Cette thèse présente l'implémentation d'une stratégie visuelle bio-inspirée sur un aéroglisseur miniature totalement actionné, qui lui permet de naviguer dans le plan horizontal d'un tunnel inconnu. L'élaboration de ce pilote automatique, nommé LORA, fait suite aux études éthologiques menées sur l'abeille depuis ces dernières décennies et nous ont amené à énoncer le principe de la régulation du flux optique pour le contrôle du vol de croisière. Ce pilote automatique est un double régulateur de flux optique latéral constitué de deux boucles visuo-motrices interdépendantes contrôlant conjointement la vitesse d'avance et la position du robot par rapport aux obstacles sans avoir à mesurer ou estimer aucun de ces paramètres. La clé de voûte de ce système de guidage est une troisième boucle destinée à maintenir le cap grâce à un micro-gyromètre et un micro-compas magnétique permettant au robot d'effectuer des mouvements de translation qui génèrent sur son œil composé artificiel du flux optique de translation, seul dépendant du ratio vitesse/distance aux obstacles. Cet œil estime le flux optique grâce à ses deux ou quatre Détecteurs élémentaires de mouvement (total de 4 ou 8 pixels). L'aéroglisseur est alors capable de franchir sans collision, à la manière d'une abeille, divers tunnels : droit, fuselé ou présentant une pente, un virage, une absence de texture sur un mur ou même une zone non-stationnaire. Cette stratégie visuelle bio-inspirée fournit non seulement une solution de navigation élégante à destination de robots totalement actionnés mais elle permet aussi d'expliquer comment une abeille de 100mg peut naviguer sans l'aide de SONAR, RADAR, LIDAR, ou GPS. / In this work, we present for the first time a bio-inspired motion vision-based navigation strategy embedded on a miniature fully-actuated hovercraft allowing it to navigate safely on the horizontal plane of an unknown corridor. The design of this autopilot, called LORA, follows the ethological findings made on honeybees these last decades, which led us to elaborate the principle of the optic flow regulation which might be used by insects to control their flight. The bee-inspired LORA autopilot is a dual optic flow regulator which consists in two intertwined visuomotor feedback loops which control jointly the forward speed of the robot and its clearance to the obstacles. The keystone of this bio-inspired guidance system is a heading-lock system enabling the robot to move in translations and therefore experience a purely translational optic flow which depends only on the ratio speed/clearance to obstacles thanks to a micro-gyrometer and a micro-magnetic compass. The estimation of optic flow is made by a minimalist compound eye, made of two or four Elementary Motion Detectors (only 4 or 8 pixels). The hovercraft is therefore able to cross without crashing a straight or a tapered corridor, presenting a frontal sloping terrain, a bend, a textureless wall, or even a non-stationary section by automatically adapting both its forward speed and its clearance to the walls imitating the honeybee. This bio-inspired visual strategy not only provides an elegant navigation solution in an unknown environment aimed to equip fully-actuated miniature vehicles but also to explain how a 100mg honeybee can navigate with few computational ressources, i.e., without any SONAR, RADAR, LIDAR or GPS.

Nous observons ces dernières années un besoin grandissant dans l’industrie pour des robots capables d’interagir et de coopérer dans des environnements confinés. Cependant, aujourd’hui encore, la définition de trajectoires sûres pour les robots industriels doit être faite manuellement par l’utilisateur et le logiciel ne dispose que de peu d’autonomie pour réagir aux modifications de l’environnement. Cette thèse vise à produire une structure logicielle innovante pour gérer l’évitement d’obstacles en temps réel pour des robots manipulateurs évoluant dans des environnements dynamiques. Nous avons développé pour cela un algorithme temps réel de génération de trajectoires qui supprime de façon automatique l’étape fastidieuse de définition d’une trajectoire sûre pour le robot.La valeur ajoutée de cette thèse réside dans le fait que nous intégrons le problème de contrôle optimal dans le concept de hiérarchie de tâches pour résoudre un problème d’optimisation non-linéaire efficacement et en temps réel sur un système embarqué aux ressources limitées. Notre approche utilise une commande prédictive (MPC) qui non seulement améliore la réactivité de notre système mais présente aussi l’avantage de pouvoir produire une bonne approximation linéaire des contraintes d’évitement de collision. La stratégie de contrôle présentée dans cette thèse a été validée à l’aide de plusieurs expérimentations en simulations et sur systèmes réels. Les résultats démontrent l’efficacité, la réactivité et la robustesse de cette nouvelle structure de contrôle lorsqu’elle est utilisée dans des environnements dynamiques. / In the field of industrial robots, there is a growing need for having cooperative robots that interact with each other and share work spaces. Currently, industrial robotic systems still rely on hard coded motions with limited ability to react autonomously to dynamic changes in the environment. This thesis focuses on providing a novel framework to deal with real-time collision avoidance for robots performing tasks in a dynamic environment. We develop a reactive trajectory generation algorithm that reacts in real time, removes the fastidious optimization process which is traditionally executed by hand by handling it automatically, and provides a practical way of generating locally time optimal solutions.The novelty in this thesis is in the way we integrate the proposed time optimality problem in a task priority framework to solve a nonlinear optimization problem efficiently in real time using an embedded system with limited resources. Our approach is applied in a Model Predictive Control (MPC) setting, which not only improves reactivity of the system but presents a possibility to obtain accurate local linear approximations of the collision avoidance constraint. The control strategies presented in this thesis have been validated through various simulations and real-world robot experiments. The results demonstrate the effectiveness of the new control structure and its reactivity and robustness when working in dynamic environments.

