Les architectures logicielles de contrôles sont le centre névralgique des robots. Malheureusement les robots et leurs architectures souffrent de nombreuses imperfections qui perturbent et/ou compromettent la réalisation des missions qui leurs sont affectés. Nous proposons donc une méthodologie de conception d'architecture de contrôle adaptative pour la mise en œuvre de la tolérance aux fautes.La première partie de ce manuscrit propose un état de l'art de la sureté de fonctionnement, d'abord générique avant d'être spécifié au contexte des architectures de contrôle. La seconde partie nous permet de détailler la méthodologie proposée permettant d'identifier les fautes potentielles d'un robot et d'y répondre à l'aide des moyens de tolérance aux fautes. La troisième partie présente le contexte expérimental et applicatif dans lequel la méthodologie proposée sera mise en œuvre et qui constitue la quatrième partie de ce manuscrit. Une expérimentation spécifique mettant en lumière les aspects de la méthodologie est détaillée dans la dernière partie. / The software control architectures are the decisional center of robots. Unfortunately, the robots and their architectures suffer from numerous flaws that disrupt and / or compromise the achievement of missions they are assigned. We therefore propose a methodology for designing adaptive control architecture for the implementation of fault tolerance.The first part of this thesis proposes a state of the art of dependability, at first in a generic way before being specified in the context of control architectures. The second part allows us to detail the proposed methodology to identify potential errors of a robot and respond using the means of fault tolerance. The third part presents the experimental context and application in which the proposed methodology will be implemented and described in the fourth part of this manuscript. An experiment highlighting specific aspects of the methodology is detailed in the last part.

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.

Les robots aériens (UAV, pour Unmanned Aerial Vehicles) font l'objet d'un intérêt croissant dans la communauté robotique. Ils offrent un large champ d'applications, mais introduisent des modalités d'opération particulières (contraintes logistiques, capacités de déplacement...). Dans ce travail, nous nous intéressons aux systèmes multi-UAV : l'opération conjointe d'un certain nombre d'UAV nécessite de bâtir une architecture multi-robot qui puisse prendre en compte le potentiel et les contraintes des UAV. Dans ce but, nous introduisons une notion de "degré d'autonomie décisionnelle", qui reflète le niveau de délégation de capacités autonomes aux robots par un opérateur du système. Un exécutif générique est proposé pour interfacer, au niveau de chacun des UAV du système, les différentes configurations possibles de délégation de l'autonomie décisionnelle : celui-ci reçoit et traite des plans de tâches produits soit par un centre de contrôle en charge de tous les UAVs (bas degrés d'autonomie), soit par une couche délibérative individuelle, au niveau de chacun des UAV (hauts degrés d'autonomie). Dans ce dernier cas, nous proposons une couche délibérative permettant aux UAVs de planifier et coordonner leurs tâches, afin d'opérer conjointement dans le cadre d'une mission donnée. Cette couche délibérative regroupe un couple planificateur symbolique / raffineurs géométriques, ainsi qu'un gestionnaire d'interactions à base de modèles. Une partie des développements a été testée avec succès dans le cadre du projet européen Comets, avec 3 UAV hétérogènes (deux hélicoptères et un dirigeable). Les autres développements ont donné lieu à des tests en simulation.

