Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles approches et processus de conception pour créer et produire des plates-formes robotiques dont le contrôle et la morphologie peuvent être explorés et expérimentés librement dans le monde réel, tout en assurant une dissémination directe dans le milieu académique. Ainsi cette thèse adresse deux questions fondamentales dans le processus de recherche scientifique en robotique:1. Comment peut on étudier systématiquement et efficacement l’impact des propriétés morphologiques du corps d’un robot humanoïde pour l’acquisition et le contrôle de savoir-faire sensorimoteurs, ainsi que de capacités d’interactions physiques et sociales avec l’humain ?2. Comment peut on produire des contributions scientifiques en robotique qui soient réellement reproductibles et directement réutilisables, tout en exposant les moindres détails des expérimentations ? Ainsi notre approche propose de nouvelles méthodes de conception et de production, et ce, pour tous les aspects technologiques d’un robot (mécanique, actionneur,électronique, logiciels, distribution). En particulier, ces méthodes reposent sur l’impression 3D pour toutes les pièces mécaniques, un environnement Arduino pour l’acquisition des capteurs, une bibliothèque Python appelée pypot pour le contrôle proposant un API intuitive et enfin la distribution de tout notre travail sous des licences open source.En utilisant cette méthodologie, nous avons créé le robot Humanoïde Poppy, un robotlow-cost, entièrement modulaire et imprimé en 3D. Ce robot est diffusé sous licence open source et tous les fichiers sont facilement accessibles sur le dépôt GitHub du projet: https://www.github.com/poppy_project/.Nous expérimentons l’utilisation de ce robot pour plusieurs applications. Tout d’abord, comme un outil scientifique où nous montrons que Poppy peut être facilement et rapidement modifié, que ce soit pour explorer le rôle de la morphologie ou pour être adaptés à différentes configurations expérimentales. Basé sur ce travail, mais d’un autre point de vue, nous étudions aussi l’impact potentiel d’une telle plate-forme pour des applications éducatives et artistiques. / This thesis suggests novel approaches and design processes to create and produce robotic platforms, the control and morphology of which can be freely explored through experimentation in the real world, that are easy to diffuse and reproduce in the research community. Especially, this alternative design methodology is driven by the desire to:• freely explore morphological properties,• reduce the amount of time required between an idea and its experimentation on an actual robotic platform in the real world,• makes experiments that should be easy to do, actually easy to do,• make the work easily reproducible in any other lab,• keep the work modular and free to use in accordance with open source principles,so it can be reused and extended for other projects.Our approach follows novel design methods for both design and production, for all technological aspects of the robot (i.e. mechanics, actuation, electronics, software,distribution). In particular these methods relies on 3D printing for all mechanical parts, the Arduino electronic architecture for the sensors acquisition, an easy to use Python API called pypot for the control and finally the distribution of all our work under open source licenses. Using this methodology, we create the Poppy Humanoid robot, a fully modular robot allowing exploring freely the role of morphology and adapting its body to specific experimental setup. This robot has been released under open source license and all files are easily accessible on the GitHub repository: https://www.github.com/poppy_project/. We experiment the use of this robot for several applications. First, as a scientific tool and we show that Poppy can be easily and quickly modified to either explore the role of morphology or to be adapted to different experimental setups. Based on this work, but from another perspective we investigate the potential impact of such platform for educational and artistic applications.

L'objet de cette thèse est le développement et l'étude des algorithmes de planification de mouvement pour les systèmes hautement dimensionnés que sont les robots humanoïdes et les acteurs virtuels. Plusieurs adaptations des méthodes génériques de planification de mouvement randomisées sont proposées et discutées. Une première contribution concerne l'utilisation de techniques de réduction de dimension linéaire pour accélérer les algorithmes d'échantillonnage. Cette méthode permet d'identifier en ligne quand un processus de planification passe par un passage étroit de l'espace des configurations et adapte l'exploration en fonction. Cet algorithme convient particulièrement bien aux problèmes difficiles de la planification de mouvement pour l'animation graphique. La deuxième contribution est le développement d'algorithmes randomisés de planification sous contraintes. Il s'agit d'une intégration d'outils de cinématique inverse hiérarchisée aux algorithmes de planification de mouvement randomisés. On illustre cette méthodes sur différents problèmes de manipulation pour robots humanoïdes. Cette contribution est généralisée à la planification de mouvements corps-complet nécessitant de la marche. La dernière contribution présentée dans cette thèse est l'utilisation des méthodes précédentes pour résoudre des tâches de manipulation complexes par un robot humanoïde. Nous présentons en particulier un formalisme destiné à représenter les informations propres à l'objet manipulé utilisables par un planificateur de mouvement. Ce formalisme est présenté sous le nom d'"objets documentés".

