La problématique étudiée dans cette thèse concerne le guidage en formation d’une flotte de robots mobiles en environnement naturel. L’objectif poursuivi par les robots est de suivre une trajectoire connue (totalement ou partiellement) en se coordonnant avec les autres robots pour maintenir une formation décrite comme un ensemble de distances désirées entre les véhicules. Le contexte d’évolution en environnement naturel doit être pris en compte par les effets qu’il induit sur le déplacement des robots. En effet, les conditions d’adhérence sont variables et créent des glissements significatifs des roues sur le sol. Ces glissements n’étant pas directement mesurables, un observateur est mis en place, permettant d’obtenir une estimation de leur valeur. Les glissements sont alors intégrés au modèle d’évolution, décrivant ainsi un modèle cinématique étendu. En s’appuyant sur ce modèle, des lois de commande adaptatives sur l’angle de braquage et la vitesse d’avance d’un robot sont alors conçues indépendamment, asservissant respectivement son écart latéral à la trajectoire et l’interdistance curviligne de ce robot à une cible. Dans un second temps, ces lois de commande sont enrichies par un algorithme prédictif, permettant de prendre en compte le comportement de réponse des actionneurs et ainsi d’éviter les erreurs conséquentes aux retards de la réponse du système aux commandes. À partir de la loi de commande élémentaire en vitesse permettant d’assurer un asservissement précis d’un robot par rapport à une cible, une stratégie de commande globale au niveau de la flotte est établie. Celle-ci décline l’objectif de maintien de la formation en consigne d’asservissement désiré pour chaque robot. La stratégie de commande bidirectionnelle conçue stipule que chaque robot définit deux cibles que sont le robot immédiatement précédent et le robot immédiatement suivant dans la formation. La commande de vitesse de chaque robot de la formation est obtenue par une combinaison linéaire des vitesses calculées par la commande élémentaire par rapport à chacune des cibles. L’utilisation de coefficients de combinaison constants au sein de la flotte permet de prouver la stabilité de la commande en formation, puis la définition de coefficients variables est envisagée pour adapter en temps réel le comportement de la flotte. La formation peut en effet être amenée à évoluer, notamment en fonction des impératifs de sécurisation des véhicules. Pour répondre à ce besoin, chaque robot estime en temps réel une distance d’arrêt minimale en cas d’urgence et des trajectoires d’urgence pour l’évitement du robot précédent. D’après la configuration de la formation et les comportements d’urgence calculés, les distances désirées au sein de la flotte peuvent alors être modifiées en ligne afin de décrire une configuration sûre de la formation. / This thesis focuses on the issue of the control of a formation of wheeled mobile robots travelling in off-road conditions. The goal of the application is to follow a reference trajectory (entirely or partially) known beforehand. Each robot of the fleet has to track this trajectory while coordinating its motion with the other robots in order to maintain a formation described as a set of desired distances between vehicles. The off-road context has to be considered thoroughly as it creates perturbations in the motion of the robots. The contact of the tire on an irregular and slippery ground induces significant slipping and skidding. These phenomena are hardly measurable with direct sensors, therefore an observer is set up in order to get an estimation of their value. The skidding effect is included in the evolution of each robot as a side-slip angle, thus creating an extended kinematic model of evolution. From this model, adaptive control laws on steering angle and velocity for each robot are designed independently. These permit to control respectively the lateral distance to the trajectory and the curvilinear interdistance of the robot to a target. Predictive control techniques lead then to extend these control laws in order to account for the actuators behavior so that positioning errors due to the delay of the robot response to the commands are cancelled. The elementary control law on the velocity control ensures an accurate longitudinal positioning of a robot with respect to a target. It serves as a base for a global fleet control strategy which declines the overall formation maintaining goal in local positioning objective for each robot. A bidirectionnal control strategy is designed, in which each robot defines 2 targets, the immediate preceding and following robot in the fleet. The velocity control of a robot is finally defined as a linear combination of the two velocity commands obtained by the elementary control law for each target. The linear combination parameters are investigated, first defining constant parameters for which the stability of the formation is proved through Lyapunov techniques, then considering the effect of variable coefficients in order to adapt in real time the overall behavior of the formation. The formation configuration can indeed be prone to evolve, for application purposes and to guarantee the security of the robots. To fulfill this latter requirement, each robot of the fleet estimates in real time a minimal stopping distance in case of emergency and two avoidance trajectories to get around the preceding vehicle if this one suddenly stops. Given the initial configuration of the formation and the emergency behaviors calculated, the desired distances between the robots can be adapted so that the new configuration thus described ensures the security of each and every robot of the formation against potential collisions.