Un robot mobile autonome doit réaliser des tâches non répétitives dans un environnement imparfaitement connu et non-coopératif, voire hostile. Dans ce contexte les missions attribuées au robot ne peuvent être définies que de façon abstraite et peu détaillée, et le robot doit être doté de moyens pour les interpréter, appréhender l'environnement, décider des actions adéquates et réagir aux événements asynchrones. Afin de concilier décision et réaction, l'architecture de contrôle proposée, c'est-à-dire la manière dont sont organisées les composantes logicielles du robot, comporte deux niveaux hiérarchiques : les niveaux décisionnel et fonctionnel. Ce second niveau, objet principal de la thèse, fournit l'ensemble des capacités opératoires du système (perception, modélisation, mouvements et actions). La première partie du mémoire présente l'architecture globale et fournit un état de l'art et une analyse critique focalisée sur l'organisation des systèmes réactifs. La seconde partie explicite les conditions requises au niveau de la couche fonctionnelle pour satisfaire l'autonomie, la réactivité et la programmabilité du robot. Ces caractéristiques, associées à la grande diversité et aux contraintes temporelles des fonctions opératoires, ont conduit à une structuration en modules. La formalisation structurelle, comportementale et fonctionnelle des modules a permis en particulier de concevoir des méthodes générales d'intégration de fonctions. Les fonctions ainsi encapsulées dans les modules composent un ensemble de services homogènes, réactifs et observables à la disposition du niveau décisionnel qui accomplit les tâches du robot en les combinant dynamiquement en un arbre d'activités. Les modules sont décrits et produits au moyen d'un langage de spécification associé à un générateur automatique nommé GenoM. La dernière partie présente trois intégrations complètes. La première concerne Hilare, un robot expérimental d'intérieur é quipé de nombreux capteurs et fonctionnalités. Des méthodes originales de localisation et de contrôle de déplacement pour véhicule non-holonome sont détaillées. La seconde porte sur la navigation en milieu naturel du robot tout terrain ADAM. La dernière, relative à la coopération multi-robots, a conduit à une simulation réaliste d'une quinzaine de robots (sous UNIX) et à une expérimentation réelle avec trois robots Hilare (sous VxWorks).

Le travail présenté dans le mémoire traite des problèmes liés au contrôle d'exécution des actions des robots mobiles autonomes. Une première partie présente l'architecture de contrôle globale et la compare à d'autres approches. On décrit les niveaux hiérarchiques qui la constituent et leurs rôles dans le fonctionnement du système. Le niveau inférieur, composé d'un ensemble de modules, rassemble les fonctions de perception, de modélisation et d'action du système. La seconde partie présente le niveau exécutif. L'exécutif doit suivre l'exécution des fonctions, résoudre les conflits entre modules, accomplir certaines actions réflexes et maintenir une information sur l'utilisation des ressources non partageables du robot. Il peut être vu comme un ensemble d'automates, qui interagissent et changent d'état selon les requêtes qui arrivent du niveau supérieur et les répliques qui proviennent des modules. La mise en oeuvre de l'exécutif utilise le système à base de règles KHEOPS. La compilation faite par KHEOPS permet, à partir d'un ensemble de variables d'entrée et de sortie et des règles qui les relient, d'obtenir un arbre de décision équivalent et de profondeur connue, ce qui garantit un temps d'exécution borné pour l'exécutif. La compilation permet aussi de garantir certaines propriétés logiques des automates mis en place. La troisième partie présente les relations entre le niveau fonctionnel (modules et exécutif) et la couche immédiatement supérieure, le niveau tache. Ce niveau est basé sur le système PRS, qui transforme des taches de haut niveau d'abstraction en procédures d'actions reconnues par le niveau fonctionnel et surveille leur exécution. Le mémoire présente une équivalence entre un sous-ensemble de PRS et les réseaux de Pétri colorés, ce qui permet de faire une vérification du niveau tache quand l'équivalence existe. Enfin, on présente quelques rés ultats de la mise en oeuvre expérimentale de ces travaux avec le robot Hilare 2.

Contrôler un système multi-robots hautement dynamique au sein duquel évolue un grand nombre d'entités autonomes réactives est un challenge à la fois scientifique et technologique en plein essor. En effet, ceci exige non seulement d'utiliser des entités robotiques les plus élémentaires possibles mais nécessite également au niveau du contrôle, de s'éloigner davantage des conceptions centralisées et cognitives. La démarche consiste à focaliser la conception du contrôle sur l'individu élémentaire constituant le système multi-robots en prenant en compte les différentes interactions locales de cet individu avec les autres entités robotiques avec lesquels il est censé coopérer. Des effets de masse maîtrisés peuvent être ainsi obtenus et vont permettre d'augmenter à la fois la vitesse, la flexibilité et la robustesse d'exécution des tâches complexes entreprises. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire partent du principe d'une conception ascendante (Bottom-Up) des architectures de contrôle et ce afin de briser la complexité inhérente aux systèmes multi-robots. Plus spécifiquement, nous proposons un Processus de Sélection d'Action Hiérarchique appelé PSAH qui permet à l'échelle du robot de coordonner l'activité d'un ensemble de primitives élémentaires (comportements) d'une manière hiérarchique et flexible, et à l'échelle du groupe de robots d'atteindre une coordination entre robots favorisant des buts globaux. Les performances du PSAH ont été améliorées par la suite via l'adjonction d'un mécanisme de fusion d'actions approprié conduisant à un nouveau processus de sélection appelé PSAHH (PSAH-Hybride). Les formalismes des algorithmes génétiques ont été utilisés par la suite pour proposer une méthodologie permettant l'obtention des paramètres prépondérants pour le fonctionnement du PSAHH. La validation des résultats s'est effectuée au travers d'expérimentations sur des mini-robots ALICE et plus largement sur un ensemble d'études statistiques réalisées sur un grand nombre de données obtenu grâce au simulateur MiRoCo (Mini-Robotique Collective). Ce simulateur a été conçu et développé dans le cadre de nos travaux de thèse dans le but de simuler d'une manière précise et rigoureuse des systèmes multi-robots à forte dynamique d'interaction.