Les petits robots humanoïdes sont généralement soumis à de nombreuses imperfections : déformations et jeux mécaniques, défauts électriques et problèmes d'asservissements moteurs. L'objet de ces travaux est l'utilisation de techniques d'apprentissage pour compenser les imperfections du robot réel. L'amélioration de la précision de l'odométrie et de la stabilité de mouvements générés est étudiée. Cette thèse est fortement guidée et inspirée par la participation de l'équipe Rhoban (Rhoban Football Club) à la compétition internationale de robotique, la RoboCup. Depuis 2011, l'équipe concourt chaque année dans la ligue des petits robots humanoïdes complètement autonomes (Humanoid Kid-Size) dans un tournoi de football robotique. L'odométrie proprioceptive estime les déplacements du robot à partir de ses capteurs internes (la caméra n'est pas utilisée) alors que l'odométrie prédictive simule les déplacements engendrés par une séquence donnée d'ordres du mouvement de marche. Deux méthodes de correction sont ici proposées pour les deux odométries. La première se fonde sur une technique de régression non paramétrique (LWPR) et un système externe de capture de mouvement. La deuxième optimise (CMA-ES) un modèle de correction linéaire sans ne nécessiter aucun autre dispositif de mesure. L'odométrie proprioceptive est essentielle à la localisation du robot sur le terrain de football alors que l'odométrie prédictive permet d'entraîner hors ligne une politique de contrôle de la marche. La synthèse de mouvements très dynamiques tels que la marche ou le tir est rendue difficile par la forte contrainte de stabilité bipède et les imperfections des servomoteurs. Des mouvements de tir sont tout d'abord générés par optimisation (CMA-ES) et évalués au travers du modèle dynamique inverse du robot. Le développement d'un simulateur physique a été commencé. Le but est de réduire la distance entre le comportement réel et désiré du robot par correction des mouvements au sein du simulateur. / Small humanoid robots are often affected by many flaws : mechanical wraps and backlashes, electrical issues and motor control problems. This work is aimed at applying machine learning methods to deal with the flaws of the real robot. More precisely, improving the odometry accuracy and generated motion stability is studied. This thesis is highly guided and inspired by the participation of the Rhoban team (Rhoban Football Club) to the international RoboCup competition. Since 2011, the team has been competing each year in a soccer tournament within the fully autonomous small humanoid robots (Kid-Size) league. Proprioceptive odometry estimates the robot displacements from its internal sensors (no camera is used) whereas predictive odometry simulates the displacements created from a sequence of walk orders. Two corrective methods are proposed for the two kinds of odometries. The first one is based on a non parametric regression (LWPR) and a motion capture setup. The second one optimizes (CMA-ES) a linear corrective model without needing any external measure system. The proprioceptive odometry is essential to the localization of the robot on the soccer field. The predictive odometry is used to train a control policy for the walk motion. The generation of very dynamic motions like walking or kicking the ball is difficult due to the biped balance constraint and the many servomotor flaws. To start, kick motions are generated by optimization (CMA-ES) and evaluated based on the inverse dynamic model of the robot. The implementation of a physics simulator has been started. The objective is make the real behaviour of the robot to catch up the target trajectory by correcting the motion within the simulator.

