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

L'objectif de ce travail de thèse est de proposer un système robotique basé sur un asservissement visuel échographique pour l'assistance au chirurgien lors d'interventions écho-guidées. Ce système permet au chirurgien de sélectionner la position désirée d'un instrument dans une image échographique et de commander un robot pour qu'il déplace l'instrument jusqu'à la position spécifiée. L'application considérée est la réparation d'une valve mitrale à coeur battant.<br />Les principales contributions de ce travail se situent au niveau de la modélisation de l'imageur échographique, de la modélisation du système robotique et de sa commande. Plusieurs lois de commande à découplage par modèle cinématique inverse sont alors proposées. Elles sont évaluées à travers des études de stabilité par la méthode indirecte de Lyapunov et des simulations.<br />Enfin, le système proposé est mis en oeuvre et validé à travers des expériences in vitro et in vivo sur cochon, à coeur battant.

La synthèse de lois de commande efficaces apparaît comme un enjeu important dans la réalisation autonome de tâches de navigation robotiques. Ce problème peut être abordé par différentes approches. L'une d'entre elles, la commande référencée capteur, permet de définir les boucles de commande directement à partir des mesures sensorielles au lieu de les exprimer en fonction de l'état du robot. Dans ce contexte, du fait de la richesse du signal vidéo, la vision apparaît comme un capteur privilégié pour la réalisation de tâches très variées de manière précise. Cependant, la commande référencée vision reposant sur la seule régulation des indices visuels dans l'image s'avère mal adaptée pour réaliser des tâches de navigation complexes dans des environnements encombrés d'obstacles. En effet, dans ce cas, il est nécessaire de garantir d'une part la sécurité du robot, et d'autre part la disponibilité permanente des indices visuels dans l'image. Ce sont précisément ces problèmes que nous avons voulu étudier dans le cadre de cette thèse. Notre contribution a consisté à définir des stratégies de commande référencées multi-capteurs pour un robot mobile réalisant une tâche référencée vision dans un environnement encombré d'obstacles susceptibles d'occulter le motif visuel. Nous avons tout d'abord proposé des lois de commandes permettant d'éviter à la fois les occultations et les collisions. Toutefois, les résultats obtenus ont montré que chercher à éviter simultanément ces deux phénomènes surcontraignait le mouvement du robot, limitant la gamme des missions réalisables. Nous avons alors développé une seconde approche consistant à tolérer temporairement la perte du signal visuel. Celle-ci repose sur l'exploitation de la réversibilité du lien vision/mouvement exprimé par le torseur d'interaction. Nous avons ainsi proposé dans un cadre général plusieurs méthodes (analytiques et numériques) de reconstruction du signal visuel lorsqu'il devient indisponible. Nous avons ensuite validé ch acune de ces méthodes dans le cas de la réalisation d'une tâche de navigation référencée vision dans un milieu encombré d'obstacles. Nous avons également montré l'intérêt de nos approches lorsque la caméra présente un défaut de fonctionnement pendant l'exécution d'une mission.

Une première approche du problème de la commande des robots mobiles repose sur la synthèse de lois de commande en boucle fermée sur l'état du robot. La mise en oeuvre de telles lois nécessite la localisation du robot par rapport à un repère fixe, étape coûteuse en temps calcul et source d'erreurs. L'utilisation de capteurs plus performants a permis l'émergence d'une nouvelle approche dans laquelle la tâche robotique est spécifiée dans l'espace capteur : la commande référencée capteur. Celle-ci consiste à définir des boucles de commande directement à partir des données sensorielles, sans avoir à relocaliser le robot. Dans ce contexte, la richesse du signal vidéo a permis le développement de l'asservissement visuel qui repose sur la régulation des indices visuels dans l'image. Toutefois, comme de nombreuses tâches robotiques ne peuvent être spécifiées seulement de cette manière, il apparaît nécessaire de considérer dans la commande des informations provenant de capteurs de nature différente. Les travaux menés dans cette thèse s'inscrivent dans cette problématique et visent à étendre les techniques d'asservissement visuel. Plus précisément nous nous sommes focalisés sur la commande d'un robot mobile équipé d'un télémètre laser et d'une caméra. Notre contribution a consisté à élaborer un ensemble de stratégies de commande, en boucle fermée sur les informations visuelles et télémétriques, pour réaliser une tâche de navigation en milieu encombré. Nous proposons une analyse comparative des différentes méthodes, ainsi qu'une simulation des stratégies correspondantes. De plus, notre travail nous a conduit à définir la notion canonique de tâche élémentaire référencée multi-capteurs sur laquelle repose la navigation référencée capteurs. Ces résultats nous ont donc permis d'aborder le problème de l'enchaînement de tâches de nature différente, spécifiées en termes d'informations sensorielles, afin de réaliser une tâche complète de navigation dans un environnement structuré

