Aujourd'hui, l'inspection des ouvrages d'art est réalisée de façon visuelle par des contrôleurs sur l'ensemble de la structure. Cette procédure est couteuse et peut être particulièrement dangereuse pour les intervenants. Pour cela, le développement du système de vision embarquée sur des drones est privilégié ces jours-ci afin de faciliter l'accès aux zones dangereuses.Dans ce contexte, le travail de cette thèse porte sur l'obtention des méthodes originales permettant la planification, la génération des trajectoires de référence, et le suivi de ces trajectoires par une plate-forme aéroportée stationnaire autonome. Ces méthodes devront habiliter une automatisation du vol en présence de perturbations aérologiques ainsi que des obstacles. Dans ce cadre, nous nous sommes intéressés à deux types de véhicules aériens capable de vol stationnaire : le dirigeable et le quadri-rotors.Premièrement, la représentation mathématique du véhicule volant en présence du vent a été réalisée en se basant sur la deuxième loi de Newton. Deuxièmement, la problématique de génération de trajectoire en présence de vent a été étudiée : le problème de temps minimal est formulé, analysé analytiquement et résolu numériquement. Ensuite, une stratégie de planification de trajectoire basée sur les approches de recherche opérationnelle a été développée.Troisièmement, le problème de suivi de trajectoire a été abordé. Une loi de commande non-linéaire robuste basée sur l'analyse de Lyapunov a été proposée. En outre, un pilote automatique basée sur les fonctions de saturations pour un quadri-rotors a été développée.Les méthodes et algorithmes proposés dans cette thèse ont été validés par des simulations. / Today, the inspection of structures is carried out through visual assessments effected by qualified inspectors. This procedure is very expensive and can put the personal in dangerous situations. Consequently, the development of an unmanned aerial vehicle equipped with on-board vision systems is privileged nowadays in order to facilitate the access to unreachable zones.In this context, the main focus in the thesis is developing original methods to deal with planning, reference trajectories generation and tracking issues by a hovering airborne platform. These methods should allow an automation of the flight in the presence of air disturbances and obstacles. Within this framework, we are interested in two kinds of aerial vehicles with hovering capacity: airship and quad-rotors.Firstly, the mathematical representation of an aerial vehicle in the presence of wind has been realized using the second law of newton.Secondly, the question of trajectory generation in the presence of wind has been studied: the problem of minimal time was formulated, analyzed analytically and solved numerically. Then, a strategy of trajectory planning based on operational research approaches has been developed.Thirdly, the problem of trajectory tracking was carried out. A nonlinear robust control law based on Lyapunov analysis has been proposed. In addition, an autopilot based on saturation functions for quad-rotor crafts has been developed.All methods and algorithms proposed in this thesis have been validated through simulations.

Dans ce travail de thèse, on s'intéresse au problème de déplacement et de la localisation d'un robot mobile autonome dans son environnement local. Il est structuré en deux parties. La première partie du manuscrit porte sur les deux tâches de mouvement de base, c'est-à-dire : la stabilisation et le suivi de trajectoire. Deux stratégies de commande ont été traitées: le mode de glissement intégral et la méthode dite "Immersion et Invariance". La deuxième partie porte sur l'asservissement visuel, les deux techniques 2D et 3D d'asservissement visuel ont été appliquées. Les moments d'image ont été choisis comme indices visuels car ils sont moins sensibles au bruit d'image et autres erreurs de mesure. Une nouvelle approche de l'asservissement visuel qui repose sur l'image est ici proposée. Elle est basée sur la génération de trajectoires sur le plan de l'image directement (calcul des valeurs des primitives d'image correspondantes a une trajectoire cartésienne donnée). Cette approche garantit que la robustesse et la stabilité bien connues de l'asservissement 2D ont été étendues en raison du fait que les emplacements initial et désiré de la caméra sont proches. Les trajectoires obtenues garantissent aussi que la cible reste dans le champ de vue de la caméra et que le mouvement du robot correspondant est physiquement réalisable. Des tests expérimentaux ont été effectués et des résultats satisfaisants ont été obtenus à partir des implémentations des stratégies de commande et d'asservissement visuel. Bien qu'ils soient développés et expérimentés dans le cadre spécifique d'un robot de type unicycle, ces travaux sont assez génériques pour être appliqués sur d'autres types de véhicules.

