Academic literature on the topic 'Contrôleur robotique'

En système de traite robotisée, le plan de rationnement doit respecter les contraintes de quantité de concentrés lors de la traite, pour rester compatible avec le passage des vaches au robot. Aux outils de surveillance de consommation de concentrés fournis par le robot, il est important d’ajouter un contrôle de consommation de ration de base à l’auge.

RésuméCet article présente un certain nombre de réflexions sur le processus de coévolution socio-technique qui voit les technologies issues de la révolution numérique (téléphonie sans fil, internet, robotique, big data, etc.) faire l'objet d'exploitations systématiques à des fins délinquantes. Il est organisé en cinq sections: après avoir examiné le contexte économique permettant au cybercrime de devenir une activité extrêmement lucrative, on aborde dans les deux sections suivantes quelques-unes des principales manifestations de la délinquance numérique en s'appuyant sur une perspective canadienne. Dans une quatrième section, nous déplacerons notre regard vers la réponse que les institutions chargées du contrôle social, la police en l'occurrence, apportent à ce problème et sur les innovations possibles en matière de régulation des déviances numériques. Finalement, la dernière partie de cet article adopte une approche prospective inspirée de la théorie des brèches afin d'essayer d'identifier les technologies émergentes de la prochaine décennie qui offriront des opportunités attractives aux délinquants.

La shearographie est une méthode de contrôle non destructif (CND) exploitant l’interférométrie dans le domaine des ondes visibles. Cette méthode utilisée dans l’aéronautique, le spatial ou le naval permet de détecter les décollements, les délaminages ou vérifier la porosité des matériaux composites. Pour les pièces de grandes dimensions, plusieurs acquisitions sont nécessaires pour contrôler l’intégralité de la pièce. Le capteur de shearographie peut être déplacé sur ces positions d’acquisitions par un opérateur ou bien être intégré dans une cellule robotisée. Cette robotisation permet d’automatiser l’inspection et de réduire les facteurs humains. Cet article présente dans sa seconde partie – après un bref rappel des principes physiques exploités par cette méthode de CND – les grandes étapes de l’inspection par shearographie automatisée. Les opportunités et freins de cette robotisation sont détaillés. Dans une troisième partie, cet article détaille l’utilité d’avoir le jumeau numérique de la machine d’inspection. Ce jumeau simule le comportement du capteur pour visualiser les zones couvertes par une position d’inspection. Il devient aisé de définir manuellement le scénario d’inspection pour une pièce donnée. La validation du scénario peut alors être réalisée d’un point de vue robotique (absence de collision, respect des vitesses) et procédé d’inspection. Le jumeau numérique est confronté, dans un but d’être validé, aux résultats obtenus dans le monde physique (robot et capteur). En dernière section, cet article présente des résultats d’autoapprentissage de scénarios d’inspection. Ces algorithmes experts calculent de manière automatique les scénarios en utilisant le jumeau numérique de la machine. Les résultats sont optimisés tant en terme de nombre de vues utiles à couvrir la pièce, que dans les trajectoires robotiques. Les discussions seront ouvertes sur comment évaluer les résultats.

Afin de garantir la sûreté des sites industriels d’exploitation (pétrochimique, nucléaire,…), des inspections de leurs infrastructures sont réalisées régulièrement. Le contrôle non destructif (CND) de ces infrastructures pose problème car elles peuvent être situées dans des environnements dangereux ou difficiles d’accès. Afin d’améliorer l’accessibilité, la fiabilité, la sécurité et les coûts des inspections, des applications robotiques ont été développées. Dans cet article, une nouvelle technique d’inspection à distance utilisant un robot à bras articulés est présentée pour le contrôle visuel et la mesure d’épaisseur par ultrasons de réservoirs de stockage. Le robot conçu pour les applications à longue portée dans des espaces confinés utilise un dispositif LIDAR (Light Detection And Ranging) et le simulateur de robotique CoppeliaSim pour créer un environnement 3D en temps réel afin de cartographier et de naviguer en toute sécurité dans son environnement. Le robot est équipé d’une caméra de haute résolution avec zoom optique x30 pour l’inspection visuelle et une sonde ultrasons pour la mesure d’épaisseur.

