En microrobotique, l'interaction directe avec les objets par l'opérateur est impossible, en raison notamment de leur taille, des phénomènes physiques complexes et de la grande sensibilité des systèmes aux conditions environnementales. Les systèmes de téléopération apparaissent comme un moyen prometteur pour interagir avec l'échelle microscopique où la perception sensorielle humaine a dépassé ses limites. Cependant, ces systèmes doivent répondre à deux problématiques importantes: la transparence du fait des phénomènes physiques complexes qui doivent être retransmis et la stabilité du fait de la réduction d'échelle. Bien que les travaux actuels aient donné lieu à des systèmes performants, des insuffisances apparaissent notamment par la prise en compte de la spécificité du couplage haptique, de la mesure de microforces, de l'inertie importante des interfaces haptiques utilisées, etc. Pour obtenir des systèmes complets et intuitifs, plusieurs points doivent être abordés : le choix d'une interface haptique adaptée, le développement d'un nouvel outil de mesure de microforces, la synthèse de loi de commande et l'utilisation d'un couplage bilatéral direct. Une chaîne de micro téléopération est conçu en prenant en compte les points précédents. Des téléopérations mono-dimensionnelles ont pu être menées pour valider la chaîne. Plusieurs utilisateurs inexpérimentés ont réussi à utiliser le système pour interagir avec une goutte d'eau. Ils ont pu ressentir les différents efforts d'interaction, notamment le pull-in et le pull-off. Ce travail n'est qu'un premier pas vers des systèmes de micro téléopération intuitifs. Il montre aussi l'intérêt de l'approche proposée en microrobotique.

Dans cette thèse nous proposons une nouvelle méthode d'isolation et d'identification de défaut singulier pour les systèmes dynamiques non linéaires. Cette méthode est basée sur la caractéristique de monotonicité de l'erreur de prédiction de l'observateur en fonction de la différence des paramètres. L'ensemble des valeurs admissibles de chaque paramètre est subdivisé en un certain nombre d'intervalles. On construit un observateur d'isolation pour chaque intervalle, cet observateur est initialisé dans l'intervalle considéré. Après l'occurrence du défaut, la valeur du paramètre défectueux doit être dans un des intervalles du paramètre. L'amplitude du résidu calculé par l'observateur d'isolation correspondant à cet intervalle (celui qui contient la valeur du paramètre défectueux) sera dans le domaine limité par deux seuils dynamiques à tout instant. Par contre, les résidus correspondant aux autres intervalles auront de grandes amplitudes et leurs évolutions ne sont pas limitées par les deux seuils dynamiques correspondants. Par conséquent l'intervalle contenant la valeur du paramètre défectueux peut être déterminé et le défaut est donc isolé et identifié. Différentes versions de cette méthode ont été développées : une première avec des seuils fixes, une seconde avec des seuils adaptatifs et une dernière sans seuils. On peut montrer que cette méthode a des points communs avec celle basée sur les observateurs adaptatifs. Cependant, cette dernière a un inconvénient majeur qui est la lenteur de sa vitesse d'isolation. La méthode que nous proposons dans ce travail nous permet de pallier ce problème de la lenteur de vitesse d'isolation.

Le travail réalisé dans cette thèse concerne l'étude du diagnostic de fautes et la reconfiguration en utilisant une approche issue de l'analyse structurelle et leurs applications sur un modèle de traitement des eaux usées. Dans une première partie, on fait un bref tour d'horizon sur la recherche dédiée au diagnostic et à la commande tolérante aux fautes, puis nous présentons les outils nécessaires de l'analyse structurelle. Ces derniers ont été appliqués sur l'approche choisie (l'approche structurelle) pour la détection et l'isolation de défauts, ainsi que pour la reconfiguration. Pour le diagnostic structurel, l'étape principale consiste à chercher les ensembles MSO qui servent à la génération des résidus. Une étude comparative de quelques algorithmes de recherche de ces ensembles a été faite pour choisir la méthode la plus efficace, la méthode choisie est celle de Krysander et al. La recherche des ensembles MSO est faite dans le sous système sur-déterminé. Pour l'amélioration de l'isolabilité structurelle, deux méthodes sont citées : la première consiste à considérer certaines fautes comme variables internes du système et la deuxième concerne l'ajout de capteurs. Pour la reconfiguration structurelle, on s'est basé sur les propriétés d'observabilité et de commandabilité structurelles. Notre but est de trouver la structure du système qui nous permet de garder les propriétés structurelles inchangées. Lors de l'application, nous étudions le cas où les fautes sont commises sur les actionneurs à savoir le débit de boues recyclées (Qr) et le débit de boues en excès (Qw), et sur les paramètres du système qui sont le taux maximum de croissance de la biomasse (µH,max) et la constante de Michaelis Menten (Ks).