Ce travail présente une nouvelle approche basée sur l'étude de la stabilité du mouvement de systèmes continus, multivariables, non linéaires. Elle repose sur l'utilisation de la seconde méthode de Lyapunov pour le calcul d'une loi de commande de suivi de trajectoire d'un processus dont l'évolution est décrite par son équation d'état. Cette commande est réalisée à partir d'informations accessibles concernant le processus et son évolution désirée.Cette approche est étudiée dans le cas où cette commande n'est pas définie.Afin d'étudier la robustesse de cette commande, nous présentons une approche basée sur la stabilité des systèmes non linéaires par le calcul des systèmes majorants. Cette approche est appliquée sur les systèmes décrivant l'erreur entre le système perturbé réel présentant d'importantes imprécisions et/ou incertitudes et le modèle théorique.

On s'intéresse au positionnement haute précision des moteurs synchrones sans balai dans l'industrie du semi-conducteur. On conçoit un algorithme d'initialisation et des correcteurs pour le rejet de perturbations spécifiques. L'initialisation consiste à estimer la phase initiale du champ magnétique. Seules des mesures de déplacement sont accessibles. Les paramètres du moteur (gain, charge et frottements) sont inconnus. On adopte un modèle à second membre discontinu dû aux frottements. La phase initiale s'obtient en fonction de l'amplitude des déplacements pendant l'initialisation. On se base sur une classification des orbites périodiques du modèle à second membre discontinu. On compare expérimentalement cette méthode à une solution implémentable dans les mêmes conditions. On étudie alors le rejet de perturbations, périodiques en fonction de la position, qui dégradent la précision du suivi de trajectoires. On formule des conditions pour qu'un contrôleur linéaire rejette entièrement ces perturbations non linéaires. On assure la convergence asymptotique globale de l'erreur de suivi vers zéro grâce à une analyse de perturbations régulières basée sur les polynômes de Bell de seconde espèce. On construit un observateur linéaire basé sur des mesures de position pour le rejet de ces perturbations. Il est obtenu en évaluant les perturbations le long des trajectoires de référence, et non le long de celles effectives du système. Les gains de l'observateur sont réglés par optimisations sous contraintes LMI, réalisées hors ligne, et peu de calculs sont nécessaires en ligne. On illustre expérimentalement notre méthode, via l'annulation du cogging et des erreurs d'interpolation.

Pour répondre à l’augmentation du trafic aérien mondial et à l’amélioration de la sécurité sur les plateformes aéroportuaires, le secteur aéronautique développe de nouveaux systèmes permettant de tendre vers l’autonomie complète de l’avion pendant les phases de roulage au sol. Le thème de ce travail de thèse concerne l’automatisation du pilotage de l’avion au sol et le développement d’une architecture de commande multivariable permettant de superviser l’ensemble des systèmes impliqués dans ce mode de déplacement : les systèmes de motorisation et de freinage des roues principales et le système d’orientation du train avant. Après une modélisation détaillée de la dynamique du système et une analyse des problématiques induites par ses non-linéarités, une architecture de commande globale est proposée. L’asservissement de la dynamique angulaire des roues, pendant les phases d’accélération et de freinage, est assuré par une loi de commande linéaire robuste aux incertitudes, synthétisée à l’aide de la technique Q.F.T. Le pilotage de la dynamique latérale du véhicule est réalisé au moyen d’un correcteur hybride feedforward-feedback. Une commande modale au premier ordre est alors mise en oeuvre afin de synthétiser un régulateur non-linéaire par planification de gains (gain-scheduling). L’ensemble des boucles d’asservissement de l’architecture est finalement validé en réalisant un suivi automatique de trajectoire à l’aide d’une commande géométrique nommée follow the carrot. Les simulations représentatives de l’utilisation réelle de l’avion démontrent des performances satisfaisantes et permettent de valider l’ensemble des solutions proposées. / In the context of worldwide air traffic growth and airport security improvement, the main aeronautics actors are currently investigating new systems, strived for autonomously piloting the aircraft while taxiing ground-borne. The present thesis deals with aircraft taxiing control and the design of a multivariable control architecture aimed at supervising all the ground acting systems: driving and braking systems of main wheels and the nose landing gear steering system. A global control architecture is introduced after a detailed modelling of the system dynamics and an analysis of the issues induced by the nonlinearities. A linear Q.F.T controller is synthesised to ensure robust control against uncertainties of the wheel angular dynamics, in both driving and braking operations. The vehicle lateral dynamics is controlled by means of a feedforward-feedback hybrid controller. The latter includes a nonlinear gain-scheduled controller designed by a modal approach. All the architecture control loops are finally validated in a high level path following control, achieved with the “follow the carrot” geometric method. A set of representative simulations show the overall good performances and validate the whole proposed solution.