Dans beaucoup d’applications industrielles, l’inspection des pièces en composite est réalisée par la méthode Through Transmission Ultrasonics (TTU) par jet d’eau. Généralement, ces méthodes sont déplacées avec des systèmes de mise en position simple (robot cartésien) ou complexe (cellule robotisée). Pour les petites pièces, des outillages spéciaux, pouvant être onéreux, sont conçus permettant de disposer les 2 transducteur de chaque côté de la pièce. Cette méthode n’est pas aisément transposable aux pièces de grandes dimensions ou à l’inspection en petite série. L’autre solution consiste à utiliser 2 robots disposés de part et d’autre de la pièce à inspecter. Les robots doivent être parfaitement synchronisés en position, ce qui complexifie énormément la programmation des robots. Cet article présente plusieurs cellules d’inspection – en réflexion ou transmission – robotisées composées d’un robot ou de 2 robots fonctionnant en mode Leader/Follower. Les architectures matérielles sont analysées et comparées. En seconde partie, une méthode de programmation pour cellule Leader/Follower est présentée à partir de l’application e-hub NDI. Ce logiciel de programmation hors ligne de robots industriels basée sur la CAO intègre des fonctions spécifiques à ce type de cellules telles que la modélisation des outils jet d’eau ou bien le couplage des robots en fonction de l’épaisseur de la pièce à contrôler. Il assiste l’opérateur de contrôle dans la création des programmes robots sans besoin d’expertise en robotique.

L'objectif de ce travail est l'analyse systémique des coordinations posturales chez l'humain pour obtenir des modèles de connaissances pouvant traduire certaines caractéristiques physiologiques de nature biomécanique et neurobiologique. Les travaux de recherches concernant les coordinations posturales ont débuté dans les communautés de la biomécanique et des neurosciences il y a de nombreuses années et ont mis en évidence des patrons d'organisation posturaux complexes et non-linéaires chez l'homme. Dans ce travail, nous avons à partir d'une analyse biomécanique, montré que l'humain réalisait des mouvements supra-posturaux qui obéissent naturellement à certaines lois telles que le coût minimum en énergie ou le maintien du centre de pression à l'intérieur de sa base de support. En se basant sur ces observations, nous avons proposé le développement de modèles posturaux en boucle fermée à plusieurs degrés de description physiologique. Ces modèles représentatifs des caractéristiques musculo-squelettiques humaine et capables de rendre compte des phénomènes transitoires, nous ont permis de formuler-appuyer certaines hypothèses sur le fonctionnement du contrôle postural. Les modèles de connaissances proposés ont ensuite été identifiés et validés à partir de données expérimentales réelles issues de l'humain. Enfin, un modèle hors-ligne spécifique aux pathologies posturales observées chez des patients hémiplégiques est présenté et confronté à des données expérimentales
The work of this thesis contributes to the modelization of human postural coordinations. First, we per- formed a biomechanical analysis of a human supra-postural task. This analysis has shown that human postural coordination modes are governed by mechanical constraints, such as those resulting from main- tening balance or minimizing energy. Based on this analysis, two closed-loop models, with different levels of description in actuator dynamics and sensory feedback, have been developed to capture the complex postural behaviors observed in a head tracking task. Comparison with experimental results on humans shows the relevance of this modeling, since our musculoskeletal models are able to exhibit reasonably well the behavioral invariants observed in human postures. Finally, a biomechanical model is presented to capture the specific invariant observed with stroke patients and compared with real data