Cette thèse a pour but l'étude de la mise en œuvre de commandes par asservissement visuel pour le contrôle actif d'un écoulement de Poiseuille. D'un point de vue général, le contrôle d'écoulements vise à modifier ou à maintenir l'état de l'écoulement, malgré une éventuelle perturbation extérieure. Une des situations d'intérêt concerne par exemple la transition vers la turbulence où l'écoulement peut devenir turbulent avec la croissance de sa densité d'énergie cinétique. La réduction de la traînée est également une application potentielle dans des problèmes d'ingénierie. Un des buts applicatifs de cette thèse cherchera ainsi à minimiser à la fois la densité d'énergie cinétique et la traînée. Des modèles numériques peuvent être utilisés pour générer un modèle d'état des équations aux dérivées partielles d'un écoulement de Poiseuille. Le modèle d'état considéré dans cette thèse s'appuie sur une représentation spectrale afin de transformer les équations aux dérivées partielles originelles en un système d'équations différentielles ordinaires. Le vecteur d'état rassemble dans notre cas la vitesse et la vorticité. Les signaux de commande dépendent eux de conditions aux limites de type Dirichlet non homogènes qui correspondent à des actions de soufflage/aspiration. Le nombre de degrés de liberté commandé du problème correspond à la dimension du signal de commande. La densité d'énergie cinétique et la traînée sont modélisées en fonction du vecteur d'état et du signal de commande. Dans cette thèse nous avons plus particulièrement considéré un asservissement visuel partitionné. Celui-ci est appliqué au modèle d'état de l'écoulement avec deux degrés de liberté afin de minimiser simultanément la densité d'énergie cinétique et la traînée. La traînée, contrairement à l'énergie cinétique, diminue de façon monotone en fonction du temps. Une augmentation du nombre de degrés de liberté permet d'améliorer la décroissance de la densité d'énergie cinétique. Lorsque le nombre de degré de liberté correspond à la dimension du vecteur d'état, et en s'appuyant sur une commande par asservissement visuel, nous montrons que la densité d'énergie cinétique décroit de façon monotone au cours du temps. Le modèle d'état de l'écoulement de Poiseuille vit dans un espace de très grande dimension. Par conséquent, il est nécessaire d'un point de vue pratique de réduire la dimension du contrôleur. Nous démontrons que la loi de commande s'appuyant sur un modèle réduit peut être appliquée au système complet. Dans ce cas la densité d'énergie cinétique décroit presque de façon monotone au cours du temps en utilisant une commande par asservissement visuel à deux degrés de liberté. / The visual servoing control approach is formulated for the flow control of the plane Poiseuille flow. Generally, the flow control can lead the flow from its current state to a desired state. In transition to turbulence, the growth of kinetic energy density can lead the flow to turbulence. Moreover, the drag reduction is a potential application in the engineering applications. Therefore, this thesis aims to minimize the kinetic energy density and the skin friction drag. The governing equations of the plane Poiseuille flow are modeled to a standard form in the automatic control. More precisely, the partial differential equations of the plane Poiseuille flow are transformed to a state space representation by using the spectral method. The streamwise and spanwise directions are discretized based on the Fourier series while the wall-normal direction is discretized based on the Chebyshev polynomials. The state vector involves the wall-normal velocity and vorticity. The control signals depend on the inhomogeneous Dirichlet boundary conditions which correspond to blowing/suction boundary control. The number of independent control signals is called the number of the degree of freedom. Moreover, the skin-friction drag and the kinetic energy density are modeled as a function of the state vector. The goal is to minimize both the skin-friction drag and the kinetic energy density by appropriate methods. The partitioned visual servoing control is used to minimize, simultaneously, the skin-friction drag and the kinetic energy density with two degrees of freedom. As a result, the behavior of the skin-friction drag monotonically decreases in time. However, the behavior of the kinetic energy density does not monotonically decrease in time, the similar results from the other methods such as: PID and LQR controls. Therefore, the number of the degree of freedom increases, which leads to the improvement of the kinetic energy density. In addition, when the number of the degree of freedom equals the number of state vector, the kinetic energy density monotonically decreases in time by using the visual servoing control. The dimension of linearized plane Poiseuille flow is large, therefore, we need to reduce the order of controller. We demonstrate that the control law based on a mode reduction can be applied for the full system. Moreover, the kinetic energy density almost will monotonically decreases in time even using two degrees of freedom when the visual servoing control is designed based on the model order reduction.

