L'autonomie d'un robot mobile se caractérise par sa capacité à agir et à se déplacer dans l'environnement sans intervention humaine. La planification de mission pour un robot mobile fait intervenir un raisonnement symbolique pour le choix des actions permettant d'accomplir la mission et un raisonnement géométrique pour le calcul des déplacements du robot afin de réaliser ces actions. Dans un premier temps, nous comparons différentes approches permettant de coupler un planificateur de tâches et un planificateur de mouvements. Les résultats obtenus en termes de messages échangés entre les deux modules de raisonnement et en termes de temps de calcul tendent à montrer qu'un couplage dans lequel les exécutions des deux planificateurs sont entrelacées est l'approche offrant les meilleures performances. À partir de ce constat, nous proposons une architecture de planification hybride mettant en oeuvre un planificateur de tâches et un planificateur de mouvements dont les exécutions sont entrelacées. Nous avons été amenés à étendre le concept d'opérateur de planification afin de permettre l'expression et la prise en compte de préconditions géométriques ainsi que d'effets géométriques. Ces préconditions, définissant géométriquement la manière de réaliser les actions, sont ensuite envoyées au module de raisonnement géométrique sous la forme de requêtes de planification. Les contraintes géométriques sont extraites des préconditions, traduites en fonctions mathématiques, puis satisfaites à l'aide d'un algorithme de programmation non linéaire. Un chemin est ensuite calculé entre la configuration actuelle du robot et la configuration solution à l'aide d'un algorithme de planification de mouvement appelé Cell-RRT. Les effets géométriques permettent de transmettre les modifications des ressources partagées au module de raisonnement symbolique et fournissent des références sur les configurations du robot en début ou en fin de réalisation d'une action. Ces références peuvent ensuite intervenir lors de la planification d'une nouvelle action. L'algorithme de planification de mouvements mis en oevre est un algorithme probabiliste incrémental qui s'appuie sur le principe de l'algorithme RRT. Il est couplé avec une phase de réduction de l'espace de recherche. Durant cette phase, l'environnement est décomposé en un ensemble de cellules puis un algorithme de recherche de plus court chemin est appliqué afin de définir un sous-ensemble de l'espace de recherche. Les échanges entre les deux planificateurs font également appel à la notion de conseil afin de permettre le guidage de la construction du plan par des heuristiques géométriques ainsi que de permettre des phases d'optimisation du plan. Cette architecture hybride est finalement testée sur des scénarios de missions mettant ainsi en avant la validité de nos propositions. Le planificateur de déplacement Cell-RRT est également évalué afin d'étudier les gains réalisés, en termes de distances parcourues et de temps de calcul, en fonction de l'ajustement de ses différents paramètres de configuration.

La plupart des applications robotiques, telles que les véhicules autonomes, sont développées à partir d’une page blanche avec quelques rares réutilisations de conceptions ou de codes issus d’anciens projets équivalents. Qui plus est, les systèmes robotiques deviennent de plus en plus critiques, dans la mesure où ils sont déployés dans des environnements peu structurés, et centrés sur l’humain. Ces systèmes à fort contenu logiciel qui utilisent des composants distribués et hétérogènes interagissent dans un environnement dynamique, et incertain. Or, il s’agit là d’étapes indispensables pour la mise en place de méthodes d’évaluation extensibles, ainsi que pour permettre la réutilisation de composants logiciels pré-existants. Le développement de structures logicielles et d’outils de conception d’architectures, orientés pour la robotique, coûte cher en termes de temps et d’effort, et l’absence d’une approche systématique pourrait conduire à la production de conceptions adhoc, peu flexibles et peu réutilisables. Faire de la meta-structure de l’architecture un point de convergence offre de nouvelles possibilités en termes d’interopérabilité, et de partage de la connaissance, au sein des communautés dédiées à la mise en place d’architectures et de structures. Nous suivons cette direction, en proposant un modèle commun, et en fournissant une approche méthodologique systématique aidant à spécifier les différents aspects du développement d’architectures logicielles, et leurs relations au sein d’une structure partagée. / Most innovative applications having robotic capabilities like self-driving cars are developed from scratch with little reuse of design or code artifacts from previous similar projects. As a result, work at times is duplicated adding time and economic costs. Absence of integrated tools is the real barrier that exists between early adopters of standardization efforts and early majority of research and industrial community. These software intensive systems are composed of distributed, heterogeneous software components interacting in a highly dynamic, uncertain environment. However, no significant systematic software development process is followed in robotics research. The process of developing robotic software frameworks and tools for designing robotic architectures is expensive both in terms of time and effort, and absence of systematic approach may result in ad hoc designs that are not flexible and reusable. Making architecture meta-framework a point of conformance opens new possibilities for interoperability and knowledge sharing in the architecture and framework communities. We tried to make a step in this direction by proposing a common model and by providing a systematic methodological approach that helps in specifying different aspects of software architecture development and their interplay in a framework.