Les problématiques de sécurité sont aujourd’hui un facteur différentiateur clé dans le secteur aéronautique. Bien que certains systèmes d’assistance aux hélicoptères existent et qu’une partie de la connaissance associée aux situations d’urgence ait pu être identifiée, reste que les travaux antérieurs se limitent pour la plupart à une autonomie de bas niveau. Ainsi la génération d’un plan de vol sous fortes contraintes de temps représente à ce jour une voie d’exploration nouvelle, et un défi technologique essentiel pour l’hélicoptère de demain. A cet égard, AIRBUS HELICOPTERS accorde un fort intérêt à la conception d’un système décisionnel capable de générer des plans de vols en temps réel. L’enjeu de l’intelligence répartie au travers de systèmes décisionnels distribués constitue un axe de recherche fort, et un des contributeurs clés pour un positionnement leader d’AIRBUS HELICOPTERS sur la thématique sécurité. Aujourd’hui, l’étude des systèmes décisionnels embarqués dans les engins volants constitue un défi majeur pour divers groupes de travail académiques et industriels. En effet, la résolution de ce défi fait appel généralement à différentes compétences afin de maîtriser plusieurs aspects du système recouvrant les domaines d’acquisition, d’analyse et de traitement de données. Et ce dans le but de prendre des décisions en temps-réel en prenant en considération plusieurs paramètres contextuels et environnementaux. Les défis scientifiques à contourner dans la présente thèse s’articulent sur deux axes majeurs. Dans un premier temps, il faut proposer une approche complète pour une planification en temps réel d’un plan de vol d’hélicoptères. Permettant à cette dernière de faire face à d’éventuels événements dynamiques tel que l’apparition de nouveaux obstacles ou un changement de mission. Ensuite, nous nous intéressons à une implantation embarquée de la solution proposée sur une architecture hétérogène haute performance. / Security issues are today a key-differentiator in the aviation sector. Indeed, it comes to ensure the safety of expensive equipments but above all to save human lives. In this context, it is necessary to offer an important level of autonomy to helicopters. Although some studies have been carried out in this area, the dynamic generation of a sequence of maneuvers under hard time constraints in an unknown environment still represents a major challenge for many academic and industrial working groups. AIRBUS HELICOPTERS as a leader of helicopters manufacturing, looks forward to integrate an assistance system for mission re-planning in the next generation of aircrafts.The work conducted in this PhD thesis falls within a collaboration between AIRBUS HELICOPTERS and UNIVERSITE DE VALENCIENNES ET DU HAINAUTCAMBRESIS. One of the main purposes of this work is efficient flight plan generation. Indeed, for intelligent assistant systems we need to generate a new path planning inorder to face emergency events such as an equipment failure or adverse weather conditions. The second major objective of this work is the deployment of mission planning tasks onto a high performance architecture CPU/FPGA in order to meet real-time requirements for the dynamic optimization process. In the present work, we first studied efficient flight plan generation. Indeed, we developed efficient and effective algorithms for helicopter path planning. Then, in order to obtain a real-time system, we resolved the problem of scheduling optimization on a heterogeneous architecture CPU / FPGA by proposing several scheduling methods including exact approaches and heuristics.

Planifier le chemin d’un robot dans un environnement complexe est un problème crucial en robotique. Les méthodes de planification probabilistes peuvent résoudre des problèmes complexes aussi bien en robotique, qu’en animation graphique, ou en biologie structurale. En général, ces méthodes produisent un chemin évitant les collisions, sans considérer sa qualité. Récemment, de nouvelles approches ont été créées pour générer des chemins de bonne qualité : en robotique, cela peut être le chemin le plus court ou qui maximise la sécurité ; en biologie, il s’agit du mouvement minimisant la variation énergétique moléculaire. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs extensions de ces méthodes, pour améliorer leurs performances et leur permettre de résoudre des problèmes toujours plus difficiles. Les applications que nous présentons viennent de la robotique (inspection industrielle et manipulation aérienne) et de la biologie structurale (mouvement moléculaire et conformations stables). / Planning a path for a robot in a complex environment is a crucial issue in robotics. So-called probabilistic algorithms for path planning are very successful at solving difficult problems and are applied in various domains, such as aerospace, computer animation, and structural biology. However, these methods have traditionally focused on finding paths avoiding collisions, without considering the quality of these paths. In recent years, new approaches have been developed to generate high-quality paths: in robotics, this can mean finding paths maximizing safety or control; in biology, this means finding motions minimizing the energy variation of a molecule. In this thesis, we propose several extensions of these methods to improve their performance and allow them to solve ever more difficult problems. The applications we present stem from robotics (industrial inspection and aerial manipulation) and structural biology (simulation of molecular motions and exploration of energy landscapes).