L’objet de cette thèse est l’étude de la localisation et de la navigation à l’intérieur de bâtiments à l’aide des signaux disponibles dans les systèmes mobiles cellulaires et, en particulier, les signaux GSM.Le système GPS est aujourd’hui couramment utilisé en extérieur pour déterminer la position d’un objet, mais les signaux GPS ne sont pas adaptés à la localisation en intérieurIci, la localisation en intérieur est obtenue à partir de la technique des «empreintes» de puissance des signaux reçus sur les canaux utilisés par les réseaux GSM. Elle est réalisée à l’échelle de la pièce. Une classification est effectuée à partir de machines à vecteurs supports et les descripteurs utilisés sont les puissances de toutes les porteuses GSM. D’autres capteurs physiques disponibles dans les téléphones portables fournissent des informations utiles pour déterminer la position ou le déplacement de l’utilisateur. Celles-ci, ainsi que la cartographie de l’environnement, sont associées aux résultats obtenus à partir des «empreintes» GSM au sein de filtres particulaires afin d’obtenir une localisation plus précise, et sous forme de coordonnées continues.Les résultats obtenus montrent que l’utilisation des seules empreintes GSM permet de déterminer la pièce correcte dans 94% des cas sur une durée courte et que les performances restent stables pendant plusieurs mois, de l’ordre de 80%, si les données d’apprentissage sont enregistrées sur quelques jours. L’association de la cartographie du lieu et des informations issues des autres capteurs aux données de classification permettent d’obtenir les coordonnées de la trajectoire du système mobile avec une bonne précision et une bonne fiabilité. / GPS has long been used for accurate and reliable outdoor localization, but it cannot operate in indoor environments, which suggests developing indoor localization methods that can provide seamless and ubiquitous services for mobile users.In this thesis, indoor localization is realized making use of received signal strength fingerprinting technique based on the existing GSM networks. A room is defined as the minimum location unit, and support vector machine are used as a mean to discriminate the rooms by classifying received signal strengths from very large number of GSM carriers. At the same time, multiple sensors, such as accelerometer and gyroscope, are widely available for modern mobile devices, which provide additional information that helps location determination. The hybrid approach that combines the GSM fingerprinting results with mobile sensor and building layout information using a particle filter provides a more accurate and fine-grained localization result.The results of experiments under realistic conditions demonstrate that correct room number can be obtained 94% of the time provided the derived model is used before significant received signal strength drift sets in. Furthermore, if the training data is sampled over a few days, the performance can remain stable exceeding 80% over a period of months, and can be further improved with various post-processing techniques. Moreover, including the mobile sensors allows the system to localize the mobile trajectory coordinates with high accuracy and reliability.

