L'objectif dans ce travail est d'étudier la locomotion humaine. Notre approche met en évidence le rapport qui existe entre la forme géométrique des trajectoires locomotrices et le modèle cinématique simplifié d'un robot mobile à roues. Ce type de système a déjà été longtemps étudié dans le domaine de la robotique. D'un point de vue purement cinématique, la particularité d'un robot à roues est la contrainte non holonome qui impose au robot de se déplacer toujours selon la tangente à son axe principal. Dans le cas de la marche humaine, les observations nous montrent que les humains marchent vers l'avant et la direction instantanée du corps est tangente à la trajectoire qu'ils réalisent (dû à certains restrictions mécanique, anatomique... du corps au moment de la marche). Ce couplage entre la direction et la position du corps impose une contrainte non holonome parce qu'elle ne restreint pas la dimension de l'espace accessible à partir d'une configuration quelconque. Du point de vue du conducteur, une voiture possède deux commandes : l'accélérateur et le volant. La première question abordée ici peut être formulée de la manière suivante : où se trouve le ''volant'' du corps humain ? Plusieurs repères ont été associés aux différents parties du squelette (tête, tronc et bassin). Dans notre étude expérimentale nous montrons qu'il existe un repère qui prend en compte la nature non holonome de la locomotion humaine et que c'est le tronc qui joue le rôle du "volant". Nous avons validé notre modèle avec une base de données de 1560 trajectoires enregistrées à partir des trajectoires faites par 7 sujets. La deuxième question abordée dans ce travail est la suivante : parmi toutes les trajectoires possibles qui existent pour atteindre une position avec une orientation données, pourquoi l'humain effectue une trajectoire au lieu d'une autre ? Afin de donner une possible réponse à cette question, nous avons fait appel à la commande optimale : les trajectoires ont été choisies sel on un critère à optimiser. Dans cette perspective, le sujet est vu comme un système de commande, donc, la question devient : quel est le critère à optimiser ? est-ce la longueur de la trajectoire ? ou le temps parcouru ? ou la secousse minimale ?... Dans cet étude nous montrons que les trajectoires locomotrices peuvent être approximées par les géodésiques d'un système différentiel minimisant la norme de la commande. Ces géodésiques sont composés de morceaux de clothoides. Une clothoide, ou spirale de Cornu, est une courbe dont la courbure varie linéairement en fonction de l'abscisse curviligne. Nous montrons que le 90% des trajectoires faites par les 7 sujets ont été approximées avec une erreur moyenne de moins de 10cm. Dans la dernière partie de ce travail nous réalisons la synthèse numérique de trajectoires optimales dans l'espace atteignable. Il s'agit de partitionner l'espace des configurations par rapport aux différents types de trajectoires optimales qui peuvent relier l'origine à un point dans cet espace. Deux points appartiennent à une même cellule si les trajectoires parcourues sont de même type. Dans la plupart des cas le passage entre deux cellules adjacentes se fait par une déformation continue des trajectoires. Il est remarquable de noter que les rares cas de discontinuités du modèle proposé correspondent précisément aux changements de stratégies observées chez les sujets.

Les drones et les micro-drones font actuellement l'objet de développements très rapides. L'objectif principal de ce sujet de recherche est le développement de lois de commande permettant de contrôler deux systèmes sous actionnés classiques : l'avion à décollage et à atterrissage verticaux et le "quadrirotor" ou hélicoptère à quatre rotors fixes. La spécificité des approches développées est que les limites des actionneurs sont prises en compte tout en assurant un coût de calcul compatible avec une implantation et une exécution en temps réel sur un système informatique embarqué. La commande de l'assiette et de la position sont abordées dans ce travail. Les commandes proposées sont basées sur la stabilisation globale des chaînes d'intégrateurs linéaires et sur les techniques de commande prédictive rapide.