Les robots intégrés aux chaînes de production sont généralement isolés des ouvriers et ne prévoient pas d'interaction physique avec les humains. Dans le futur, le robot humanoïde deviendra un partenaire pour vivre ou travailler avec les êtres humains. Cette coexistence prévoit l'interaction physique et sociale entre le robot et l'être humain. En robotique humanoïde les futurs progrès dépendront donc des connaissances dans les mécanismes cognitifs présents dans les interactions interpersonnelles afin que les robots interagissent avec les humains physiquement et socialement. Un bon exemple d'interaction interpersonnelle est l'acte de la poignée de la main qui possède un rôle social très important. La particularité de cette interaction est aussi qu'elle est basée sur un couplage physique et social qui induit une synchronisation des mouvements et des efforts. L'intérêt d'étudier la poignée de main pour les robots consiste donc à élargir leurs propriétés comportementales pour qu'ils interagissent avec les humains de manière plus habituelle.Cette thèse présente dans un premier chapitre un état de l'art sur les travaux dans les domaines des sciences humaines, de la médecine et de la robotique humanoïde qui sont liés au phénomène de la poignée de main. Le second chapitre, est consacré à la nature physique du phénomène de poignée de main chez l'être humain par des mesures quantitatives des mouvements. Pour cela un système de mesures a été construit à l'Université Nationale Technique de Donetsk (Ukraine). Il est composé d'un gant instrumenté par un réseau de capteurs portés qui permet l'enregistrement des vitesses et accélérations du poignet et les forces aux points de contact des paumes, lors de l'interaction. Des campagnes de mesures ont permis de montrer la présence d'un phénomène de synchronie mutuelle précédé d'une phase de contact physique qui initie cette synchronie. En tenant compte de cette nature rythmique, un contrôleur à base de neurones rythmiques de Rowat-Selverston, intégrant un mécanisme d'apprentissage de la fréquence d'interaction, est proposé et etudié dans le troisième chapitre pour commander un bras robotique. Le chapitre quatre est consacré aux expériences d'interaction physique homme/robot. Des expériences avec un bras robotique Katana montrent qu'il est possible d'apprendre à synchroniser la rythmicité du robot avec celle imposée par une per-sonne lors d'une poignée de main grâce à ce modèle de contrôleur bio-inspiré. Une conclusion générale dresse le bilan des travaux menés et propose des perspectives. / Automated production lines integrate robots which are isolated from workers, so there is no physical interaction between a human and robot. In the near future, a humanoid robot will become a part of the human environment as a companion to help or work with humans. The aspects of coexistence always presuppose physical and social interaction between a robot and a human. In humanoid robotics, further progress depends on knowledge of cognitive mechanisms of interpersonal interaction as robots physically and socially interact with humans. An illustrative example of interpersonal interaction is an act of a handshake that plays a substantial social role. The particularity of this form of interpersonal interaction is that it is based on physical and social couplings which lead to synchronization of motion and efforts. Studying a handshake for robots is interesting as it can expand their behavioral properties for interaction with a human being in more natural way. The first chapter of this thesis presents the state of the art in the fields of social sciences, medicine and humanoid robotics that study the phenomenon of a handshake. The second chapter is dedicated to the physical nature of the phenomenon between humans via quantitative measurements. A new wearable system to measure a handshake was built in Donetsk National Technical University (Ukraine). It consists of a set of several sensors attached to the glove for recording angular velocities and gravitational acceleration of the hand and forces in certain points of hand contact during interaction. The measurement campaigns have shown that there is a phenomenon of mutual synchrony that is preceded by the phase of physical contact which initiates this synchrony. Considering the rhythmic nature of this phenomenon, the controller based on the models of rhythmic neuron of Rowat-Selverston, with learning the frequency during interaction was proposed and studied in the third chapter. Chapter four deals with the experiences of physical human-robot interaction. The experimentations with robot arm Katana show that it is possible for a robot to learn to synchronize its rhythm with rhythms imposed by a human during handshake with the proposed model of a bio-inspired controller. A general conclusion and perspectives summarize and finish this work.