Depuis quelques années, les océanographes et les climatologues expriment un besoin croissant de disposer de moyens de mesures complémentaires pour réaliser des mesures en mer. Les voiliers autonomes sont un moyen potentiel de déploiement des capteurs nécessaires à ces mesures. Le problème abordé dans le cadre de cette thèse est la détermination à tout instant d'un cap navigable permettant aux voiliers robotisés de se déplacer vers un objectif aussi vite que possible tout en évitant les obstacles et en s'adaptant aux conditions instantanées de vent. Nous proposons deux approches de sélection d'un cap navigable pour atteindre un point ou une liste de points de navigation défini par un opérateur humain. La première est similaire à celle utilisée par les skippers humains. Elle se base sur la minimisation d'une fonction de coût exploitant la projection des vitesses représentées dans la courbe polaire caractéristique du voilier sur la route direct vers l'objectif. Une seconde fonction de coût permet de tenir compte de la présence potentielle d'obstacles. %Le premier est basée sur des fonctions de coût fondées sur la stratégie de projection des vitesses représentées dans la courbe polaire caractéristique du bateau, méthode amplement utilisée par les skippers humaines. La deuxième approche repose sur la méthode des champs de potentiel. La particularité de cette approche tient au fait que les capacités de propulsion du voilier, représentées par sa courbe polaire de vitesse, sont traduites par des potentiels locaux qui se déplacent avec le voilier. Cette méthode présente l'avantage d'unifier la représentation des contraintes de la navigation à voile et des tâches à réaliser. Ces différentes méthodes sont illustrées par des simulations numériques ainsi que des essais expérimentaux.

La panne de moteur est une situation critique pour la sécurité du vol. L'objectif de cette thèse est d'améliorer la gestion de la trajectoire avion d'urgence dans le cas d'une panne totale de moteur en un certain point de vol alors que l'avion a déjà pris une certaine vitesse et une certaine altitude après le décollage. Dans cette étude, on considère que la trajectoire de vol plané le long d'un plan vertical peut conduire directement à un lieu atterrissage sûr. Les performances d'un avion de transport sont d'abord analysées, et les lieus atteignables sont établis à partir d'une situation donnée initiale. Une fois une zone de sécurité accessible existe le problème qui est abordée ici est de développer un système de guidage qui permet à l'avion d'effectuer une trajectoire faisable vers la zone d'atterrissage. La programmation dynamique inverse est utilisée pour construire en arrière des ensembles de trajectoires faisables vers conditions finales compatibles avec panne de moteur. Afin d'obtenir un dispositif en ligne pour générer des directives efficaces pour le pilote automatique ou le pilote humain (par un directeur de vol), un réseau de neurones est construit à partir de la base de données générée. Ensuite, les résultats de simulation sont analysés pour validation, et d'autres améliorations de l'approche proposée sont prises en considération.