Ce projet de recherche, intitulé Téléopération d'un robot collaboratif par outil haptique traite un des problèmes contemporains de la robotique, à savoir la coopération entre l'humain et la machine. La robotique est en pleine expansion depuis maintenant deux décennies: les robots investissent de plus en plus l'industrie, les services ou encore l'assistance à la personne et se diversifient considérablement. Ces nouvelles tendances font sortir les robots des cages dans lesquelles ils étaient placés et ouvrent grand la porte vers de nouvelles applications. Parmi elles, la coopération et les interactions avec l'humain représentent une réelle opportunité pour soulager l'homme dans des tâches complexes, fastidieuses et répétitives. En parallèle de cela, la robotique moderne s'oriente vers un développement massif du domaine humanoïde. Effectivement, plusieurs expériences sociales ont montré que l'être humain, constamment en interaction avec les systèmes qui l'entourent, a plus de facilités à contribuer à la réalisation d'une tâche avec un robot d'apparence humaine plutôt qu'avec une machine. Le travail présenté dans ce projet de recherche s'intègre dans un contexte d'interaction homme-robot (IHR) qui repose sur la robotique humanoïde. Le système qui en découle doit permettre à un utilisateur d'interagir efficacement et de façon intuitive avec la machine, tout en respectant certains critères, notamment de sécurité. Par une mise en commun des compétences respectives de l'homme et du robot humanoïde, les interactions sont améliorées. En effet, le robot peut réaliser une grande quantité d'actions avec précision et sans se fatiguer, mais n'est pas nécessairement doté d'une prise de décision adaptée à la situation, contrairement à l'homme qui est capable d'ajuster son comportement naturellement ou en fonction de son expérience. En d'autres termes, ce système cherche à intégrer le savoir-faire et la capacité de réflexion humaine avec la robustesse, l'efficacité et la précision du robot. Dans le domaine de la robotique, le terme d'interaction intègre également la notion de contrôle. La grande majorité des robots reçoit des commandes machines qui sont généralement des consignes de trajectoire, qu'ils sont capables d'interpréter. Or, plusieurs interfaces de contrôle sont envisageables, notamment celles utilisant des outils haptiques, qui permettent à un utilisateur d'avoir un ressenti et une perception tactile. Ces outils comme tous ceux qui augmentent le degré de contrôle auprès de l'utilisateur, en ajoutant un volet sensoriel, sont parfaitement adaptés pour ce genre d'applications. Dans ce projet, deux outils haptiques sont assemblés puis intégrés à une interface de contrôle haptique dans le but de commander le bras d'un robot humanoïde. Ainsi, l'homme est capable de diriger le robot tout en ajustant ses commandes en fonction des informations en provenance des différents capteurs du robot, qui lui sont retranscrites visuellement ou sensoriellement.

