus en présence d'évènements discrets sont exploités. En effet, ces contrôleurs (partie discrète) permettent de coordonner l'activité des différents comportements (partie continue) disponibles au niveau de l'architecture, tout en offrant une analyse automaticienne rigoureuse de la stabilité de celle-ci au sens de Lyapunov. Chaque contribution est illustrée par des résultats de simulation. Le dernier chapitre est dédié à l'implémentation de l'architecture de contrôle proposée sur un groupe de robots mobiles Khepera III. / Inherent difficulty of coordinating a group of mobile robots is treated by investigating behavior-based architectures which aim to break task complexity. In fact, multi-robot navigation may become rapidly inextricable, specifically if it is made in hazardous and dynamical environment. The considered task is the navigation in formation in presence of (static and dynamic) obstacles. To overcome its complexity, it is proposed to divide the overall task into two basic behaviors/controllers (obstacle avoidance, attraction to a dynamical target). Applied control is chosen among these controllers according to sensors information (camera, local sensors, etc.). Theoretic approach combines behavior-based and the virtual structure strategy which considers the formation as a virtual body with a given dynamic (velocity, direction). Thus, activating a controller or another is accomplished while respecting structural robots constraints (e.g. maximal velocities and accelerations). The objective is to insure the highest precision and safety of the coordinated motion between the robots. These ones cooperate by optimizing the way of sharing their places in the formation in order to form it in a faster manner. To guarantee performance criteria of the control architecture, hybrid systems tolerating the control of continuous systems in presence of discrete events are explored. In fact, this control allows coordinating (by discrete part) the different behaviors (continuous part) of the architecture. A complete analysis of this architecture stability is also given thanks to Lyapunov-based theory. Every contribution is illustrated through simulation results. The last chapter is devoted to the implementation of the proposed control architecture on a group of Khepera III robots.

La problématique étudiée dans cette thèse concerne le maintien de l’intégrité de robots mobiles en milieux naturels. L’objectif est de fournir des lois de commande permettant de garantir l’intégrité d’un véhicule lors de déplacements autonomes en milieux naturels à vitesse élevée (5 à 7 m.s -1 ) et plus particulièrement dans le cadre de l’agriculture de précision. L’intégrité s’entend ici au sens large. En effet, l’asservissement des déplacements d’un robot mobile peut générer des consignes nuisant à son intégrité physique, ou à la réalisation de sa tâche (renversement, tête-à-queue, stabilité des commandes, maintien de la précision, etc.). De plus, le déplacement en milieux naturels amène des problématiques liées notamment à des conditions d’adhérence variables et relativement faibles (d’autant plus que la vitesse du véhicule est élevée), ce qui se traduit par de forts glissements des roues sur le sol, ou encore à des géométries de terrains non traversables par le robot. Aussi, cette thèse vise à déterminer en temps réel l’espace de stabilité en terme de commandes admissibles permettant de modérer les actions du robot. Après une présentation des modélisations existantes, et des observateurs permettant l’exploitation de ces modélisations pour la mise en place de loi de commande prédictive en braquage pour le suivi de trajectoire, une nouvelle méthode d’estimation des glissements basé sur une observation cinématique est proposée. Celle-ci permet de répondre aux problématiques de vitesse variable (et notamment du passage de la vitesse par des valeurs nulles) du véhicule et d’observation lors d’un déplacement sans trajectoire de référence. Ce nouvel observateur est primordial pour la suite des développements de cette thèse, puisque la suite des travaux s’intéresse à la modulation de la vitesse du véhicule. Ainsi, dans la suite des travaux, deux lois de commande prédictives agissant sur la vitesse du véhicule ont été mises en place. La première apporte une solution à la problématique de la saturation des actionneurs en braquage, lorsque la vitesse ou les glissements rendent la trajectoire à suivre inadmissible vis-à-vis des capacités physiques du véhicule. La deuxième répond à la problématique de la garantie de la précision du suivi de trajectoire (maintien du véhicule dans un couloir de déplacement). Dans les deux cas la stratégie de commande est similaire : on prédit l’état futur du véhicule en fonction de ses conditions d’évolution actuelle et de conditions d’évolutions futures simulées (obtenues grâce à la simulation de l’évolution d’un modèle dynamique du véhicule) afin de déterminer la valeur de la vitesse optimale pour que les variables cibles (dans un cas la valeur du braquage et dans l’autre l’écart à la trajectoire) respectent les conditions imposées (non-dépassement d’une valeur cible). Les résultats présentés dans ce mémoire ont été réalisés soit en simulations, soit en conditions réelles sur des plateformes robotiques. Il en découle que les algorithmes proposés permettent dans un cas de réduire la vitesse du véhicule pour éviter la saturation du braquage et donc les phénomènes de sur et sous virage qui en découlerait et donc permet de conserver la commandabilité du véhicule. Et dans l’autre cas de garantir que l’écart à la trajectoire reste sous une valeur cible. / This thesis focused on the issue of the preseving of the integrity of mobile robots in off-road conditions. The objective is to provide control laws to guarantee the integrity of a vehicle during autonomous displacements in natural environments at high speed (5 to 7 m.s -1 ) and more particularly in The framework of precision farming. Integrity