La robotique mobile autonome est un axe de recherche qui vise à donner à une machine la capacité de se mouvoir dans un environnement sans assistance ni intervention humaine. Cette thèse s’intéresse à la partie décisionnelle de la navigation robotique à savoir la planification de mouvement pour un robot mobile non-holonome, pour lequel, la prise en compte des contraintes cinématiques et non-holonomes est primordiale. Aussi, la nécessité de considérer la géométrie propre du robot et la bonne maîtrise de l’environnement dans lequel il évolue constituent des contraintes à assurer. En effet la planification de mouvement consiste à calculer un mouvement réalisable que doit accomplir le robot entre une position initiale et une position finale données. Selon la nature de l’environnement, notamment les obstacles qui s’y présentent, deux instances du problème se distinguent : la planification de chemin et la planification de trajectoire. L’objectif de cette thèse est de proposer de nouveaux algorithmes pour contribuer aux deux instances du problème de planification de mouvement. La méthodologie suivie repose sur des solutions génériques qui s’appliquent à une classe de systèmes robotiques plutôt qu’à une architecture particulière. Les approches proposées intègrent les B-splines Rationnelles non uniformes (NURBS) dans le processus de modélisation des solutions générées tout en s’appuyant sur la propriété de contrôle local, et utilisent les algorithmes génétiques pour une meilleure exploration de l’espace de recherche. / The mobile robotics is an area of research that aims to give a machine the ability to move in an environment without assistance or human intervention. This thesis focuses on the decisional part of robotic navigation, namely motion planning for a non-holonomic mobile robot, for which, the consideration of kinematic and non-holonomic constraints is paramount. Also, the need to consider the specific geometry of the robot and the good control of the environment in which it operates are constraints to insure. Indeed, motion planning is to calculate a feasible movement to be performed by the robot between an initial and a final given position. Depending on the nature of the environment, two instances of the problem stand out: the path planning and the trajectory planning. The objective of this thesis is to propose new algorithms to contribute to the two instances of motion planning problem. The followed methodology is based on generic solutions that are applicable to a class of robotic systems rather than a particular architecture. The proposed approaches include the Non-Uniform Rational B-Spline (NURBS) in the modeling process of the generated solutions while relying on the local control property. Also, they use genetic algorithms for better exploration of the search space.