Depuis la création de l'ordinateur, la conception d'interfaces utilisateur intuitives est cruciale pour la facilité d'utilisation, influencée par l'environnement de déploiement et les utilisateurs cibles. Les interfaces cerveau-ordinateur (BCI) permettent de contrôler des appareils par des signaux neuronaux, promettant une meilleure interaction pour les personnes paralysées. Ce projet propose un logiciel de démonstration pour contrôler un bras robotisé à l'aide d'une BCI. Le système décode les intentions de l'utilisateur à partir des signaux EEG pour exécuter des commandes.Les objectifs scientifiques sont de développer une stratégie de décodage de l'imagerie motrice (IM) en temps réel, concevoir un système de contrôle améliorant l'expérience utilisateur malgré une précision de décodage limitée, et établir une procédure d'évaluation des performances. La littérature montre des problèmes comme le décodage hors ligne et l'absence de procédures d'évaluation standardisées, et note les limites de l'apprentissage profond pour le décodage de l'IM, orientant notre recherche vers des méthodes de machine learning basiques.Initialement, divers pipelines de décodage EEG pour le contrôle de neuroprothèses ont été comparés, trouvant que les modèles common spatial patterns et linear discriminant analysis étaient les plus efficaces. Une étude a montré qu'un dispositif EEG à 64 canaux pouvait être réduit à huit capteurs bien placés sans perte significative de précision, réduisant les coûts des dispositifs EEG à basse densité.Un dispositif d'évaluation pour les systèmes de contrôle BCI a été développé, avec des améliorations itératives des logiciels et la formation des participants. Un système de contrôle de réalité augmentée (RA) intégrant un retour visuel holographique et une approche de contrôle partagée utilisant l'oculométrie pour la sélection des objets et la vision par ordinateur pour la reconstruction spatiale a également été créé.Une étude utilisateur a comparé le système de contrôle BCI à un système basé uniquement sur la poursuite oculaire. Bien que l'oculométrie soit plus performante, l'étude a confirmé la faisabilité de notre système BCI pour des applications réelles avec des améliorations potentielles.Les principales conclusions sont :- Huit capteurs EEG suffisent pour des performances de décodage adéquates, avec une précision passant de 0,67 à 0,65 en passant de 64 à 8 capteurs.- Un système de contrôle partagé avec décodage BCI et intégration de la réalité augmentée améliore l'interface utilisateur. Deux classes d'IM suffisent pour un taux de réussite de 0,83.- Bien que l'oculométrie soit plus performante, les BCI sont utilisables dans le monde réel.- Les appareils EEG commerciaux sont viables pour l'acquisition d'EEG dans un système de contrôle BCI. Tous les participants utilisant l'appareil EEG commercial ont réussi les tâches d'évaluation, réduisant ainsi les coûts.Nous recommandons que les recherches futures intègrent des méthodes de décodage EEG avancées comme l'apprentissage profond, l'apprentissage par transfert et l'apprentissage continu. La ludification de la procédure d'étalonnage pourrait améliorer les données de formation et rendre le système de contrôle plus attrayant. Une intégration matérielle et logicielle plus étroite avec des capteurs intégrés dans le casque AR devrait conduire à un système de contrôle BCI prêt à l'emploi pour diverses applications
Since the inception of digital computers, creating intuitive user interfaces has been crucial. Effective and efficient user interfaces ensure usability, significantly influenced by the deployment environment and target demographic. Diverse interaction modalities are essential for inclusive device usability.Brain-computer interfaces (BCIs) enable interaction with devices through neural signals, promising enhanced interaction for individuals with paralysis and improving their autonomy and quality of life. This research project develops a proof-of-concept software using off-the-shelf hardware to control a robotic arm with BCI. The BCI system decodes user intentions from EEG signals to execute commands, focusing on the optimal design of a BCI control system for practical human-robot collaboration.The research established the following key objectives: developing a real-time motor imagery (MI) decoding strategy with fast decoding, minimal computational cost, and low calibration time; designing a control system to address low MI decoding accuracy while enhancing user experience; and developing an evaluation procedure to quantify system performance and inform improvements.The literature review identified issues like the prevalence of offline decoding and lack of standardized evaluation procedures for BCIs, and highlighted the limitations of using deep learning for MI decoding. This prompted a focus on off-the-shelf machine learning methods for EEG decoding.Initial development benchmarked various EEG decoding pipelines for neuroprostheses control, finding that standard common spatial patterns and linear discriminant analysis were practical despite user customization yielding optimal results. Another investigation reduced the number of sensors for MI decoding, using a 64-channel EEG device and demonstrating that reliable MI decoding can be achieved with just eight well-placed sensors. This feasibility of using low-density EEG devices with fewer than 32 electrodes reduces costs.A comprehensive evaluation framework for BCI control systems was developed, ensuring iterative software improvements and participant training. An augmented reality (AR) control system design was also described, integrating visual feedback with real-world overlays via a shared control approach using eye tracking for object selection and computer vision for spatial awareness.A user study compared the developed BCI control system to an eye-tracking-only control system. While eye tracking outperformed the BCI system, the study confirmed the feasibility of the BCI design for real-world applications with potential enhancements.Key findings include:- Eight well-placed EEG sensors are sufficient for adequate decoding performance, with a non-significant decrease in accuracy from 0.67 to 0.65 when reducing from 64 sensors to 8.- A shared control design informed by real-world contexts simplifies BCI decoding, and AR integration enhances the user interface. Only 2 MI classes are needed to achieve a success rate of 0.83 on evaluation tasks.- Despite eye tracking outperforming current BCI systems, BCIs are feasible for real-world use, with significantly higher efficiency in task completion time for the eye-tracking system.- Consumer-grade EEG devices are viable for EEG acquisition in BCI control systems, with all participants using the commercial EEG device successfully completing evaluation tasks, indicating further cost reductions beyond sensor reduction.Future research should integrate advanced EEG decoding methods like deep learning, transfer learning, and continual learning. Gamifying the calibration procedure may yield better training data and make the control system more attractive to users. Closer hardware-software integration through embedded decoding and built-in sensors in AR headsets should lead to a consumer-ready BCI control system for diverse applications