Ces travaux de thèse s'inscrivent dans le cadre de l'assistance robotisée pour la chirurgie cardiaque à coeur battant. Une première contribution est la synthèse d'une nouvelle architecture d'asservissement visuel dans l'image en utilisant une commande prédictive non linéaire. Cette structure permet de respecter les contraintes du système en gérant simultanément la planification de trajectoire et le contrôle. La loi de commande a été validée sur une plate-forme robotique en vision standard. La structure a également été adaptée pour la vision échographique. Elle permet ainsi de contrôler les déplacements d'un outil en imposant que celui-ci respecte la contrainte d'intersection avec le plan échographique. Des expérimentations ont également permis de montrer l'efficacité de cette loi de commande. Cette seconde contribution s'intègre dans le cadre de l'assistance à la chirurgie cardiaque endovasculaire, et plus particulièrement la réparation de valve mitrale. Dans ce contexte, la localisation de la valve mitrale en temps réel est obtenue en utilisant une méthode qui repose sur la détection de la jonction entre la paroi et la valve et également d'un modèle à 2 ddl de la valve. L'algorithme proposé a été validé sur une séquence in vivo. Enfin, une estimation in vivo des déplacements 3D du coeur à partir des images endoscopiques a été proposée et représente une première étape d'un projet de compensation automatique des mouvements du coeur pour la chirurgie coronarienne.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

La théorie dominante suggérant une séparation entre une vision consciente pour la perception et une vision non consciente pour l'action au sein du système visuel fut particulièrement discutée au cours des dernières décennies. La thèse défendue ici se positionne dans le cadre d'une approche alternative reposant sur une évaluation conjointe des réponses motrice et perceptive en présence de stimuli au seuil perceptif. Les travaux réalisés dans ce contexte ont initialement porté sur les temps de réaction et ont contribué au développement d'un modèle psychophysique postulant que les réponses perceptives et motrices dépendraient d'un signal sensoriel unique mais de seuils de décision spécifiques. Les trois études réalisées au cours de cette thèse ont permis de tester ces propositions à partir de travaux portant sur le contrôle moteur manuel. Tout en confirmant une forte association entre les traitements visuels pour la perception et pour l'action, ces travaux ont permis de mettre en évidence un rôle important des conditions expérimentales (par exemple le contraste des stimuli et la présence ou non d'un masque visuel) dans les résultats obtenus. Les résultats se sont révélés compatibles avec les modèles neurophysiologiques du masquage visuel qui postulent que la réponse neurale à une stimulation visuelle est constituée d'une vague d'activation feedforward associée à la présence physique de la stimulation et de boucles de rétroaction liées à la perception consciente de celle-ci. Nos travaux ont également permis d'adapter au contrôle moteur manuel le modèle de décision à signal unique initialement développé dans le cadre des études portant sur les temps de réaction.

Il y a aujourd'hui, d'après l'UNECE1 environ 770.000 robots opérationnels dont 24.000 en France. À ce jour, la plupart de ces robots sont des manipulateurs industriels dont l'autonomie est souvent réduite au stricte minimum. Ce manque d'autonomie est souvent due à l'absence de capteurs extéroceptifs sur les systèmes robotiques disponibles sur le marché. Ces capteurs sont cependant indispensables des lors que le robot évolue dans un environnement partiellement ou totalement inconnu. Dans ce contexte ces capteurs apportent aux systèmes robotiques les informations nécessaires pour appréhender l'environnement dans lequel ils évoluent. Dans le cadre de nos travaux nous avons uniquement considéré le cas des capteurs de vision qui fournissent au système une information riche mais dégénérée sous la forme d'une projection vers une image 2D de l'ensemble de l'environnement 3D perçu. L'un des points fondamentaux du cycle perception-action est la génération automatique des mouvements d'une ou plusieurs caméras. La création de carte 3D de l'environnement a longtemps été considérée comme un point de passage obligé pour la génération automatique des mouvements d'un robot autonome et de nombreux travaux se sont focalisés, souvent avec succès, sur ce sujet (e.g., [63]). Une façon élégante de raccourcir ce cycle en liant étroitement l'action à la mesure dans l'image est de générer les mouvements du système robotique en ayant recours au techniques d'asservissement visuel.