Cette thèse porte sur des algorithmes de contrôle et de planification de mouvements pour les robots humanoïdes. Le grand nombre de paramètres caractérisant ces systèmes a conduit au développement de méthodes numériques, d'abord appliquées aux bras manipulateurs et récemment adaptées pour les structures plus complexes. On relève particulièrement les formalismes de commande cinématique et dynamique par priorité qui permettent de produire un mouvement selon une hiérarchie préétablie des tâches. Au cours de ce travail, nous avons identifié le besoin d'étendre ce formalisme afin de tenir compte de contraintes unilatérales. Nous nous sommes par ailleurs intéressés à la planification de la locomotion en fonction des tâches. Nous proposons une modélisation jointe du robot et de sa trajectoire de marche comme une structure articulée unique saisissant à la fois les degrés de liberté actionnés (articulations motorisées du robot) et non actionnés (positionnement absolu dans l'espace). L'ensemble de ces algorithmes, qui seront longuement illustrés, ont été implémentés au sein du projet HPP (Humanoid Path Planner) et validés sur le robot humanoïde HRP-2.

Les travaux présentés dans ce mémoire traitent de la synthèse d'algorithmes de diagnostic de défauts simples et multiples. L'objectif vise à proposer une stratégie de diagnostic à minimum de redondance analytique en exploitant au mieux les informations de redondance matérielle éventuellement disponibles sur le système. Les développements proposés s'inscrivent dans une démarche de coopération et d'agrégation des méthodes de diagnostic et la construction optimale d'un diagnostic global en fonction des diagnostiqueurs locaux. Les travaux réalisés se veulent génériques dans le sens où ils mêlent à la fois les concepts et outils de deux communautés : ceux de la communauté FDI (Fault Detection and Isolation) et ceux de la communauté DX (Diagnosis) dont les bases méthodologiques sont issues des domaines informatiques et intelligence artificielle. Ainsi, le problème de détection (ainsi que le problème de localisation lorsque les contraintes structurelles le permettent) est résolu à l'aide des outils de la communauté FDI tandis que le problème de localisation est résolu à l'aide des concepts de la communauté DX, offrant ainsi une démarche méthodologique agrégée. La démarche méthodologique se décline en deux étapes principales. La première phase consiste en la construction d'une matrice de signatures mutuellement exclusive. Ainsi, le problème du nombre minimal de relations de redondance analytique (RRA), nécessaires pour établir un diagnostic sans ambiguïté, est abordé. Ce problème est formalisé comme un problème d'optimisation sous contraintes qui est efficacement résolu à l'aide d'un algorithme génétique. La deuxième étape concerne la génération des diagnostics. Ainsi, pour une situation observée, identifier les conflits revient à définir les RRAs non satisfaites par l'observation. Les diagnostics sont obtenus à l'aide d'un algorithme basé sur le concept de formules sous forme MNF (Maximal Normal Form). L'intérêt majeur dans cette approche est sa capacité à traiter le diagnostic des défauts simples et multiples ainsi que le diagnostic des plusieurs modes de fautes (i.e., le diagnostic des différents types de défauts) associés à chaque composant du système surveillé. De plus, il existe des preuves d'optimalité tant au niveau local (preuve de robustesse/sensibilité) qu'au niveau global (preuve de diagnostics minimaux). La méthodologie proposée est appliquée à la mission spatiale Mars Sample Return (MSR). Cette mission, entreprise conjointement entre l'administration nationale de l'aéronautique et de l'espace (NASA) et l'agence spatiale européenne (ESA), vise à ramener des échantillons martiens sur Terre pour des analyses. La phase critique de cette mission est la phase rendez-vous entre le conteneur d'échantillons et l'orbiteur. Les travaux de recherche traitent le problème de diagnostic des défauts capteurs présents sur la chaîne de mesure de l'orbiteur pendant la phase de rendez-vous de la mission. Les résultats, obtenus à l'aide du simulateur haute fidélité de Thalès Alenia Space, montrent la faisabilité et l'efficacité de la méthode.

Le sujet de cette thèse vise l'intégration dans une automobile de fonctions d'observation, de supervision, d'aide à la décision ou encore de commande. La problématique est le développement d'une assistance à la conduite longitudinale et latérale basée sur la localisation du véhicule. Le but est de signaler et corriger les faiblesses de conduite en considérant les paramètres du véhicule, du conducteur et la topologie de la route. Selon la localisation du véhicule, une trajectoire de référence et la vitesse associée sont déterminées en fonction du conducteur et de la phase de conduite. Ces références sont utilisées pour effectuer le contrôle du véhicule ou pour informer le conducteur de l'inadéquation de ses consignes. <br> Dans ce contexte, la localisation du véhicule et particulièrement les informations de l'environnement d'évolution doivent être pertinentes. Elles sont obtenues grâce à une base de données cartographique spécifiquement développée dans le cadre de ces travaux. Celle-ci est caractérisée par une précision supérieure à celle des bases de données traditionnellement employées dans des dispositifs de navigation.