is here understood in the broad sense. Indeed, control of the movements of a mobile robot can generate orders that affect its physical integrity, or restrains the achievement of its task (rollover, spin, control stability, maintaining accuracy , etc.). Moreover, displacement in natural environments leads to problems linked in particular to relatively variable and relatively low adhesion conditions (especially since the speed of the vehicle is high), which results in strong sliding of wheels on the ground, or to ground geometries that can not be crossed by the robot. This thesis aims to determine in real time the stability space in terms of permissible controls allowing to moderate the actions of the robot. After a presentation of the existing modelings and observers that allow the use of these modelizations for the implementation of predictive control law for trajectory tracking, a new method of estimation of side-slip angles based on a kinematic observation is proposed. It permit to address the problem of variable speed of the vehicle (and in particular the case of zero values) and also to allow the observation during a displacement without reference trajectory. This new observer is essential for the further development of this thesis, since the rest of the work is concerned with the modulation of the speed of the vehicle. So, in the further work, two predictive control laws acting on the speed of the vehicle have been set up. The first one provides a solution to the problem of the saturation of steering actuators, when the speed or side-slip angles make the trajectory inadmissible to follow with respect to the physical capacities of the vehicle. The second one adress the problem of guaranteeing the accuracy of trajectory tracking (keeping the vehicle in a corridor of displacement). In both cases, the control strategy is similar: the future state of the vehicle is predicted according to the current conditions of evolution and the simulated one for the future evolution (obtained by simulating the evolution of dynamics models of the vehicle) in order to determine the value of the optimum speed so that the target variables (in one case the value of the steering and in the other the lateral deviation from the trajectory) comply with the imposed conditions (not exceeding a target value). The results presented in this thesis were realized either in simulations or in real conditions on robotic platforms. It follows that the proposed algorithms make it possible : in one case to reduce the speed of the vehicle in order to avoid the saturation of the steering actuator and therefore the resulting over and under steering phenomena and thus make it possible to preserve the vehicle’s controllability. And in the other case, to ensure that the lateral deviation from the trajectory remains below a target value.

Ce travail étudie l'apport de l'algèbre différentielle à deux problématiques principales de la robotique mobile à roues, la localisation et la navigation. La première problématique consiste à être capable de dire où le robot se situe dans son environnement. Nous supposons ici que nous possédons un certain nombre de points d'intérêt de l'espace dont les coordonnées dans cette espace sont connues. En fonction du nombre de points d'intérêt, il est possible ou non de localiser le robot. Cette notion de localisabilité est définie et étudiée dans le cadre algébrique. Nous montrons que ce cadre d'étude est plus intéressant que le cadre géométrique en ce sens que non seulement il permet l'étude de la localisabilité mais en plus il permet de construire des estimateurs d'états permettant de reconstruire la posture du robot. Cette étude est effectuée dans cinq cas d'études pour quatre des cinq classes de robots mobiles à roues. La deuxième problématique étudiée est celle de la navigation d'une flottille décentralisée de robots dans un environnement complexe. Ce travail présente une architecture pouvant être utilisée dans une large classe de problème et bénéficiant des avantages des approches discrètes et des approches continues. En effet, à haut niveau, un bloc stratégie spécifie l'objectif, les contraintes et leurs paramètres ainsi que la fonction coût utilisée, à bas niveau, une trajectoire est calculée afin de minimiser la fonction coût en respectant l'objectif et les contraintes du problème. Cette minimisation est faite sur un horizon glissant de manière à pouvoir prendre en compte des modifications de l'environnement ou de la mission en cours de navigation / This work investigates the contribution of differential algebra to two main issues of wheel mobile robotics, localization and navigation. The first issue is to be able to tell where the robot is in its environment. We assume that we have a number of landmarks in space whose coordinates are known in this area. Depending on the number of landmarks, it is possible or not to localize the robot. This notion of localizability is defined and studied in the algebraic framework. We show that this framework is more interesting than the geometric framework in the sense that it not only allows the study of localizability, but it also allows us to construct estimators states to reconstruct the posture of the robot. This study was conducted in five cases study for four of the five classes of wheeled mobile robots. The second problem studied is that of a robot decentralized swarm navigation in a complex environment. This work presents an architecture that can be used in a wide class of problems and enjoying the benefits of discrete approaches and continuous approaches. Indeed, high-level block strategy specifies the goal, constraints and parameters as well as the cost function, a low-level block is used to compute a trajectory that minimize the cost function in accordance with the objective and the problem constraints. This minimization is done on a sliding window so it is possible to take changes in the environment or mission during navigation into account