Les performances temporelles d'une architecture de contrôle-commande conditionnent fortement celles du système automatisé de production commandé. Pour maîtriser ces performances temporelles, l'architecte automaticien doit pouvoir les évaluer à chaque phase du cycle de développement : de l'étude d'avant-projet à la conception détaillée ainsi que lors de la mise au point. Il n'a cependant pas les mêmes attentes concernant les performances estimées. Des résultats approximatifs, obtenus rapidement à partir de données encore imprécises, lui suffisent en début de cycle de développement, alors que des prévisions fiables, même si elles sont plus difficiles à obtenir, lui sont nécessaires en conception détaillée. L'approche que nous présentons prend en compte ces différents besoins et contraintes. Elle consiste en une méthode d'évaluation des performances temporelles d'architectures de commande complexes distribuées en réseaux, destinée à accompagner l'architecte tout au long du cycle de développement. Cette méthode est basée sur une modélisation modulaire du comportement temporel de la commande par réseaux de Petri Colorés Temporisés. Pour ce faire, trois temps sont nécessaires dans la modélisation. La modélisation de l'architecture fonctionnelle consiste à représenter les fonctions de commande, et leurs interactions. La modélisation de l'architecture matérielle permet de traduire la topologie et les connexions entre équipements de commandes (automates programmables, réseaux de communication, ...). L'affectation des fonctions de commande aux équipements ainsi que la prise en compte des communications entre ces fonctions via des réseaux de communication constitue le modèle de l'architecture opérationnelle. Une fois le modèle de comportement de l'ensemble de l'architecture opérationnelle constitué, l'évaluation des performances temporelles est réalisée par simulation du réseau de Petri obtenu. Pour valider notre approche, nous traitons un exemple significatif à l'aide de la plate forme logicielle Design CPN. Cette étude de cas nous permet de présenter une série d'études portant sur la convergence de nos modèles, sur la sensibilité des résultats de simulation aux erreurs de paramétrages et sur la précision des performances obtenues par simulation en les confrontant à celles mesurées sur le système réel.

Les architectures logicielles de contrôles sont le centre névralgique des robots. Malheureusement les robots et leurs architectures souffrent de nombreuses imperfections qui perturbent et/ou compromettent la réalisation des missions qui leurs sont affectés. Nous proposons donc une méthodologie de conception d'architecture de contrôle adaptative pour la mise en oeuvre de la tolérance aux fautes. La première partie de ce manuscrit propose un état de l'art de la sureté de fonctionnement, d'abord générique avant d'être spécifié au contexte des architectures de contrôle. La seconde partie nous permet de détailler la méthodologie proposée permettant d'identifier les fautes potentielles d'un robot et d'y répondre à l'aide des moyens de tolérance aux fautes. La troisième partie présente le contexte expérimental et applicatif dans lequel la méthodologie proposée sera mise en oeuvre et qui constitue la quatrième partie de ce manuscrit. Une expérimentation spécifique mettant en lumière les aspects de la méthodologie est détaillée dans la dernière partie.

Pour des tâches simples ou dans un environnement contrôlé, la coordination des di érents 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 e cace permettant de gérer ces reconfigurations devient alors primordiale pour l'autonomie de tels robots. Dans ces travaux, nous avons d'abord étudié les di érentes 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 di érentes solutions, nous décrivons un modèle complet de l'architecture qui utilise la logique linéaire. Nous discutons ensuite des di érentes approches possibles pour montrer des propriétés d'atteignabilité et de sûreté de fonctionnement en exploitant ce modèle. Enfin nous abordons di érentes 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.

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.