Ma thèse vise à contribuer au développement et l’amélioration de la cinématique de la partie supérieure du robot HYDROïD pour des tâches bi-manuelles, tout en basant sur une étude biomécanique de cette partie chez l’être humain.Pour atteindre notre objectif majeur, ce travail adopte dans un premier temps une nouvelle structure hybride de 4 degrés de liberté (ddl) pour le torse du robot, distribués en 3 ddl au niveau lombaire et un ddl au niveau thoracique. Cette structure était identifiée après une analyse de l’espace de travail d’un modèle multi-corps simulant la colonne vertébrale d’un être humain, et une étude d’optimisation de ce modèle permettant la synthèse de la structure envisagée.Dans un second temps, une amélioration de la cinématique du bras du robot a été mise en place, en introduisant la notion de l’épaule complexe au présente structure. Le choix de ce nouveau degré de liberté était le fruit d’une approche systématique pour augmenter l’anthropomorphisme géométrie du bras souhaité vers un bras humain de la même taille.Les 2 structures proposées ont passé par la suite par la phase de conception mécanique tout en respectant les contraintes géométriques et en se basant sur l’énergie hydraulique comme étant l’énergie d’ actionnement de ces systèmes. Enfin, le Modèle Géometrique Inverse (MGI) pour la solution générique du torse a été établi et son adaptation à notre cas particulier a été identifiée. Une solution optimisée pour ce mécanisme basée sur 2 différents critères a ensuite été donnée. / My thesis aims at contributing to the development and improvement of the upper body of HYDROïD robot for bi-manual tasks, while basing on a bio-mechanical study of this part of the human being. To reach our major goal, this work adopts, at first, a novel hybrid structure of 4 degrees of freedom (DOF) for the trunk of the robot, distributed in three DOF at the lumbar level and one DOF at the thoracic level. This structure was identified after an analysis of the work-space of a multi-body model feigning the vertebral column of a human being, and an optimization study of that model allowing the synthesis of the envisaged structure. Secondly, an improvement of the kinematics of the robor arm was organized, by introducing the notion of the shoulder complex in the present structure. The choice of this new degree of freedom was the fruit of a systematic approach to increase the anthropomorphism geometry of the arm wished towards a humanitarian arm of the same size.The two proposed structures crossed afterward by the mechanical design phase while respecting all the geometrical constraints and by using the hydraulic energy as being the type of actuation of these systems. Finally, the Inverse Geometrical Model (IGM) for the generic solution of the trunk was established and its adaptation to our particular case was identified. An optimized solution for this mechanism based on 2 various criteria was then given.

In der vorliegenden Arbeit werden rekurrente neuronale Netze im Hinblick auf ihre Eignung zur Bewegungssteuerung autonomer Roboter untersucht. Nacheinander werden Oszillatoren für Vierbeiner, homöostatische Ringmodule für segmentierte Roboter und monostabile Neuromodule für Roboter mit vielen Freiheitsgraden und komplexen Bewegungsabläufen besprochen. Neben dem mathematisch-theoretischen Hintergrund der Neuromodule steht in gleichberechtigter Weise deren praktische Implementierung auf realen Robotersystemen. Hierzu wird die funktionale Einbettung ins Gesamtsystem ebenso betrachtet, wie die konkreten Aspekte der zugrundeliegenden Hardware: Rechengenauigkeit, zeitliche Auflösung, Einfluss verwendeter Materialien und dergleichen mehr. Interessante elektronische Schaltungsprinzipien werden detailliert besprochen. Insgesamt enthält die vorliegende Arbeit alle notwendigen theoretischen und praktischen Informationen, um individuelle Robotersysteme mit einer angemessenen Bewegungssteuerung zu versehen. Ein weiteres Anliegen der Arbeit ist es, aus der Richtung der klassischen Ingenieurswissenschaften kommend, einen neuen Zugang zur Theorie rekurrenter neuronaler Netze zu schaffen. Gezielte Vergleiche der Neuromodule mit analogen elektronischen Schaltungen, physikalischen Modellen und Algorithmen aus der digitalen Signalverarbeitung können das Verständnis von Neurodynamiken erleichtern. / How recurrent neural networks can help to make autonomous robots move, will be investigated within this thesis. First, oscillators which are able to control four-legged robots will be dealt with, then homeostatic ring modules which control segmented robots, and finally monostable neural modules, which are able to drive complex motion sequences on robots with many degrees of freedom will be focused upon. The mathematical theory of neural modules will be addressed as well as their practical implementation on real robot platforms. This includes their embedding into a major framework and concrete aspects, like computational accuracy, timing and dependance on materials. Details on electronics will be given, so that individual robot systems can be built and equipped with an appropriate motion controller. It is another concern of this thesis, to shed a new light on the theory of recurrent neural networks, from the perspective of classical engineering science. Selective comparisons to analog electronic schematics, physical models, and digital signal processing algorithms can ease the understanding of neural dynamics.