Compte tenu de la forte croissance du trafic aérien aussi bien dans les pays émergents que dans les pays développés soutenue durant ces dernières décennies, la satisfaction des exigences relatives à la sécurité et à l’environnement nécessite le développement de nouveaux systèmes de guidage. L’objectif principal de cette thèse est de contribuer à la synthèse d’une nouvelle génération de lois de guidage pour les avions de transport présentant de meilleures performances en terme de suivi de trajectoire. Il s’agit en particulier d’évaluer la faisabilité et les performances d’un système de guidage utilisant un référentiel spatial. Avant de présenter les principales approches utilisées pour le développement de lois de commande pour les systèmes de pilotage et de guidage automatiques et la génération de directives de guidage par le système de gestion du vol, la dynamique du vol d’un avion de transport est modélisée en prenant en compte d’une manière explicite les composantes du vent. Ensuite, l’intérêt de l’application de la commande adaptative dans le domaine de la conduite automatique du vol est discuté et une loi de commande adaptative pour le suivi de pente est proposée. Les principales techniques de commande non linéaires reconnues d’intérêt pour le suivi de trajectoire sont alors analysées. Finalement, une loi de commande référencée dans l’espace pour le guidage vertical d’un avion de transport est développée et est comparée avec l’approche temporelle classique. L’objectif est de réduire les erreurs de poursuite et mieux répondre aux contraintes de temps de passage en certains points de l’espace ainsi qu’à une possible contrainte de temps d’arrivée / Safety and environmental considerations in air transportation urge today for the development of new guidance systems with improved accuracy for spatial and temporal trajectory tracking.The main objectives of this thesis dissertation is to contribute to the synthesis of a new generation of nonlinear guidance control laws for transportation aircraft presenting enhanced trajectory tracking performances and to explore the feasibility and performances of a flight guidance system developed within a space-indexed reference with the aim of reducing tracking errors and ensuring the satisfaction of overfly time constraints as well as final arrival time constraint. Before presenting the main approaches for the design of control laws for autopilots and auto-guidance systems devoted to transport aircraft and the way current Flight Management Systems generates guidance directives, flight dynamics of transportation aircraft, including explicitly the wind components, are presented. Then, the interest for adaptive flight control is discussed and a self contained adaptive flight path tracking control for various flight conditions taking into account automatically the possible aerodynamic and thrust parametric changes is proposed. Then, the main recognized nonlinear control approaches suitable for trajectory tracking are analyzed. Finally an original vertical space-indexed guidance control law devoted to aircraft trajectory tracking is developed and compared with the classical time-indexed approach

Les énergies renouvelables représentent aujourd'hui un domaine de développement de plus en plus important, au vu de la consommation énergétique mondiale et de ses conséquences désastreuses sur l'environnement. Les différents accords politiques, notamment l'accord de Paris, ne peuvent à eux seuls apporter une solution définitive au changement climatique actuel. Les contraintes imposées par la réduction des émissions de CO_2 et l’augmentation du prix du pétrole dans l’industrie maritime ont poussé Yves Parlier à lancer le projet « beyond the sea » dans le but de développer des cerfs-volants (kites) dédiés à la propulsion auxiliaire des navires. L'objectif principal de cette étude est donc la modélisation et la commande robuste d'une aile de kite en vol dynamique. Le but à terme étant l'élaboration d'un pilote automatique dédié à la traction d'un navire par kite. Un modèle « point-masse » du kite est proposé afin de comprendre et contrôler sa dynamique. Les différents paramètres du modèle sont estimés à partir de données expérimentales obtenues lors d’essais en conditions réelles. Des simulations en boucle ouverte sont proposées afin de valider la cohérence du modèle. Pour effectuer un vol dynamique, une trajectoire en forme de huit est définie dans la fenêtre de vol. La position, la taille et l’orientation de cette trajectoire sont des paramètres ajustables par l’utilisateur. Un algorithme de suivi de trajectoire est développé permettant ensuite de synthétiser une loi de commande robuste intégrant le modèle du kite. Ce pilote automatique permet donc d’effectuer une grande variété de trajectoires pour toute une gamme de vitesses de vent. Enfin, des simulations en boucle fermée montrant les performances théoriques du système mettent en évidence l’intérêt de la propulsion auxiliaire des navires par kite. / The need in reducing the CO_2 emissions and the increase of oil prices affect all transportation industries and especially the maritime industry. This has led to the search for more energy-saving ship propulsion systems. Taking advantage of wind energy by using tethered wings, or kites, as an alternative propulsion source can be an effective solution. The "beyond the sea" project, led by Yves Parlier, aims