Cette thèse présente une approche neuro-robotique du contrôle du mouvement d'atteinte pour des systèmes anthropomorphes tels que les robots humanoïdes. L'objectif de cette étude est double. D'une part, elle présente un état de l'art des modèles de commande existant en neurosciences du mouvement et décrit un ensemble de principes de contrôle moteur pouvant être utilisés pour la commande des robots humanoïdes. D'autre part, elle propose une utilisation de formalismes issus de la robotique pour la modélisation des processus de transformations sensori-moteurs nécessaires à l'exécution d'un mouvement volontaire. En particulier, il est mis en évidence que le formalisme de la commande référencée capteur et les modèles cinématiques et dynamiques des chaînes articulées, qui jouent un rôle essentiel pour la modélisation du problème de commande du mouvement en robotique, peuvent apporter des éléments clés pour répondre à des questions ouvertes en neurosciences. Sur le premier aspect du travail, nous avons développé une méthode de contrôle, basée sur un modèle d'optimisation du mouvement proposé en neurosciences, que nous avons ensuite appliquée à la commande des mouvements d'atteinte du robot HRP2. Les mouvements produits par cette méthode paraissent très ressemblants aux mouvements observés chez l'homme et présentent les caractéristiques principales des mouvements humains, à savoir : trajectoire quasirectiligne de la main avec profil de vitesse en forme de cloche. Nous avons également développé une autre méthode de contrôle inspirée de la théorie des primitives motrices en neurosciences. Cette méthode permet de simplifier la complexité du problème de commande en produisant rapidement des mouvements réalistes du robot à partir d'un ensemble de mouvements de référence. Ces différents résultats montrent que les théories du contrôle moteur humain peuvent être utilisées avec succès pour élaborer des méthodes de contrôle du mouvement d'atteinte des robots humanoïdes. Sur le deuxièm e aspect du travail, nous avons développé un modèle de coordination main-oeil pour tester et comparer des mouvements produits à partir d'un référentiel oculo-centré et d'un référentiel corps-centré. Ce modèle, qui repose sur des contrôleurs biologiquement inspirés de l'oeil et du bras, en boucle fermée sur les informations sensorielles, permet de commander simultanément le mouvement de la main vers la cible mobile et la direction du regard vers la cible. En comparant les trajectoires obtenues avec ce modèle en utilisant tour à tour le référentiel du corps et de l'oeil, nous montrons que les mouvements produits à partir du référentiel oculo-centré sont plus robustes par rapport aux erreurs de perception. Alors que la question de l'identification du référentiel utilisé par le cerveau pour le codage du mouvement fait l'objet d'un le débat controversé en neurosciences, ce résultat apporte des arguments de nature computationnelle en faveur d'un codage oculo-centré du mouvement d'atteinte visuellement guidé.

Les travaux décrits dans le mémoire concernent la modélisation, l'analyse et la commande de systèmes dynamiques à caractère le plus souvent hétérogène, à partir d'approches privilégiant les formes de représentation de connaissance. Ils se caractérisent à la fois par un souci de généricité dans les démarches méthodologiques, et par une grande diversité d'objets. Le volet modélisation s'appuie essentiellement sur le choix de l'outil bond graph, qui permet une approche unifiée de l'hétérogénéité physique basée sur le point de vue de l'énergie. Cet outil est d'abord utilisé à des fins de modélisation pure dans des domaines variés allant de la mécatronique au vivant (physiologie cardiovasculaire) en passant par l'électronique de puissance (convertisseurs statiques). L'apport majeur des travaux dans ces domaines consiste en un élargissement du champ de validité de l'approche bond graph à de nouvelles classes de systèmes complexes, avec pour chacune d'entre elles la recherche de démarches de synthèse systématiques. Les principales formes de complexité abordées partagent pour la plupart un caractère hybride, ce qualificatif étant compris dans une acception large qui recouvre trois aspects différents : le couplage entre plusieurs domaines de la physique (pluridisciplinarité), entre des paramètres localisés et répartis (hybridisme spatial), entre des dynamiques continues et des événements discrets (hybridisme temporel, notion de commutation). Dans le prolongement logique de ce premier volet d'activités, une partie importante des travaux concerne l'analyse formelle de modèles bond graphs, à travers l'extension de méthodologies existantes et le développement de nouvelles approches. Une première catégorie de méthodologies étudiées vise à générer, à partir de modèles en bond graph, d'autres types de représentations dynamiques telles que des formes d'état dans le domaine temporel ou des fonctions de transfert dans le domaine symbolique, avec en particulier l'enjeu d'expliciter des modèles initialement implicites, pour faciliter leur simulation et rendre possible l'utilisation de solveurs standards. Une deuxième catégorie de méthodes d'analyse vise directement à exploiter les modèles bond graphs afin de mettre en évidence certaines propriétés structurelles des systèmes dynamiques qu'ils représentent (telles que la platitude différentielle). À l'intérieur de ce volet consacré à l'analyse formelle, une place centrale est accordée à la thématique des systèmes à commutations, qui inscrit les travaux correspondants dans l'axe des systèmes dynamiques hybrides (au sens temporel) propre à l'équipe ASH. Le troisième et dernier grand volet des activités de recherche présentées est consacré à la commande. Il vient à son tour en complément naturel des deux précédents, mais fait l'objet de développements théoriques décorrélés du bond graph, étant essentiellement abordé à travers une approche fondée sur le concept non linéaire de mode glissant. La commande par mode glissant, principe bien connu et largement mis en œuvre dans de nombreuses applications, y est envisagée dans le contexte spécifique des systèmes à entrées logiques (dont les systèmes à commutations sont un cas particulier). De nouvelles stratégies de commande par mode glissant à valeurs binaires sont développées, qui rendent ces lois directement applicables aux systèmes à entrées logiques, au lieu d'être approchées en moyenne par le biais d'une modulation de largeur d'impulsion (MLI).