Die motorischen Fähigkeiten humanoider Roboter werden häufig von antriebsbedingten Nichtlinearitäten und Reibungseffekten negativ beeinflusst. Zur deren Kompensation werden üblicherweise modellbasierte Regelkreise genutzt, die i.d.R. von einer hochfrequenten Signalverarbeitung und mehreren Sensorqualitäten abhängen. Entgegen solch modellbasierten Techniken werden in der vorliegenden Arbeit modellfreie Steuerungsmethoden auf Basis parallel gekoppelter Antriebe entwickelt. Zur Entwicklung und Untersuchung dieser Steuerungsmethoden wird nach der von Pfeifer in seinem Werk “How the body shapes the way we think” beschriebenen synthetischen Methodik vorgegangen. Entgegen modellbasierten Untersuchungen auf Basis von Simulationen stehen bei der synthetischen Methodik empirische Untersuchungen am realen System im Vordergrund. Als Ausgangspunkt dienen konventionelle elektromechanische Antriebe mit deren bekannten leistungseinschränkenden Nichtlinearitäten und Reibungseffekten. Durch die parallele Kopplung mehrerer Antriebe an einem einzelnen Gelenk wird das Spektrum der Steuerungsmöglichkeiten deutlich erweitert. Es zeigt sich, dass (1) durch eine konstante antagonistische Vorspannung das Arbeitsverhalten von konventionellen Proportionalreglern optimiert werden kann, (2) durch dynamische asymmetrische Änderung der Vorspannung Nichtlinearitäten bei niedrigen Geschwindigkeiten ausgeglichen werden können und (3) getriebebedingte Reibungseffekte mit einer phasenverschobenen Pulsmodulation der Steuersignale kompensiert werden können. Weiterhin wird gezeigt, wie die erarbeiteten Steuerungsmethoden auf beliebig viele parallel gekoppelte Antriebe übertragen werden können. Für den praktischen Einsatz der Steuerungsmethoden werden diese in einer hybriden Steuerung zusammengeführt. Diese wird durch eine weitere Funktion, den Energiesparmodus beim Halten statischer Positionen, ergänzt und am humanoiden Roboter Myon implementiert und experimentell evaluiert. / Motor functions of humanoid robots are often negatively influenced by nonlinearities and friction effects of the actuators. The popular means of compensation are control circuits based on modelling, which rely on powerful HF Signal processing and various sensor qualities. In contrast, this thesis develops non-modelling control methods based on parallel coupled actuators. Development and exploration of these control methods follow Pfeifer’s synthetic methodology as described in his work “How the body shapes the way we think”. In contrast to the analysis based on emulation as used in modelling, the synthetic methodology focuses rather on empirical tests within the real system. The present work explores control methods for parallel coupled actuators for use in robot points. It starts from conventional electromechanical actuators with their known power limiting nonlinearities and frictional effects. Linking several parallel coupled actuators to a single joint significantly expands the spectrum of control capabilities. Using two parallel coupled actuators as an example, it is examined to which extent undesirable properties of single actuators can be compensated. The results show that (1) the Performance of conventional proportional controllers can be optimized by a constant antagonistic bias voltage, (2) nonlinearities at low velocities can be balanced out by a dynamic asymmetrical adjustment of the bias, and that (3) gear related frictional effects can be compensated by a phase shifted pulse modulation of the control signals. In addition, it is shown how the developed control methods can be applied to a random number of parallel coupled actuators. For practical use, the various control methods are combined in a hybrid control, which is supplemented by an energy saving mode when maintaining static positions. The hybrid control is being implemented into the humanoid robot Myon and evaluated by experiment.

Ce travail est focalisé sur le problème de la construction autonome du modèle 3D d'un objet inconnu en utilisant un robot humanoïde. Plus particulièrement, nous considérons un HRP-2 guidé par la vision au sein d'un environnement connu qui peut contenir des obstacles. Notre méthode considère les informations visuelles disponibles, les contraintes sur le corps du robot ainsi que le modèle de l'environnement dans le but de générer des postures adéquates et les mouvements nécessaires autour de l'objet. Le problème de sélection de vue ("Next-Best-View") est abordé en se basant sur un générateur de postures qui calcule une configuration par la résolution d'un problème d'optimisation. Une première solution est une approche locale où un algorithme de rendu original à été conçu afin d'être inclut directement dans le générateur de postures. Une deuxième solution augmente la robustesse aux minimums locaux en décomposant le problème en 2 étapes: (i) trouver la pose du capteur tout en satisfaisant un ensemble de contraintes réduit, et (ii) calculer la configuration complète du robot avec le générateur de posture. La première étape repose sur des méthodes d'optimisation globale et locale (BOBYQA) afin de converger vers des points de vue pertinents dans des espaces de configuration admissibles non convexes. Notre approche est testée en conditions réelles par le biais d'une architecture cohérente qui inclus différents composants logiciels spécifique à l'usage d'un humanoïde. Ces expériences intègrent des travaux de recherche en cours en planification de mouvements, contrôle de mouvements et traitement d'image, qui pourront permettre de construire de façon autonome le modèle 3D d'un objet.