Cette thèse aborde la problématique de la décision partagée homme-robot dans une perspective de résolution interactive de problème à laquelle prennent part l'homme et le robot. Le robot et l'homme poursuivent des objectifs communs et doivent déterminer ensemble les moyens de les réaliser (les capacités et les compétences de chacun étant différentes). Les questions à traiter concernent ce partage des rôles, le partage d'autorité dans l'exécution d'une tche (prise d'initiative), les connaissances à exhiber afin que l'un et l'autre puissent jouer un rôle optimal dans la résolution du problème commun. Nous avons développé un planificateur de tâche nommé HATP (Human Aware Task Planner). Ce planificateur est conçu sur la base de la planification hiérarchique qu'on a enrichie avec des règles sociales. Il permet de produire des plans qui sont socialement acceptables, c'est-à-dire des plans qui rendent lisibles les actions et les intentions du robot. Le planificateur a également la capacité de planifier pour le robot et l'humain tout en garantissant l'optimalité pour chacun d'eux. Nous nous sommes également intéressés à une approche hybride, qui mixe la planification de tâche à la planification géométrique. Cette approche permet au robot d'avoir un contrôle sur la séquence d'actions qu'il produit mais également sur la façon de la réaliser. Ce qui permet de traiter le problème de l'interaction homme-robot de manière plus fine mais également sur plusieurs niveaux.

L'autonomie d'un robot mobile se caractérise par sa capacité à agir et à se déplacer dans l'environnement sans intervention humaine. La planification de mission pour un robot mobile fait intervenir un raisonnement symbolique pour le choix des actions permettant d'accomplir la mission et un raisonnement géométrique pour le calcul des déplacements du robot afin de réaliser ces actions. Dans un premier temps, nous comparons différentes approches permettant de coupler un planificateur de tâches et un planificateur de mouvements. Les résultats obtenus en termes de messages échangés entre les deux modules de raisonnement et en termes de temps de calcul tendent à montrer qu'un couplage dans lequel les exécutions des deux planificateurs sont entrelacées est l'approche offrant les meilleures performances. À partir de ce constat, nous proposons une architecture de planification hybride mettant en oeuvre un planificateur de tâches et un planificateur de mouvements dont les exécutions sont entrelacées. Nous avons été amenés à étendre le concept d'opérateur de planification afin de permettre l'expression et la prise en compte de préconditions géométriques ainsi que d'effets géométriques. Ces préconditions, définissant géométriquement la manière de réaliser les actions, sont ensuite envoyées au module de raisonnement géométrique sous la forme de requêtes de planification. Les contraintes géométriques sont extraites des préconditions, traduites en fonctions mathématiques, puis satisfaites à l'aide d'un algorithme de programmation non linéaire. Un chemin est ensuite calculé entre la configuration actuelle du robot et la configuration solution à l'aide d'un algorithme de planification de mouvement appelé Cell-RRT. Les effets géométriques permettent de transmettre les modifications des ressources partagées au module de raisonnement symbolique et fournissent des références sur les configurations du robot en début ou en fin de réalisation d'une action. Ces références peuvent ensuite intervenir lors de la planification d'une nouvelle action. L'algorithme de planification de mouvements mis en oevre est un algorithme probabiliste incrémental qui s'appuie sur le principe de l'algorithme RRT. Il est couplé avec une phase de réduction de l'espace de recherche. Durant cette phase, l'environnement est décomposé en un ensemble de cellules puis un algorithme de recherche de plus court chemin est appliqué afin de définir un sous-ensemble de l'espace de recherche. Les échanges entre les deux planificateurs font également appel à la notion de conseil afin de permettre le guidage de la construction du plan par des heuristiques géométriques ainsi que de permettre des phases d'optimisation du plan. Cette architecture hybride est finalement testée sur des scénarios de missions mettant ainsi en avant la validité de nos propositions. Le planificateur de déplacement Cell-RRT est également évalué afin d'étudier les gains réalisés, en termes de distances parcourues et de temps de calcul, en fonction de l'ajustement de ses différents paramètres de configuration.