L'auteur n'a pas fourni de résumé en français / This thesis focuses on semi-autonomous wheelchair navigation. We aim to design asystem respecting the following constraints.Safety: The system must avoid collisions with objects and specially with humans present in the scene.Usability: People with motor disabilities and elders often have problems using joysticks and other standard control devices. The use of more sophisticated and human-like ways of interacting with the robot must be addressed to improve the acceptance and comfort for the user. It is also considered that the user could just be able to move one finger and so the request of human intervention should be as reduced as possible to accomplish the navigation task.Compliance:} The robot must navigate securely among obstacles while reducing the frustration caused to the user by taking into account his intentions at different levels; final destination, preferred path, speed etc.Respect of social conventions: When moving, the robot may considerably disturb people around it, especially when its behavior is perceived as unsocial. It is thus important to produce socially acceptable motion to reduce disturbances. We will also addresses the issue of determining those places where the robot should be placed in order become part of an interacting group.In this work we propose to estimate the user's intention in order to reduce thenumber of necessary commands to drive a robotic wheelchair and deal withambiguous or inaccurate input interfaces. In this way, the wheelchair can be incharge of some part of the navigation task and alleviate the user involvement.The proposed system takes into account the user intention in terms of the finaldestination and desired speed. At each level, the method tries to favor themost ``reasonable'' action according to the inferred user intention.The user intention problem is approached by using a model of the user based onthe hypothesis that it is possible to learn typical destinations (those wherethe user spends most of his time) and use this information to enhance theestimation of the destination targeted by the user when he is driving therobotic wheelchair.A probabilistic framework is used to model the existent relationship betweenthe intention of the user and the observed command. The main originality of theapproach relies on modeling the user intentions as typical destinations and theuse of this estimation to check the reliability of a user's command to decidehow much preeminence it should be assigned by the shared controller whenmanaging the robot's speed.The proposed shared-control navigation system considers the direction of thecommands given by the user, the obstacles detected by the robot and the inferreddestination to correct the robot's velocity when necessary. This system is basedon the dynamic window approach modified to consider the input given by the user,his intention, the obstacles and the wheelchair's dynamic constraints tocompute the appropriate velocity command.All of the results obtained in this thesis have been implemented and validatedwith experiments, using both real and simulated data. Real data has beenobtained on two different scenarios; one was at INRIA's entry hall and the otherat the experimental apartment GERHOME.

Les systèmes de transports intelligents coopératifs (C-ITS) offrent des opportunités pour améliorer la sécurité routière et particulièrement la sécurité des usagers vulnérables (VRU), e.g., piétons et cyclistes. La principale source d'accidents provient de l'incapacité des usagers, véhicules et VRUs, à détecter le danger avant qu'une collision soit inévitable. Nous introduisons un système de perception qui s'appuie sur les données des capteurs laser et caméra pour estimer l'état des VRUs entourant le véhicule. Une technique de classification multi-classes des obstacles routiers à partir de données laser a été développée en utilisant une méthode d'apprentissage statistique et une estimation bayésienne. Nous proposons une architecture de communication véhicules-piétons (V2P) qui prend en compte les faibles ressources énergétiques des smartphones transportés par les piétons. Notre solution s'appuie sur les standards définis dans l'architecture de communication véhiculaire ETSI ITS et propose une dissémination géographique pour la communication V2P. Un système coopératif perception/communication a le potentiel de gérer des scénarios de plus en plus complexes en combinant la capacité de la perception à estimer l'état dynamique des obstacles détectés et la capacité de la communication à échanger un contenu riche entre des usagers éloignés. Nous introduisons une fusion multi-hypothèses entre les informations de perception et de communication et une application pour smartphone destinée à protéger les VRUs des dangers de la route. Les solutions proposées au cours de la thèse sont évaluées sur des données réelles. Nous avons mené des expérimentations sur le campus d'INRIA démontrant les atouts d'un système coopératif de protection des usagers vulnérables. / Cooperative intelligent transportation systems (C-ITS) have the opportunity to enhance road safety, especially the safety of vulnerable road users (VRU), e.g., pedestrians and cyclists. Road accidents are mainly due to vehicles' and VRUs' inability to detect the danger before a collision cannot be avoided.We introduce a perception system based on laser and camera sensors to estimate the state of VRUs located around the vehicle. A multi-class classification of road obstacles based on laser data has been developed using statistical machine learning and Bayesian estimation.We propose an architecture for vehicles-to-pedestrians (V2P) communication which considers the weak energy resources of the devices carried by pedestrians such as smartphones. Our solution is relying on the standards defined by ETSI ITS architecture for vehicular communication and proposes geographical dissemination for V2P communication.A cooperative perception/communication system can deal with scenarios which are becoming more and more complex by combining the ability of perception to estimate the dynamic state of detected obstacles and the ability of communication to exchange a rich content between distant users. We introduce a multi-hypotheses fusion between perception and communication information and a smartphone application dedicated to protect VRUs from road danger.The solutions proposed during this thesis are evaluated on real data. We carried out real experiments on INRIA campus demonstrating the assets of a cooperative system for the protection of vulnerable road users.