Le procédé de soudage par friction malaxage ou Friction Stir Welding (FSW), est un procédé récent utilisé pour le soudage de pièces métalliques avec différentes applications dans les industries aéronautique, automobile, spatiale et ferroviaire. Les robots industriels sériels peuvent être utilisés comme moyen de soudage FSW mais, à cause de leur rigidité, ils se déforment sous l’effet des forces générées par le procédé. Ceci entraîne une déviation de trajectoire de l’outil de soudage en position et en orientation qui induit des défauts dans le cordon de soudure. Dans ce travail, deux méthodes de correction de déviations ont été développées. La première méthode est basée sur l’estimation des déviations en position et en orientation dans l’espace cartésien à partir des modèles du robot et de déformation élasto-statique des corps et transmissions. Les déviations estimées permettent de développer une approche de programmation de trajectoires adaptées au soudage FSW robotisé. Contrairement aux méthodes d’interpolation linéaire généralement envisagées, cette approche utilise des approximations de trajectoires par des courbes de Bézier ou B-splines. Les validations expérimentales pour des trajectoires complexes, avec un robot Kuka KR500-2MT, ont permis d’obtenir une déviation résiduelle moyenne de l’ordre de 0,3 mm et des cordons de soudure sans défauts. Cette précision de trajectoire atteinte pour le FSW permet de considérer une exploitation industrielle de la solution développée. La deuxième méthode de correction des déviations utilise un asservissement de position en temps réel avec un capteur de profil laser 2D dans la boucle de retour. Deux synthèses de lois de commande ont été explorées pour cet asservissement. Malgré les perturbations externes liées aux contraintes du procédé, les résultats expérimentaux sur des trajectoires de soudage rectilignes et curvilignes montrent une bonne stabilité de l’asservissement et conduisent à une déviation résiduelle moyenne de l’ordre de 0,1 mm. Les intérêts et les difficultés de la mise en œuvre de cette deuxième méthode ont également été mis en exergue. / Friction Stir Welding (FSW) is a recent process used for welding metallic parts in aerospace, automotive, and railway industries. Serial industrial robots may be used as FSW welding machines, but because of their lack of stiffness, they undergo elastic deformation under the effect of stresses produced by the process. This causes a welding tool path deviation both in position and orientation, which induces defects in the weld seam. In this work, two path correction methods were developed. The first method is based on the prediction of the position and orientation deviations in the cartesian space from robot models and stiffness model of the links and the joints. The knowledge of tool deviations enabled the synthesis of a path programming approach adapted for robotic FSW. Unlike linear interpolation methods often used, this approach is based on approximations of the adapted path by Bézier or B-splines curves. Experimental validations on a Kuka KR500-2MT robot welding complex paths showed an average residual deviation of 0.3 mm and weld seams without defects. The path accuracy achieved makes it possible to consider an industrial exploitation of the developed solution. The second proposed correction method uses position feedback with a 2D laser profile sensor in the feedback loop for real-time measurement of deviations. Two controllers were designed to correct the deviations. In spite of the external disturbances related to the constraints of the process, experimental results obtained on straight and curvilinear welding paths showed the stability of the feedback loop and a mean residual deviation of 0.1 mm was achieved. The interests and difficulties of deploying this second method were also highlighted.