La rencontre de l'intelligence ambiante et de la robotique d'assistance a donné naissance à ce que nous avons appelé robotique ambiante d'assistance car destinée à assister une personne en perte d'autonomie. Elle s'appuie sur l'existence de réseaux d'objets communicants présents dans l'environnement de la personne pour décliner un ensemble de services et de téléservices destinés à faciliter la vie quotidienne de cette personne et de son entourage. Un, voir plusieurs robots peuvent être présents dans cet environnement. Une communauté scientifique récente s'est construite autour de la robotique ubiquitaire. Tandis que les robots des générations précédentes ont été conçus pour réaliser des tâches spécifiques et construits en tant qu'unité indépendante, la nouvelle génération vise l'ubiquité. L'autonomie du robot est, dans ce cadre, obtenue par une interaction étroite entre le robot et l'environnement ambiant communicant. Jusqu'à ces dernières années le robot évoluait dans un environnement plutôt hostile qui ne lui facilitait pas la tâche. Dans le contexte de l'intelligence ambiante, les objets communicants de l'environnement peuvent jouer un rôle "facilitateur" en aidant le robot à se localiser, naviguer, rechercher un objet. Inversement, le robot peut être vu comme un objet communicant qui est mis à contribution par des services autres que l'assistance à la personne en perte d'autonomie. Le premier objectif de cette thèse est de proposer une architecture informatique permettant la coopération entre le robot et les objets communicants présents dans l'environnement tels que les capteurs ou les actionneurs. Une des difficultés est que le robot évolue dans un environnement encombré, changeant de façon non prédictible au sens où, par exemple, les capteurs ambiants peuvent être disponibles/indisponibles, accessibles/inaccessibles. Il est donc nécessaire de disposer de mécanismes d'adaptation face à des situations diverses voir imprévues afin qu'au final, le robot réussisse sa mission, se déplacer d'un point A à un point B, si possible en tenant compte de contraintes telles que le degré d'urgence ou le niveau de précision. Nous avons aussi pris en compte une autre contrainte, d'ordre éthique, dimension très débattue dans les projets de robotique d'assistance à domicile, qui est le degré d'intrusion. L'intrusion d'une intelligence ambiante capable d'agir et de percevoir, en présence de la personne, occasionne une gêne pour celle-ci et son entourage. Dans le cadre de cette thèse, nous évaluerons notre architecture informatique de coopération entre le robot et le réseau de capteurs, ainsi que les mécanismes d'adaptation avec la tâche de localisation du robot. L'ambition est de fournir un résultat de localisation à tout prix, quitte à ce qu'il soit dégradé et ce, quelle que soit la situation rencontrée. Pour répondre à cette obligation de résultat, nous avons introduit la notion d'effet. Le système cherche à se rapprocher le plus près possible de l'effet demandé. C'est la solution acceptable, au sens de certains critères, qui est retenue. Ce n'est pas forcément la solution optimale. Le deuxième objectif de la thèse est de proposer une méthode de localisation par coopération robot-environnement communicant. Notre ambition est de localiser avec certitude le robot dans une zone de l'habitat. Les dimensions de cette zone peuvent être très variables. Ces dimensions dépendent des besoins de la tâche, voire de l'enchaînement de tâches, que prévoit de réaliser le robot à cet instant, mais découlent aussi de facteurs comme la dispersion des capteurs dans l'environnement, la qualité des mesures disponibles. Nous partons du principe qu'une bonne connaissance de sa situation, la certitude d'être dans cette zone avec une précision connue, permettra au robot d'adopter la meilleure stratégie possible pour assurer sa mission qui est de retrouver la personne dans son habitat. Aussi, la position et l'orientation du robot doivent être données avec une précision garantie. C'est moins la précision que la certitude que le robot appartienne à cette zone qui importe. Bien que l'approche de localisation ait pour ambition d'utiliser les mesures provenant d'un réseau de capteurs, les plus variés possibles, situés dans l'environnement ou sur le robot, elle n'a pas vocation, du moins dans sa version de base, à répondre à tous les cas de figure. Nous allons préciser le périmètre de son utilisation. L'un des intérêts de cette méthode est d'être apte à utiliser des mesures issues de capteurs du robot et de l'environnement. Les mesures sont des angles connus avec une certaine incertitude. La localisation est obtenue par multilatération. La version de l'algorithme proposé dans cette thèse a pour vocation d'une part, de montrer l'intérêt de l'approche par intervalles, et d'autre part, de disposer d'une méthode de localisation qui sera utilisée par les agents capteurs du SMA décrit plus haut. Des améliorations peuvent être apportées sur plusieurs points. Tout d'abord, les mesures aberrantes qui violent de l'hypothèse d'erreur bornée ne sont pas traitées. Il existe des pistes dans la littérature pour y remédier. Par ailleurs, il a été considéré, pour simplifier la présentation de l'approche, que la localisation des capteurs et des marqueurs de l'environnement était connue. Mais il est facile d'introduire cette incertitude dans l'algorithme.