Cette thèse porte sur la mise en correspondance stéréoscopique ainsi que sur son application à la détection des obstacles routiers à partir d'un système de vision stéréoscopique. La mise en correspondance est une étape cruciale dans la reconstruction de la structure tridimensionnelle de la scène observée. Elle consiste à retrouver les pixels homologues dans deux images prises de deux points de vue différents, et se ramène à un problème d'estimation d'un champ de disparité. La première partie de ma thèse a porté sur l'estimation de la disparité, dans le cadre d'une approche ensembliste, en minimisant une fonction objective convexe sur l'intersection d'ensembles convexes, construits à partir des connaissances a priori et des observations. Dans la plupart des applications de stéréovision, le champ de disparité doit être lisse dans les zones homogènes et les zones faiblement texturées. L'une de nos contributions a consisté à proposer différentes contraintes de régularisation satisfaisant cette propriété. Pour résoudre le problème d'optimisation considéré, nous utilisons un algorithme efficace itératif par bloc. La deuxième partie traite du problème d'estimation de la disparité en présence de changements d'illumination dans la scène observée. Nous considérons pour cela un modèle d'illumination multiplicatif qui permet de compenser les variations spatiales de luminosité de la scène. Enfin, dans la troisième partie, nous appliquons notre méthode d'estimation de la disparité robuste aux variations d'illumination pour la détection des obstacles routiers.

La vision est un élément très important pour la navigation en général. Grâce à des mécanismes compensatoires les aveugles de naissance ne sont pas handicapés dans leurs compétences spatio-cognitives, ni dans la formation de nouvelles cartes spatiales. Malgré l’essor des études sur la plasticité du cerveau et la navigation chez les aveugles, les substrats neuronaux compensatoires pour la préservation de cette fonction demeurent incompris. Nous avons démontré récemment (article 1) en utilisant une technique d’analyse volumétrique (Voxel-Based Morphometry) que les aveugles de naissance (AN) montrent une diminution de la partie postérieure de l’hippocampe droit, structure cérébrale importante dans la formation de cartes spatiales. Comment les AN forment-ils des cartes cognitives de leur environnement avec un hippocampe postérieur droit qui est significativement réduit ? Pour répondre à cette question nous avons choisi d’exploiter un appareil de substitution sensorielle qui pourrait potentiellement servir à la navigation chez les AN. Cet appareil d’affichage lingual (Tongue display unit -TDU-) retransmet l’information graphique issue d’une caméra sur la langue. Avant de demander à nos sujets de naviguer à l’aide du TDU, il était nécessaire de nous assurer qu’ils pouvaient « voir » des objets dans l’environnement grâce au TDU. Nous avons donc tout d’abord évalué l’acuité « visuo »-tactile (article 2) des sujets AN pour les comparer aux performances des voyants ayant les yeux bandées et munis du TDU. Ensuite les sujets ont appris à négocier un chemin à travers un parcours parsemé d’obstacles i (article 3). Leur tâche consistait à pointer vers (détection), et contourner (négociation) un passage autour des obstacles. Nous avons démontré que les sujets aveugles de naissance non seulement arrivaient à accomplir cette tâche, mais encore avaient une performance meilleure que celle des voyants aux yeux bandés, et ce, malgré l’atrophie structurelle de l’hippocampe postérieur droit, et un système visuel atrophié (Ptito et al., 2008). Pour déterminer quels sont les corrélats neuronaux de la navigation, nous avons créé des routes virtuelles envoyées sur la langue par le biais du TDU que les sujets devaient reconnaitre alors qu’ils étaient dans un scanneur IRMf (article 4). Nous démontrons grâce à ces techniques que les aveugles utilisent un autre réseau cortical impliqué dans la mémoire topographique que les voyants quand ils suivent des routes virtuelles sur la langue. Nous avons mis l’emphase sur des réseaux neuronaux connectant les cortex pariétaux et frontaux au lobe occipital puisque ces réseaux sont renforcés chez les aveugles de naissance. Ces résultats démontrent aussi que la langue peut être utilisée comme une porte d’entrée vers le cerveau en y acheminant des informations sur l’environnement visuel du sujet, lui permettant ainsi d’élaborer des stratégies d’évitement d’obstacles et de se mouvoir adéquatement. / Vision is a very important tool for navigation in general. Due to compensatory mechanisms people who are blind from birth are not handicapped in spatio-cognitive abilities, nor in the formation of novel spatial maps. Despite the growing volume of studies on brain plasticity and navigation in the blind, the compensatory neural substrates or the