The ability to gather and process information regarding the condition of forest fires is essential to cost-effective, safe, and efficient fire fighting. Advances in sensory and autopilot technology have made miniature unmanned aerial systems (UASs) an important tool in the acquisition of information. This thesis addresses some of the challenges faced when employing UASs for forest-fire perimeter surveillance; namely, perimeter tracking, cooperative perimeter surveillance, and path planning. Solutions to the first two issues are presented and a method for understanding path planning within the context of a forest-fire environment is demonstrated. Both simulation and hardware results are provided for each solution.

[pt] O presente trabalho inicia com uma investigação sobre o uso de modelos de Aprendizado Profundo 3D para a detecção aprimorada de morangos em túneis de cultivo. Focou-se em duas tarefas principais: primeiramente, a detecção de frutas, comparando o modelo original MaskRCNN com uma versão adaptada que integra informações de profundidade (MaskRCNN-D). Ambos os modelos são capazes de classificar morangos baseados em sua maturidade (maduro, não maduro) e estado de saúde (afetados por doença ou fungo). Em segundo lugar, focou-se em identificar a região mais ampla dos morangos, cumprindo um requisito para um sistema de espectrômetro capaz de medir o conteúdo de açúcar das frutas. Nesta tarefa, comparouse um algoritmo baseado em contorno com uma versão aprimorada do modelo VGG-16. Os resultados demonstram que a integração de dados de profundidade no MaskRCNN-D resulta em até 13.7 por cento de melhoria no mAP através de diversos conjuntos de teste de morangos, incluindo os simulados, enfatizando a eficácia do modelo em cenários agrícolas reais e simulados. Além disso, nossa abordagem de solução ponta-a-ponta, que combina a detecção de frutas (MaskRCNN-D) e os modelos de identificação da região mais ampla (VGG-16 aprimorado), mostra um erro de localização notavelmente baixo, alcançando até 11.3 pixels de RMSE em uma imagem de morango cortada de 224 × 224. Finalmente, explorou-se o desafio de aprimorar a qualidade das leituras de dados do espectrômetro através do posicionamento automático do sensor. Para tal, projetou-se e treinou-se um modelo de Aprendizado Profundo com dados simulados, capaz de prever a acurácia do sensor com base em uma imagem dada de um morango e o deslocamento desejado da posição do sensor. Usando este modelo, calcula-se o gradiente da saída de acurácia em relação à entrada de deslocamento. Isso resulta em um vetor indicando a direção e magnitude com que o sensor deve ser movido para melhorar a acurácia do sinal do sensor. Propôs-se então uma solução de Servo Visão baseada neste vetor, obtendo um aumento significativo na acurácia média do sensor e melhoria na consistência em novas iterações simuladas. / [en] The present work begins with an investigation into the use of 3D Deep Learning models for enhanced strawberry detection in polytunnels. We focus on two main tasks: firstly, fruit detection, comparing the standard MaskRCNN with an adapted version that integrates depth information (MaskRCNN-D). Both models are capable of classifying strawberries based on their maturity (ripe, unripe) and health status (affected by disease or fungus). Secondly, we focus on identifying the widest region of strawberries, fulfilling a requirement for a spectrometer system capable of measuring their sugar content. In this task, we compare a contour-based algorithm with an enhanced version of the VGG-16 model. Our findings demonstrate that integrating depth data into the MaskRCNN-D results in up to a 13.7 percent improvement in mAP across various strawberry test sets, including simulated ones, emphasizing the model s effectiveness in both real-world and simulated agricultural scenarios. Furthermore, our end-to-end pipeline approach, which combines the fruit detection (MaskRCNN-D) and widest region identification models (enhanced VGG-16), shows a remarkably low localization error, achieving down to 11.3 pixels of RMSE in a 224 × 224 strawberry cropped image. Finally, we explore the challenge of enhancing the quality of the data readings from the spectrometer through automatic sensor positioning. To this end, we designed and trained a Deep Learning model with simulated data, capable of predicting the sensor accuracy based on a given image of the strawberry and the subsequent displacement of the sensor s position. Using this model, we calculate the gradient of the accuracy output with respect to the displacement input. This results in a vector indicating the direction and magnitude with which the sensor should be moved to improve the sensor signal accuracy. A Visual Servoing solution based on this vector provided a significant increase in the average sensor accuracy and improvement in consistency across new simulated iterations.