to provide ships an alternative green energy source. In most wind conditions, compared to a static flight, a dynamic motion of a tethered wing with an eight-shaped pattern can provide sufficient force through traction to tow a ship. Therefore, the main objective of this study is the modeling and robust control of a tethered kite in dynamic flight. To this end, a point mass model is first used to describe the kite dynamics. The model parameters are estimated from experimental data and the aerodynamic coefficients are identified using data from a quasi-static flight. Open loop simulations are conducted to verify the kite behavior and the overall coherence of the model. To ensure a dynamic flight, an eight-shaped trajectory is defined within the wind window. Its position, size, orientation and direction are all adjustable parameters. A path-following strategy is then developed in order to design a robust control law including the kite model. This allows the system to be used in different trajectories with a wide range of wind speeds. Closed-loop simulations are presented to show the efficiency of the path-following algorithm, and the various theoretical performances obtained shows the efficiency of a kite dedicated to vessels auxiliary propulsion.

L'objectif principal de ce travail est de proposer des approches de commande performantes et robustes aux incertitudes pour les robots parallèles de type Delta, qui sont conçus pour effectuer des tâches industriels importantes et exigeantes comme l'emballage en agroalimentaire, la découpe laser, etc. Les difficultés les plus importantes pour garantir une bonne performance de suivi de trajectoires de ces manipulateurs pour les hautes accélérations avec la meilleure précision possible, tout en conservant de telle performance indépendamment des conditions d'opération (par exemple avec différentes conditions de charge, différentes trajectoires, etc.) sont leur actionnement couplé, l'augmentation de leurs dynamiques non-linéaires et le problème de vibrations mécaniques avec l'augmentation des accélérations envisagées, la présence d'incertitudes sur le modèle/environnement et la redondance d'actionnement si elle existe. Dans cette thèse, différentes approches de commande et observateurs d'état ont été proposés et implémentés expérimentalement sur deux robots de type Delta, à savoir le Par2 (non-redondant) et le R4 (à redondance d'actionnement). Pour le premier, une commande non linéaire/adaptative à mode Dual a été proposée en espace articulaire, synthétisé avec trois différents observateurs d'état pour la estimation des vitesses articulaires: un observateur lead-lag, un observateur Alpha-bêta-gamma et un observateur à grand gain. Pour le robot R4, un commande à feedforward en espace-dual avec a été proposée pour la compensation de sa dynamique (avec laquelle une aaccélération maximale de 100G a été atteinte), puis un contrôleur adaptatif dans l'espace-dual a été proposé afin de garantir une estimation et mise à jours automatique des paramètres du système en temps réel, garantissant ainsi sa bonne performance indépendamment du scénario expérimental. L'analyse de stabilité du robot Par2 bouclé avec la commande adaptative à Mode Dual et du robot R4 commandé avec le contrôleur adaptatif dans l'espace-dual sont fournies, des simulations ont été effectuées et les résultats expérimentaux confirment la bonne performance des approches de commande proposées. / The main objective of this work is to propose control strategies performant and robust towards uncertainties for Delta-like parallel robots, which are designed to perform important and demanding industrial tasks, such as packaging, laser cutting, etc. The most important difficulties to guarantee the good tracking performance of these manipulators for very high accelerations with the best possible precision, while maintaining such performance independently of the operational case (e.g. with different load conditions, different trajectories, etc.) are their coupled actuation, the increase of their high nonlinear dynamics and the problem of mechanical vibrations with the increase of the involved accelerations, the presence of uncertainties in the model/environment and the redundant actuation when applicable. In this thesis, different control schemes and state observers were proposed and experimentally implemented on two Delta-like robots, namely the Par2 (non-redundant) and the R4 (redundantly actuated) parallel manipulators. For the former, a nonlinear/adaptive Dual Mode controller was proposed in the joint space, complied with three different state observers for the estimation of joint velocities: a Lead-lag based observer, an Alpha-beta-gamma observer and the High-gain observer. For the latter, firstly a dual-space feedforward controller was proposed for the compensation of its dynamics (with which a maximum of 100G of acceleration was reached), then a dual-space adaptive controller was proposed in order to automatically estimate the parameters of the system in real-time, thus guaranteeing its good performance independently of the experimental scenario. The stability analysis of Par2 robot under the control of the Dual Mode controller and the R4 robot under the control of the dual-space adaptive controller are provided, simulations were performed and the experimental results confirm the good performance of the proposed control schemes.