preservation of this function remain unclear. We have recently demonstrated (article 1) by using volumetric analysis techniques (Voxel-Based Morphometry) that early blind individuals (EB) show a reduction of the posterior end of the hippocampus on the right side. This cerebral structure is important for the formation of cognitive maps. How do EB form maps of their environment with a significantly reduced posterior right hippocampus? To answer this question we chose to exploit a sensory substitution device that could potentially serve navigation in EB. This tongue display unit (TDU) is capable of transmitting pictorial imagery in the form of electricity on the tongue. Before asking our participants to navigate using the TDU, it was necessary to ascertain that they could really « see » objects in the environment using the TDU. We thus evaluated the « visuo »-tactile acuity (article 2) of EB compared to sighted blindfolded participants using the TDU. Participants later learned to negotiate a path through an obstacle course (article 3). Their task consisted of pointing to (detection), and avoiding (negotiation) obstacles while advancing through the hallway. We demonstrated that despite a reduced right posterior hippocampus, and an iii atrophied visual system (Ptito et al., 2008) EB not only were able to accomplish this task, but had a better performance than the blindfolded sighted controls. To determine what the neural correlates of navigation in EB are, we devised an fMRI compatible virtual route task conveyed through the tongue (article 4). Participants had to learn to navigate the routes and recognize them. We showed that EB use another cortical network involved in cognitive mapping than the sighted when recognizing routes on the tongue. We have emphasized neural networks connecting parietal and frontal cortices since they are re-enforced in EB. These results show that the tongue can be used as a portal to the brain by transferring pictorial information from the visual environment of participants, allowing the elaboration of strategies to avoid obstacles and move around in their environment.

Parmi les nouvelles technologies envisagées pour le développement d'aides à la conduite innovantes, la détection d'obstacles tient une place importante. Elle permet en effet d'anticiper d'éventuelles collisions, pour un gain réel en sécurité. Cette thèse propose d'aborder le thème de la détection d'obstacles par une approche multi-capteurs qui se veut robuste et générique, grâce au rôle central conféré à la stéréovision. Dans la méthodologie proposée, les différents capteurs (capteur stéréoscopique, télémètre laser, capteur d'identification optique) fournissent des hypothèses de détection sous la forme de volumes d'intérêt dans l'espace de disparité lié aux images stéréoscopiques. Un traitement localisé dans chacune de ces régions permet ensuite de valider et de caractériser ces hypothèses. Nous proposons dans cette thèse la description de cette méthodologie, trois méthodes de création d'hypothèses de détection et des critères pour la validation de celles-ci. Par ailleurs, des aspects pragmatiques liés à la mise en oeuvre de cette approche sont abordés, comme les choix algorithmiques permettant l'obtention en temps réel de données exploitables pour la stéréovision et l'évaluation des méthodes proposées. Enfin, nous présentons trois applications fonctionnant dans des véhicules expérimentaux et anticipant sur de futures aides à la conduite.

La difficulté principale de réaliser la simulation numérique d'un écoulement turbulent à haut nombre de Reynolds est de préserver la capture des effets instationnaires sans induire un coût de calcul prohibitif. Nous avons, tout d'abord, exhibé les principaux défauts des simulations des grandes échelles avec un modèle de paroi standard dans une configuration de canal plan bi-périodique dans un contexte de maillage grossier. Dans ce cadre, nous avons proposé deux approches basées sur une stratégie de couplage RANS/LES pour corriger pour corriger ces défauts. La première repose sur l'application du modèle de paroi TBLE à une simulations des grandes échelles, qui consiste à résoudre des équations de couche limite simplifiées et instationnaires avec une modélisation de type RANS dans la zone proche paroi. La seconde consiste à réaliser simultanément un calcul RANS et une simulation des grandes échelles dont le champ filtré moyen sera corrigé grâce au calcul RANS par l'intermédiaire d'un terme de forçage. Ces différentes méthodes de modélisations ont été implémentéesdanns le code de calcul TRIO_U du CEA Grenoble. Les configurations étudiées sont le canal plan bi-périodique et un écoulement pariétal dans une matrice d'obstacles cubiques. Les deux approches fournissent des résultats encourageants et permettent d'effectuer des simulations instationnaires à un coût numérique réduit.