Les systèmes de communication prennent de nos jours une importance de plus en plus prépondérante dans tous les aspects de la vie courante et les exigences de connectivité se retrouvent dorénavant dans de très nombreux projets. Ces besoins de connexion exigent des débits de communication ainsi que des taux de couverture de plus en plus importants, poussant de ce fait vers l’utilisation de systèmes de communication par satellite (SATCOM). Les applications envisagées n’étant pas limitées à des installations fixes, celles-ci demandent de pouvoir assurer une communication par satellite depuis un porteur en mouvement. Il est donc nécessaire d’utiliser des servomécanismes de positionnement de l’antenne de façon à assurer un pointage correct de l’antenne vers le satellite. Ces positionneurs sont donc asservis de façon à orienter la ligne de visée de l’antenne vers le satellite, avec une erreur angulaire de l’ordre du dixième de degré. Cette précision a pour conséquences certaines exigences fortes sur la conception. Ces contraintes imposent l’utilisation de composants de qualité supérieure, des études mécaniques poussées ainsi que des réglages propres à chaque positionneur après assemblage. Dans le cadre de ces travaux de thèse, une stratégie de pointage différente de l’état de l’art a été conçue. Cette stratégie, nommée Helios (Hybrid Estimator of Line Of Sight), permet de lever certains verrous scientifiques spécifiques. Notamment, elle permet une diminution des performances requises de l’asservissement en position de l’antenne en fournissant une trajectoire plus facile à suivre. Cela permet une diminution des contraintes de conception, notamment mécaniques (frottements, raideurs …). Cela est rendu possible par une meilleure estimation de la direction à pointer, utilisant un plus grand nombre de mesures, sans introduire de retard dans l’estimation. Les moyens d’essais de Thales ont permis d’effectuer des essais expérimentaux sur des prototypes industriels. Ainsi, la stratégie est testée en simulation et en expérimentation sur un hexapode simulant un porteur, permettant un recalage du modèle de simulation à partir de données expérimentales. C’est ainsi que la stratégie est validée en conditions opérationnelles. Afin de réaliser ces tests expérimentaux, une étape de mise en place du moyen d’essais a été réalisée. Notamment, les outils de communication ont été mis au point (bus de terrains, liaisons série …). L’asservissement en position de la station a été réalisé à partir d’une identification non-paramétrique en boucle fermée du mécanisme. L’intégration de la station complète a été réalisée, permettant ainsi les tests en extérieur, sur un hexapode. / In military and civil application, satellite communications (SACTOM) are often needed on moving vehicles (drones, planes, land vehicles, vessels…) in order to transfer all kind of data (pictures, videos, internet …). These types of stations are called SATCOM On The Move (SOTM). In order insure high data rates, the antenna must be directional, which means that they direct electro-magnetic waves in a particular direction of space, called line of sight. The line of sight must be steered in order to be aligned with the satellite to insure a strong communication link with the highest data rate possible. Stabilized platforms, called Antenna Positioning System, aim to steer the antenna’s line of sight in the satellite direction. The pointing requirements are the source of conception constraints that reduce the cost efficiency of the overall station. This PhD report focus on the development and the study of a new pointing strategy called Helios (“Hybrid Estimator of LIne Of Sight”). This algorithm uses least squares to found the antenna pattern in real time, using an observation window. Among others, it allows to reduce the bandwidth of the control loops by generating a trajectory easier to follow. Therefore, it decreases the conception constraints (friction, backlash, field bus data rate …). Helios is tested through experimentation, using Thales industrial prototypes. The vehicle is emulated by a hexapod. Simulation is carried out in order to fit the measured experimental behavior. To do so, parametrical and non-parametrical identification has been done on the SOTM prototype. This way, Helios is validated and studied in operational conditions.