Dans ce travail sont presentees quelques approches pour la synthese de controleurs robustes avec information partielle sur l'etat (retour de sortie) dans le cas de systemes a temps discret. Dans le cadre de commande predictive, la synthese decoule de la minimisation a chaque instant d'echantillonnage, d'une borne superieure d'un cout quadratique evalue sur un horizon temporel infini. Le probleme d'optimisation qui inclut des contraintes sur l'etat et la commande est formule comme un probleme de programmation semi definie a base d'inegalites matricielles lineaires. Deux voies generales sont poursuivies: l'une basee sur le concept d'ellipsoide invariant et synthese de compensateur dynamique de retour de sortie, l'autre basee sur une formulation etendue permettant la resolution d'un probleme de retour d'etat equivalent a celui du retour de sortie.

Dans un atelier de production, la multitude de capteurs, leur calibrage, les difficultés d'implémentation sans compter le niveau de fiabilité à assurer ont conduits les industriels à chercher de nouvelles solutions contribuant à l'amélioration des performances de leurs installations. Cette thèse propose une solution innovante: l'utilisation de capteur unique de vision pour la commande et la détection de défaut. L'idée principale et originale est de piloter le système par un seul et unique capteur " le système de vision ". L'avantage d'une telle structure basée sur un système de vision se situe dans l'exploitation du capteur de vision non seulement pour la commande du processus de fabrication, mais aussi pour la détection et localisation de défaut. Il est clair que les orientations vers de capteur unique de vision nécessitent une architecture particulière de l'ensemble du système de contrôle/commande. Une nouvelle organisation du processus de fabrication est proposée. Les informations en provenance des capteurs et du système de vision sont tout d'abord traitées, analysées et ensuite transmis vers les actionneurs. Il existe différents algorithmes de traitement d'image. Le principe général de la méthodologie proposée et les différents algorithmes de filtrage, de détection de mouvement, détection de contour sont présentés. Parmi les exigences des algorithmes proposés la qualité de réactivité des algorithmes en termes de temps de réponse est primordiale. De plus, les algorithmes proposés doivent être capables d'atténuer l'effet du bruit sur l'image à traiter et particulièrement le facteur " luminosité " dû au changement de la lumière ambiante. Pour atteindre ces objectives différentes étapes de traitement et d'amélioration sont proposées. Les méthodes proposées sont appliquées sur différents exemples.