Plus de la moitié de la population mondiale vit aujourd’hui en zone urbaine et passe plus de 90 % de son temps à l’intérieur de bâtiments. Cette thèse propose un système, nommé BiMov, de planification automatique de chemin à l’intérieur de bâtiments, basé sur leur maquette numérique (un BIM au format IFC). Le processus consiste à exploiter les caractéristiques sémantiques, géométriques et topologiques des constituants du BIM afin de générer des graphes de navigation possible, en fonction du profil du navigant et de l’état conjoncturel d’accessibilité des espaces et transitions, dans lesquels le plus court chemin d’un point à un autre puisse être déterminé. BiMov s’appuie sur quatre modèles de données (1) un modèle de bâtiment déduit du BIM, qui représente et structure les caractéristiques essentielles du bâtiment en vue de la mobilité intérieure (2) un modèle de navigant à même de représenter ses caractéristiques d’encombrement, ses aptitudes aux déplacements horizontaux et verticaux ainsi que ses habilitations (3) un modèle de calendrier permettant de connaître l’état d’accessibilité des espaces et des transitions (4) un modèle de graphe sur trois niveaux de détails. Le niveau Macro représente un simple graphe de connectivité entre les espaces intérieurs voisins ; il permet aux architectes de vérifier leur conception architecturale en termes d’accessibilité. Le niveau Externe permet de connecter les espaces accessibles via leurs transitions horizontales ou verticales. Il est destiné aux navigants qui n’exigent pas un chemin détaillé pour se déplacer. Le niveau Interne intègre un maillage des espaces, en 2D pour la navigation au sol, en 3D pour la navigation de drones. Il est conçu pour considérer les obstacles intérieurs comme les meubles, les machines ou les équipements. Ce niveau est destiné aux navigants devant fiabiliser leur déplacement à l’intérieur des espaces, comme les manutentionnaires d’objets encombrants ou les robots mobiles. L’approche proposée a fait l’objet d’un développement informatique qui permet d’illustrer quelques scénarios de planification de chemin dans des modèles BIM d’origine externe à la thèse. / More than 50% of humans today live in urban areas and spend more than 90 % of their time indoor. This thesis suggests a system, called BiMov, dedicated to automatic path planning in complex building based on their digital mockup (a BIM in IFC format). The process consists in exploiting the semantic, geometric and topologic features of the constituents of a BIM, so as to generate navigation graphs, taking into account the profile of Navigants as well as the operational state of accessibility of spaces and transitions, for finally determining a shortest path. BiMov is based on 4 data models: (1) a building model deduced from the BIM that represents and structures the building features that are relevant for indoor mobility (2) a Navigant model capable to represent its bulk size, abilities for horizontal and vertical displacements and social habilitations (3) a calendar model representing the conjectural state of accessibility of spaces and transitions (4) a navigation graph model with three levels of detail: the Macro level represents a simple graph of connectivity between neighboring interior spaces. It is intended to help architects verify their architectural design in terms of accessibility. The Extern level is used to connect accessible spaces via their horizontal or vertical transitions. This level is intended for Navigants who do not require a detailed path. The Intern level integrates a meshing of each space: a 2D mesh for planar mobility or a 3D mesh for drones. This level is intended for Navigants like bulky objects handlers of mobile robots, needing to validate a reliable path within spaces containing furniture, machinery or equipment. The proposed approach was implemented in a prototype software that allows to illustrate different path planning scenarios in BIM models that were generated externally.

Les êtres vivants sont caractérisés par leur rapport avec l'environnement dans lequel ils évoluent. Ils sont dotés de capacités de perception, d'action et de décision. L'animation comportementale s'inspire de cette architecture pour peupler des environnements virtuels avec des entités autonomes à l'image des organismes vivants. Dans ce domaine, il est un être vivant qui retient particulièrement l'attention : l'être humain. Dans cette thèse, nous proposons une architecture pour la description du comportement des humanoïdes virtuels. Dans un premier temps, nous étudions la relation entre l'humanoïde et son environnement dans le cadre de la navigation. Nous proposons un système de subdivision spatiale permettant d'extraire des propriétés topologiques à partir d'un environnement géométrique. Ces informations sont ensuite utilisées pour créer un algorithme de planification de chemin hiérarchique. Nous proposons, dans la continuité, un algorithme de navigation s'inspirant d'études sur le comportement piétonnier et permettant de simuler, en temps réel, des foules composées de plusieurs centaines de piétons. Dans un second temps, nous étudions les composantes réactives et cognitives du comportement. Nous proposons un modèle réactif dont la propriété est de synchroniser et d'adapter automatiquement le déroulement simultané de plusieurs comportements. Le modèle cognitif peut alors exploiter cette propriété pour choisir des actions permettant à l'humanoïde de réaliser un but. Ce modèle se base sur un langage orienté objet permettant de décrire le monde sous la forme des interactions qu'il offre aux humanoïdes. Différentes applications ont validé les travaux réalisés dans cette thèse : simulation de foule, fiction interactive et cinématographie virtuelle.