Dans ce manuscrit, nous nous intéressons au problème de la navigation d'un robot mobile par commande référencée multi-capteurs. Notre objectif est d'effectuer des tâches de navigation guidées par la vision dans des environnements d'intérieur structurés peu connus, possiblement évolutifs et où l'homme peut être présent. Les missions considérées pourront inclure de longs déplacements et consisteront à positionner le robot vis-à-vis d'un amer ou d'une personne d'intérêt. Leur position dans la scène étant inconnue, ils seront repérés par la vision. Afin de pouvoir réaliser de telles missions, différents problèmes doivent être traités : le mouvement vers le but, l'évitement d'obstacles, le traitement des occultations, la réalisation de longs déplacements. Si les trois premiers points ont un caractère intrinsèquement local, le dernier nécessite des compétences globales. Les travaux que nous avons menés cherchent à répondre à ces différents problèmes. Tout d'abord, nous nous sommes focalisés sur les aspects "locaux". Nous avons ainsi exploité l'asservissement visuel 2D pour réaliser la tâche de navigation nominale et permettre au robot de converger vers un amer ou une personne d'intérêt. Cependant, bien que cette technique présente de bonnes propriétés de robustesse, elle ne permet pas à elle seule de traiter efficacement les problèmes de collisions et d'occultations. Une de nos premières contributions a donc consisté en le développement de stratégies de commande garantissant la non collision en présence d'obstacles non occultants. Sur la base de ces résultats, nous nous sommes intéressés à la gestion des occultations et avons développé des algorithmes permettant de reconstruire les indices visuels lorsque ceux-ci sont indisponibles. Nous les avons ensuite couplés à nos stratégies de commande afin que le robot puisse évoluer à partir des indices visuels réels ou reconstruits selon le cas. L'association de ces différents techniques et algorithmes a permis de réaliser effica cement des tâches de navigation référencées vision en présence d'obstacles occultants et non occultants. Cependant, elle nécessite que l'amer ou la personne d'intérêt soit visible dès le début de la mission, ce qui n'est pas le cas lorsque l'on souhaite réaliser de longs déplacements. Nos dernières contributions sont donc focalisées sur ce problème. Afin de conférer au robot les compétences globales nécessaires, nous avons couplé une carte topologique représentant l'environnement à un algorithme de supervision gérant la stratégie de commande. Le robot est ainsi devenu capable d'effectuer de longs déplacements dans des scènes peu connues. L'ensemble de ces travaux a été validé en simulation et expérimentalement sur les différents robots à disposition. Les résultats obtenus montrent la pertinence de l'approche proposée et ouvrent des perspectives prometteuses dans et hors du contexte de la navigation.

Le point de départ des travaux présentés dans cette thèse est la volonté de développement d'une aide robotisée à la saisie intuitive pour les personnes en situation de handicap. L'outil proposé est un manipulateur contrôlé en utilisant directement les informations transmises par deux caméras, l'une embarquée sur la pince qui donne une vue détaillée de la scène, et l'autre déportée qui en oﰛre une vue d'ensemble. L'objet de nos travaux est de saisir un objet a priori inconnu à partir d'un seul clic de l'utilisateur sur une image acquise par la caméra déportée. Nous proposons des méthodes permettant de localiser et de caractériser grossièrement un objet de forme convexe aﰜn qu'il puisse être saisi par la pince du manipulateur. Cette thèse peut être vue comme complémentaire aux méthodes existantes reposant sur l'utilisation de bases de données. Ce manuscrit est divisé en deux parties : la localisation grossière d'un objet inconnu et la caractérisation de sa forme. L'objet se situe sur la ligne de vue qui passe par le centre optique de la caméra déportée et le clic. La projection de cette ligne de vue dans la caméra embarquée est la ligne épipolaire associée aux clic. Nous proposons donc un asservissement visuel reposant sur l'utilisation de la géométrie épipolaire pour commander la caméra embarquée de façon à parcourir cette ligne. Les indices visuels extraits des images embarquées sont ensuite mis en correspondance avec les indices détectés au voisinage du clic pour estimer la position 3D de l'objet. Cette méthode est robuste à des mouvements relatifs de l'objet et de la caméra déportée au cours du processus de localisation. En ﰜn de processus, l'objet désigné se trouve dans le champ de vision des deux caméras et ces deux vues peuvent servir à initier une caractérisation plus précise de l'objet et suﰞsante pour la saisie. Le problème de la caractérisation de la forme de l'objet a été traité dans le cadre d'une observation monoculaire dynamique. La forme de l'objet est modélisée par une quadrique dont les paramètres sont estimés à partir de ses projections dans un ensemble d'images. Les contours de l'objet sont détectés par une méthode de contours actifs initialisés à partir de la localisation grossière de l'objet. La caractérisation de l'objet est d'autant plus précise que les vues utilisées pour l'estimer sont bien choisies. La dernière contribution de ce mémoire est une méthode de sélection par vision active des vues optimales pour la reconstruction. Les meilleures vues sont choisies en recherchant les positions de la caméra qui maximisent l'information.