La course à la miniaturisation des circuits électroniques pousse à développer des systèmes faible coût, quece soit en terme de consommation d'énergie ou de ressources de calcul. Il est ainsi possible de réduire la consommationen diminuant la tension d'alimentation et/ou la fréquence d'horloge, mais ceci a pour conséquence de diminuer aussila vitesse de fonctionnement du circuit. Une commande prédictive rapide permet alors de gérer dynamiquement un telcompromis, de manière à ce que la consommation d'énergie soit minimisée tout en garantissant de bonnes performances.Les stratégies de commande proposées ont notamment l'avantage d'être très robustes aux dispersions technologiquesqui sont un problème récurrent dans les nanopuces. Des solutions sont également proposées afin de réduire le coût decalcul du contrôleur. Les systèmes à échantillonnage non-uniforme, dont la loi de commande est calculée et mise à jourlorsqu'un événement est déclenché, sont ainsi étudiés. Ce principe permet de réduire le nombre d'échantillons et, parconséquent, d'économiser des ressources de calcul, tout en garantissant de bonnes performances du système commandé.Des résultats de simulation, et surtout expérimentaux, valident finalement l'intérêt d'utiliser une telle approche.

L'utilisation de drones miniatures à voilure tournante est limitée par leur grande sensibilité face aux perturbations aérologiques. Cette particularité, ajoutée à la non linéarité de leur dynamique, rend complexe le développement de lois de commande pour de tels véhicules. Afin de permettre une automatisation de leur vol en tenant compte de ces difficultés, deux classes d'approches pour la synthèse de lois de commande sont étudiées dans cette thèse : la commande prédictive, puis la synthèse de lois de commande non linéaires via une analyse par fonctions de Lyapunov dans le cas o'u les vitesses du véhicule ne sont pas mesurées. Des contrôleurs de nature prédictive ont été proposés dans la littérature, mais sans considérer simultanément un modèle suffisamment représentatif de la dynamique d'un drone miniature à voilure tournante et une approche de commande garantissant la stabilité. A ce titre, nous proposons ici plusieurs algorithmes de commande prédictive ainsi que leur adaptation au développement de lois de guidage-pilotage de drone en considérant un modèle non linéaire à six degrés de liberté et en réalisant conjointement une analyse de la stabilité. Plusieurs applications sont présentées : stabilisation autour d'un point fixe, suivi de trajectoire en présence ou non de perturbations, évitement d'obstacles. Lors de certaines utilisations pratiques ou expérimentales d'un drone miniature, les mesures en vitesses du véhicule ne sont pas toujours disponibles. Des techniques de commande avec accès partiel à l'état ou utilisant des observateurs peuvent être alors appliquées. Afin de concilier ces deux classes d'approches, et d'obtenir simultanément de bonnes performances du système bouclé et une réduction de la complexité de la méthode utilisée (temps de calcul, analyse de la stabilité), nous proposons ici une méthode de synthèse de lois de commandes via une analyse par fonctions de Lyapunov. Cette méthode est basée sur l'introduction d'états virtuels au sein de la dynamique du système. Notre contribution réside également dans l'analyse de la stabilité, par la théorie des perturbations singulières, d'une approche de commande hiérarchique permettant la synthèse successive des lois de commande en position et en attitude.

Les travaux de recherche développés dans le cadre de cette thèse traitent d'une manière générale du problème de la commande dynamique ''orientée tâche'' de systèmes sous-actionnés et redondants en considérant plus spécifiquement les systèmes robotiques humanoïdes. Nous avons cherché à apporter des contributions au problème de la ''synthèse par la commande d'activités motrices'' pour des systèmes contraints par leurs capacités intrinsèques et par leurs interactions. Les problèmes plus spécifiques qui ont été traités sont relatifs à : 1) la commande dynamique des systèmes humanoïdes pour la réalisation d'activités motrices nécessitant la coordination tâche/posture perturbées par des interactions physiques, 2) l'enchaînement dynamique continu des activités d'un répertoire de coordinations motrices, 3) la planification et l'adaptation des activités élémentaires dans l'objectif d'un enchaînement automatique supervisé pour la réalisation de tâches complexes dans des contextes non déterministes. Le premier chapitre de ce mémoire de thèse est consacré à la description d'un moteur de simulation physique et de lois de commande pour le développement de comportements dynamiques. Le deuxième chapitre propose une commande générique fondée sur la réalisation de plusieurs tâches sous contraintes. Le troisième chapitre développe une implémentation de ce contrôleur générique sur des activités types au travers du modèle virtuel du robot iCub. Le quatrième chapitre développe un contrôleur haut-niveau permettant de planifier et d'adapter une séquence pour la matérialisation d'activités plus complexes, tout en garantissant la continuité de la commande.