Le problème aborde dans cette thèse concerne la planification de mouvements d'un robot mobile articulé destiné à évoluer sur un terrain accidenté. Dans un tel contexte, le véhicule est soumis a diverses contraintes dépendant de la dynamique et la cinématique de son système mécanique, la géometrie du terrain et des obstacles, et les propriétés physiques des zones de contact et des interactions échangées entre les roues et le sol. La contribution de cette thèse porte sur la prise en compte de ces différents aspects et contraintes dans la résolution du problème de planification de mouvements. La solution proposée consiste à intégrer et combiner divers types de représentations avec un algorithme à deux niveaux de raisonnement complémentaires. Le premier niveau opère de manière discrète dans un sous-espace de l'espace des configurations du robot et traite de la détermination de sous-buts potentiels à atteindre par celui-ci en considérant les contraintes cinématiques et de non-collision aux obstacles. Le second niveau de raisonnement est appliqué localement et a pour rôle la validation de l'accessibilité effective des différents sous-buts par la recherche de trajectoires exécutables en présence des contraintes dynamiques et d'interactions. Cette étape est effectuée en considérant la formulation du problème de planification dans l'espace des états du robot et l'introduction de représentations spécifiques basées sur le concept des "modèles physiques".

Les mondes virtuels sont aujourd'hui utilisés dans de nombreux domaines applicatifs. Ces mondes virtuels sont généralement peuplés à l'aide d'agents autonomes qui rendent ces environnements plus vivants. L'autonomie de ces agents va reposer en grande partie sur leur capacité à naviguer au sein de l'environnement virtuel. Cette capacité de navigation est cruciale puisqu'elle va permettre à un agent d'aller à la découverte de son environnement, et d'augmenter ses possibilités d'action au sein du monde. La navigation des agents virtuels est donc un centre d'intérêt commun à de nombreux domaines utilisant des environnements virtuels. Dans le cadre d'applications interactives, telles que le jeu vidéo, l'accent est mis sur les performances de calcul de la méthode. À l'inverse, dans le cadre de méthodes de production, telles que le cinéma d'animation, le résultat final sera en général produit hors-ligne mais des méthodes de prévisualisation rapides sont utilisées afin d'obtenir à l'avance une idée du résultat final. Dans le cadre de cette thèse, nous avons proposé une nouvelle solution de planification en environnements dynamiques. Ceux-ci possèdent une configuration qui va évoluer au cours du temps de manière non-connue a priori. Afin de répondre à cette problématique de planification de chemin, nous avons tout d'abord introduit une nouvelle représentation des objets définissant explicitement les interactions existantes entre un objet et un agent virtuel, au regard des capacités de celui-ci. Nous avons ainsi proposé une solution innovante en considérant ces objets dynamiques, à la fois comme des obstacles, mais également comme des éléments navigables qu'un agent pourra utiliser au cours de sa navigation. Nous avons également défini une structure de représentation et de suivi dynamique de la topologie. Cette structure permet de déterminer, sans connaissance a priori, les propriétés temporelles des accessibilités et des obstructions présentes dans l'environnement. Cela permet de construire une vision d'ensemble de la topologie temporelle de l'environnement. Nous proposons enfin un algorithme de planification de chemin, utilisant l'ensemble des informations temporelles issues de l'environnement, afin de proposer une solution de navigation à l'agent au sein de cet environnement virtuel. Notre méthode, à l'issue de cette thèse, permet ainsi à un agent navigant d'identifier de manière autonome un chemin au sein d'un environnement dynamique composé d'éléments navigables déconnectés à la fois dans le temps et dans l'espace. De plus, afin de répondre aux contraintes temporelles de nombreux domaines, nous proposons une solution performante et compatible avec des applications interactives.