Le diagnostic est aujourd'hui plus que jamais un thème de recherche pertinent. La sécurité est en effet au cSur des préoccupations de la société d'aujourd'hui. Les enjeux tant économiques, sociétaux qu'environnementaux en font un des axes majeurs d'innovation pour l'industrie actuelle. Aujourd'hui la conception et l'exploitation des systèmes doivent être abordées en intégrant une dimension sécurité dont le diagnostic fait partie intégrante. C'est dans cette problématique du diagnostic (incluant la détection et le pronostic) que s'inscrivent nos travaux. Deux thèmes de recherches sont explorés : - les modèles et les sources de connaissances pour le diagnostic. Ce thème de recherche couvre les aspects multi-modèles (modèle du procédé, modèle de surveillance, modèle de stratégie &) pour la surveillance, et met en avant la pertinence d'utiliser des sources d'informations variées (ordonnancement, AMDE, historiques &) pour mettre en place une fonction diagnostic. La génération d'un modèle de comportement à partir de données classifiées est également abordée dans ce thème. Une approche de surveillance reposant sur l'observation de la trajectoire d'un système dynamique au travers d'une séquence d'assignations de l'état courant à des classes est développée. - le diagnostic distribué. Les approches proposées ici se focalisent sur la distribution des fonctions et des modèles. Une approche de détection distribuée basée sur un modèle temporel (contraintes) du comportement est développée. Une extension vers le diagnostic embarqué dans le domaine automobile s'appuyant sur un modèle du comportement issu des données de conception est également présentée. Sur la base de ces travaux notre projet de recherche concerne d'une part l'utilisation des approches basées données pour structurer les connaissances et générer automatiquement des modèles exploitables par des méthodes de diagnostic basées modèles, d'autre part la problématique du diagnostic pour l'aide à la décision, notamme nt dans les systèmes où la dimension humaine doit être considérée

Cette thèse s'intéresse au diagnostic de pannes dans les systèmes différentiellement plats, ceci constituant une large classe de systèmes non linéaires. La propriété de platitude différentielle est caractérisée par des relations qui permettent d'exprimer les états d'un système et ses entrées en fonction de ses sorties plates et de leurs dérivées. Ces relations qui sont à la base de la commande plate sont aussi utiles pour la réalisation du diagnostic de pannes. Ainsi sont introduites les notions de minimalité pour les sorties plates, de platitude stricte et de degré additionnel de redondance. Ceci conduit à la proposition d'une méthode globale de détection de pannes basée sur la platitude. Partant alors de la constatation que les systèmes différentiellement plats de complexité élevée sont souvent constituer de sous systèmes eux-mêmes différentiellement plats, l'approche de détection de pannes précédente peut être démultipliée au sein de cette structure de façon à en identifier les sous systèmes défaillants. On s'intéresse alors au cas courant de la platitude différentielle implicite et on montre dans le cadre d'une application aéronautique comment les réseaux de neurones permettent de constituer une solution numérique au problème de détection de pannes. La disponibilité en temps réel de dérivées successives des sorties étant essentielle pour la mise en oeuvre de ces méthodes, on étudie alors les performances d'un filtre dérivateur alors que le système est lui-même soumis à une commande plate, ceci conduira a modifié légèrement une telle loi de commande afin d'effectuer l'effet des erreurs d'estimation. On s'intéresse finalement à la détection des pannes dans les systèmes chaotiques différentiellement plats. On montre sur plusieurs exemples comment la propriété de platitude peut être mise à profit pour détecter et identifier des variations paramétriques au sein d'un tel type de système chaotique. Des résultats de simulation sont présentés. Finaleme nt des thèmes de recherche complémentaires à cette approche sont relevés.