Heutige Roboter sind nur begrenzt in der Lage etwas zu erlernen, sich unerwarteten Umständen anzupassen oder auf diese zu reagieren. Als Antwort auf diese Fragen, develomental robotics setzt sich den Aufbau eines künstlichen Systems zum Ziel, das motorische und kognitive Fähigkeiten analog zur menschlichen Entwicklung durch Interaktion mit der Umgebung entwickeln kann. In dieser Arbeit wird ein ähnlich Ansatz verwendet, mit Hilfe dessen grundlegende Verhaltenskomponenten identifiziert werden sollen, die eine autonome Aneignung motorischer und kognitive Fähigkeiten durch die Roboter ermöglichen könnten. Diese Arbeit untersucht die sensomotorische Interaktion als Mittel zur Schaffung von Erfahrungen. Es werden Experimente zu explorative Verhaltensweisen zur Aneigung von Arbewegungen, der Werkzeugnutzung und von interaktiven Fähigkeiten vorgestellt. In diesem Rahmen wird auch die Entwicklung sozialer Fähigkeiten, insbesondere durch joint attention, behandelt. Dabei werden zwei Vorraussetzugen zu joint attention untersucht: Zeigegesten und Erkennung von visueller Salienz. Dabei wurde das Framework der interen Modelle für die Darstellung von sensomotorischen Erfahrungen angewendet. Insbesondere wurden inverse und Vorwärtsmodelle mit unterschiedlichen Konfigurationen am sensorischen und motorischen Daten, die vom Roboter durch exploratives Verhalten, durch Beobachtung menschliche Vorführern, oder durch kinästhetisches Lehren erzeugt wurden geschult. Die Entscheidung zu Gunsten dieses Framework wurde getroffen, da es in der Lage ist, sensomotorische Zyklen zu simulieren. Diese Arbeit untersucht, wie grundlegende kognitive Fähigkeiten in einen humanoiden Roboter unter Berücksichtigung sensorischer und motorischer Erfahrungen implementiert werden können. Insbesondere wurden interne Simulationsprozesse für die Implementierung von Kognitivenfahigkeiten wie die Aktionsauswahl, die Werkzeugnutzung, die Verhaltenserkennung und die Self-Other distinction, eingesetzt. / State-of-the-art robots are still not properly able to learn from, adapt to, react to unexpected circumstances, and to autonomously and safely operate in uncertain environments. Researchers in developmental robotics address these issues by building artificial systems capable of acquiring motor and cognitive capabilities by interacting with their environment, inspired by human development. This thesis adopts a similar approach in finding some of those basic behavioural components that may allow for the autonomous development of sensorimotor and social skills in robots. Here, sensorimotor interactions are investigated as a mean for the acquisition of experience. Experiments on exploration behaviours for the acquisition of arm movements, tool-use and interactive capabilities are presented. The development of social skills is also addressed, in particular of joint attention, the capability to share the focus of attention between individuals. Two prerequisites of joint attention are investigated: imperative pointing gestures and visual saliency detection. The established framework of the internal models is adopted for coding sensorimotor experience in robots. In particular, inverse and forward models are trained with different configurations of low-level sensory and motor data generated by the robot through exploration behaviours, or observed by human demonstrator, or acquired through kinaesthetic teaching. The internal models framework allows the generation of simulations of sensorimotor cycles. This thesis investigates also how basic cognitive skills can be implemented in a humanoid robot by allowing it to recreate the perceptual and motor experience gathered in past interactions with the external world. In particular, simulation processes are used as a basis for implementing cognitive skills such as action selection, tool-use, behaviour recognition and self-other distinction.

Une des voies d’amélioration des véhicules hybrides et électriques est l’utilisation de moteurs tournant plus vite, jusqu’à plus de 42.000tr/min. Le but est d’augmenter la densité de puissance et le rendement des groupes motopropulseurs. Pour utiliser ces moteurs de nouveaux réducteurs mécaniques doivent être développés. Cela doit se faire sans générer de surcoût important face aux solutions utilisées à basse vitesse et en assurant un niveau de performance énergétique élevé. Cette thèse se situe en amont de la phase de conception d’un réducteur haute vitesse lubrifié par barbotage. Elle a pour but d’identifier les problèmes d’échauffement et de pertes de puissance ainsi que de proposer des pistes d’amélioration énergétique. Ce travaille propose la modélisation thermomécanique de l’étage grande vitesse (GV) du réducteur, réalisée à l’aide de la méthode des réseaux thermiques. Ce modèle couple les pertes de puissance avec les températures. Une attention particulière est portée sur la modélisation des roulements de l’arbre GV. Un nouveau modèle thermomécanique de roulement est développé. Les pertes par barbotage deviennent importantes à grande vitesse. Une méthode permettant de fortement les réduire est caractérisée. / A way to improve both electric and hybrid vehicles is to use high speed motors, operating over than 42.000rpm. The goal is to increase the power density and the efficiency of powertrains. Using these new motors, new gearboxes should be developed. This must be done without generating significant additional cost regarding already mastered low speed solutions. High energy performance level also has to be maintained. This PhD comes before the design phase of a high-speed oil bath lubricated gearbox. It aims to identify the warm-up and power loss problems, and propose ways to improve efficiency. This work proposes a thermomechanical modelling of the gearbox’s first stage, using the thermal network method. This model links power losses with temperatures. Particular attention is paid to high speed bearing modelling. A new thermomechanical model of rolling element bearing is developed. As churning losses being significant at high speeds, a method to greatly reduce this power loss is characterized.