Dans le cadre du programme ExoMars, l’ESA va déployer un rover sur Mars dont la mission sera de réaliser des prélèvements d’échantillons par forage souterrain et les analyser à l’aide des instruments scientifiques embarqués. Pour atteindre en toute sécurité les différents points d’intérêt où seront effectués ces prélèvements, le rover devra être capable de parcourir plus de 70 mètres par sol (jour martien) tout en respectant les limitations des communications interplanétaires. Les performances des algorithmes de navigation autonome embarqués impacteront directement la réussite scientifique de cette mission. Le premier objectif de cette thèse est d’améliorer les performances de l’architecture de planification de chemin local itératif proposée par le CNES. Tout d’abord, l’utilisation d’un planificateur incrémental de chemin local ”Fringe Retrieving A∗” permettant de réduire la charge de calcul est proposée. Il est complété par l’introduction de tas binaires dans les structures de gestion de la liste de priorité du planificateur de chemin.Ensuite, les manœuvres de rotation sur place pendant l’exécution des trajectoires sont réduites à l’aide d’un planificateur de chemins non-holonomes. Ce planificateur utilise un ensemble de chemins pré-calculés en tenant compte des capacités de braquage du rover. Le second axe de recherche concerne la planification de chemin global d’un rover d’exploration planétaire. Dans un premier temps, la contrainte de mémoire embarquée est détendue et une étude statistique évalue la pertinence d’un planificateur de chemin de type D∗ lite. Dans un deuxième temps, une nouvelle représentation multi-résolution de la carte de navigation est proposée pour stocker de plus grandes zones explorées par le rover sans augmenter l’utilisation de la mémoire embarquée. Cette représentation est utilisée par la suite par un planificateur de chemin global qui réduit automatiquement la charge de calcul en adaptant le sens de recherche en fonction de la forme et de la distribution des obstacles dans l’espace de navigation. / ESA’s ExoMars mission will deploy a 300kg class rover on Mars, which will serveas a mobile platform for the onboard scientific instruments to reach safely desired locations where subsurface drilling and scientific measurements are scheduled. Due to the limited inter-planetary communication constraints, full autonomous on board navigation capabilities are crucial as the rover has to drive over 70 meters per sol(Martian day) to reach designated scientific sites. The core of the navigation softwareto be deployed on the ExoMars rover uses as baseline the autonomous navigation architecture developed by CNES during the last 20 years. Such algorithms are designed to meet the mission-specific constraints imposed by the available spatial technology such as energy consumption, memory, computation power and time costs.The first objective of this thesis is to improve the performance of the successive localpath planning architecture proposed by CNES. First, the use of an increment allocal path planner, Fringe Retrieving A∗, is proposed to reduce the path planning computation load. This is complemented by the introduction of binary heaps in the management structures of the path planner. In-place-turn maneuvers during trajectory execution are further reduced by using a state lattice path planner which encodes the steering capabilities of the rover.The second research direction concerns global path planning capabilities for roboticplanetary exploration. First the onboard memory constraints are relaxed and a studyevaluating the use of a global D∗ lite path planner is performed. Second, a novel multi-resolution representation of the navigation map which covers larger areas atno memory cost increase is proposed. It is further used by a global path planner which automatically reduces the computational load by selecting its search direction based on obstacle shapes and distribution in the navigation space.

Les robots et véhicules autonomes représentent le futur des modes de déplacements et de production. Les enjeux de l’avenir reposent sur la robustesse de leurs perceptions et flexibilité face aux environnements changeant et situations inattendues. Les capteurs stéréoscopiques sont des capteurs passifs qui permettent d'obtenir à la fois image et information 3D de la scène à la manière de la vision humaine. Dans ces travaux nous avons développé un système de localisation, par odométrie visuelle permettant de déterminer la position dans l'espace du capteur de façon efficace et performante en tirant partie de la carte de profondeur dense mais également associé à un système de SLAM, rendant la localisation robuste aux perturbations et aux décalages potentiels. Nous avons également développé plusieurs solutions de cartographie et interprétation d’obstacles, à la fois pour le véhicule aérien et terrestre. Ces travaux sont en partie intégrés dans des produits commerciaux. / Autonomous vehicles and robots represent the future of transportation and production industries. The challenge ahead will come from the robustness of perception and flexibility from unexpected situations and changing environments. Stereoscopic cameras are passive sensors that provide color images and depth information of the scene by correlating 2 images like the human vision. In this work, we developed a localization system, by visual odometry that can determine efficiently the position in space of the sensor by exploiting the dense depth map. It is also combined with a SLAM system that enables robust localization against disturbances and potentials drifts. Additionally, we developed a few mapping and obstacles detections solutions, both for aerial and terrestrial vehicles. These algorithms are now partly integrated into commercial products.