La vision est un élément très important pour la navigation en général. Grâce à des mécanismes compensatoires les aveugles de naissance ne sont pas handicapés dans leurs compétences spatio-cognitives, ni dans la formation de nouvelles cartes spatiales. Malgré l’essor des études sur la plasticité du cerveau et la navigation chez les aveugles, les substrats neuronaux compensatoires pour la préservation de cette fonction demeurent incompris. Nous avons démontré récemment (article 1) en utilisant une technique d’analyse volumétrique (Voxel-Based Morphometry) que les aveugles de naissance (AN) montrent une diminution de la partie postérieure de l’hippocampe droit, structure cérébrale importante dans la formation de cartes spatiales. Comment les AN forment-ils des cartes cognitives de leur environnement avec un hippocampe postérieur droit qui est significativement réduit ? Pour répondre à cette question nous avons choisi d’exploiter un appareil de substitution sensorielle qui pourrait potentiellement servir à la navigation chez les AN. Cet appareil d’affichage lingual (Tongue display unit -TDU-) retransmet l’information graphique issue d’une caméra sur la langue. Avant de demander à nos sujets de naviguer à l’aide du TDU, il était nécessaire de nous assurer qu’ils pouvaient « voir » des objets dans l’environnement grâce au TDU. Nous avons donc tout d’abord évalué l’acuité « visuo »-tactile (article 2) des sujets AN pour les comparer aux performances des voyants ayant les yeux bandées et munis du TDU. Ensuite les sujets ont appris à négocier un chemin à travers un parcours parsemé d’obstacles i (article 3). Leur tâche consistait à pointer vers (détection), et contourner (négociation) un passage autour des obstacles. Nous avons démontré que les sujets aveugles de naissance non seulement arrivaient à accomplir cette tâche, mais encore avaient une performance meilleure que celle des voyants aux yeux bandés, et ce, malgré l’atrophie structurelle de l’hippocampe postérieur droit, et un système visuel atrophié (Ptito et al., 2008). Pour déterminer quels sont les corrélats neuronaux de la navigation, nous avons créé des routes virtuelles envoyées sur la langue par le biais du TDU que les sujets devaient reconnaitre alors qu’ils étaient dans un scanneur IRMf (article 4). Nous démontrons grâce à ces techniques que les aveugles utilisent un autre réseau cortical impliqué dans la mémoire topographique que les voyants quand ils suivent des routes virtuelles sur la langue. Nous avons mis l’emphase sur des réseaux neuronaux connectant les cortex pariétaux et frontaux au lobe occipital puisque ces réseaux sont renforcés chez les aveugles de naissance. Ces résultats démontrent aussi que la langue peut être utilisée comme une porte d’entrée vers le cerveau en y acheminant des informations sur l’environnement visuel du sujet, lui permettant ainsi d’élaborer des stratégies d’évitement d’obstacles et de se mouvoir adéquatement. / Vision is a very important tool for navigation in general. Due to compensatory mechanisms people who are blind from birth are not handicapped in spatio-cognitive abilities, nor in the formation of novel spatial maps. Despite the growing volume of studies on brain plasticity and navigation in the blind, the compensatory neural substrates or the preservation of this function remain unclear. We have recently demonstrated (article 1) by using volumetric analysis techniques (Voxel-Based Morphometry) that early blind individuals (EB) show a reduction of the posterior end of the hippocampus on the right side. This cerebral structure is important for the formation of cognitive maps. How do EB form maps of their environment with a significantly reduced posterior right hippocampus? To answer this question we chose to exploit a sensory substitution device that could potentially serve navigation in EB. This tongue display unit (TDU) is capable of transmitting pictorial imagery in the form of electricity on the tongue. Before asking our participants to navigate using the TDU, it was necessary to ascertain that they could really « see » objects in the environment using the TDU. We thus evaluated the « visuo »-tactile acuity (article 2) of EB compared to sighted blindfolded participants using the TDU. Participants later learned to negotiate a path through an obstacle course (article 3). Their task consisted of pointing to (detection), and avoiding (negotiation) obstacles while advancing through the hallway. We demonstrated that despite a reduced right posterior hippocampus, and an iii atrophied visual system (Ptito et al., 2008) EB not only were able to accomplish this task, but had a better performance than the blindfolded sighted controls. To determine what the neural correlates of navigation in EB are, we devised an fMRI compatible virtual route task conveyed through the tongue (article 4). Participants had to learn to navigate the routes and recognize them. We showed that EB use another cortical network involved in cognitive mapping than the sighted when recognizing routes on the tongue. We have emphasized neural networks connecting parietal and frontal cortices since they are re-enforced in EB. These results show that the tongue can be used as a portal to the brain by transferring pictorial information from the visual environment of participants, allowing the elaboration of strategies to avoid obstacles and move around in their environment.