Cette thèse de doctorat s’intéresse au suivi de trajectoire basé sur la perception visuelle et la localisation en milieu urbain. L'approche proposée comprend deux systèmes. Le premier concerne la perception de l'environnement. Cette tâche est effectuée en utilisant des techniques d'apprentissage profond pour extraire automatiquement les caractéristiques visuelles 2D et utiliser ces derniers pour apprendre à distinguer les différents objets dans les scénarios de conduite. Trois techniques d'apprentissage approfondi sont adoptées : la segmentation sémantique pour assigner chaque pixel d’une image à une classe, la segmentation d'instance pour identifier les instances séparées de la même classe et la classification d'image pour reconnaître davantage les étiquettes spécifiques des instances. Ici, notre système considère 15 classes d'objets et reconnaît les panneaux de signalisation. Le deuxième système fait référence au suivi de chemin numérisé. Dans un premier temps, le véhicule équipé enregistre d'abord l'itinéraire avec un système de vision stéréo et un récepteur GPS (étape d'apprentissage ou numérisation du chemin). Ensuite, le système proposé analyse hors ligne la trajectoire GPS et identifie exactement les emplacements des courbes dangereuses (brusques) et les limitation de vitesse via les données visuelles. Enfin, une fois que le véhicule est capable de se localiser lui-même durant la phase de suivi de chemin, le module de contrôle du véhicule piloté avec notre algorithme de négociation de vitesse, prend en compte les informations extraites et calcule la vitesse idéale à exécuter. Grâce aux résultats expérimentaux des deux systèmes, nous prouvons que le premier est capable de détecter et de reconnaître précisément les objets d'intérêt dans les scénarios urbains, tandis que le suivi de trajectoire réduit significativement les erreurs latérales entre le trajet appris et le trajet parcouru. Nous soutenons que la fusion des deux systèmes améliorera le suivi de chemin pour prévenir les accidents ou assurer la conduite autonome. / This PhD thesis focuses on developing a path tracking approach based on visual perception and localization in urban environments. The proposed approach comprises two systems. The first one concerns environment perception. This task is carried out using deep learning techniques to automatically extract 2D visual features and use them to learn in order to distinguish the different objects in the driving scenarios. Three deep learning techniques are adopted: semantic segmentation to assign each image pixel to a class, instance segmentation to identify separated instances of the same class and, image classification to further recognize the specific labels of the instances. Here our system segments 15 object classes and performs traffic sign recognition. The second system refers to path tracking. In order to follow a path, the equipped vehicle first travels and records the route with a stereo vision system and a GPS receiver (learning step). The proposed system analyses off-line the GPS path and identifies exactly the locations of dangerous (sharp) curves and speed limits. Later after the vehicle is able to localize itself, the vehicle control module together with our speed negotiation algorithm, takes into account the information extracted and computes the ideal speed to execute. Through experimental results of both systems, we prove that, the first one is capable to detect and recognize precisely objects of interest in urban scenarios, while the path tracking one reduces significantly the lateral errors between the learned and traveled path. We argue that the fusion of both systems will ameliorate the tracking approach for preventing accidents or implementing autonomous driving.