Un robot de service est un système robotique complexe qui accomplit des tâches de service, interagit avec son environnement et garantit une interaction sûre et fiable avec les êtres humains. Dans ce contexte, les travaux de cette thèse portent sur un bras de robot qui conserve des propriétés inhérentes au bras humain comme sa légèreté, sa flexibilité, sa souplesse articulaire, mais surtout sa capacité naturelle de contact. D'un point de vue général, l'objectif de cette thèse est la mise en service d'un bras de robot anthropomorphe à 7 degrés de liberté, actionné par des muscles artificiels pneumatiques. Plus précisément, nous examinons les modèles géométriques direct et inverse du bras de robot. L'établissement de ces modèles est précédé par le développement d'un outil graphique de simulation. La validation des modèles géométriques du robot est accomplie par l'exécution de tâches courantes, en mode de téléopération, comme par exemple, le suivi d'une trajectoire en maintenant un contact souple ou bien la manipulation d'objets fragiles. En résumé, les principales contributions de cette thèse portent sur la commande de l'actionneur à une paire de muscles artificiels pneumatiques. Le correcteur PID, PID avec un terme d'anticipation et la commande à structure variable sont étudiés sur deux des articulations du bras de robot. Les résultats expérimentaux obtenus permettent d'analyser les effets de la gravité et l'influence du couplage entre les articulations. Finalement, ce travail de thèse conclut par une discussion sur les aspects informatiques de la plateforme robotique ainsi qu'une réflexion sur les perspectives d'évolution du contrôleur de robot
A service robot is a complex robotic system that accomplishes the tasks of service, interacts with its environment and guaranties an interaction sure and reliable with human beings. This thesis describes about an anthropomorphic robot arm of 7 degrees of freedom driven by pneumatic artificial muscles called McKibben. Robot actuation using pneumatic artificial muscles is suitable for service robot applications because they provide the robot with an articular flexibility, lightness and a natural compliance in close analogy with the human body. In general, the objective of this thesis is put in operation the anthropomorphic robot arm. More precisely, we examine the direct and inverse kinematic models of the robot. The implementation of these models is first analyzed by the development of a computerized graphic simulation tool. By applying the kinematic models, the execution of simple tasks in teleoperation mode such as, a trajectory tracking under soft contact and the manipulation of fragile objects is validated. However, the main contribution of this thesis is the automatic control of the pneumatic artificial muscle actuator. A PID, a feed-forward PID controller and a variable structure control system are studied. Corresponding experimental results show the effects of the gravity and the influence of the mechanical coupling between the articulations of the anthropomorphic robot arm. Finally, this work concludes with a discussion on the computer aspects of the platform as well as a consideration of the evolution of the robot control architecture

La robotique humanoïde pose des problèmes d'actionnement et de contrôle complexes tant ce domaine a des besoins spécifiques. Cela implique la conception de constructions mécatroniques avancées. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressé aux actionneurs de ces robots et avons porté une attention particulière aux systèmes présentant de bonnes capacités de compliance. Par compliance, on entend la faculté du système à s'adapter à son environnement en adoptant un comportement souple. Cette caractéristique est particulièrement recherchée pour les interactions homme-robot et pour rendre les contacts entre le robot et son environnement plus doux. Nous avons étudié deux systèmes en détails : le premier est un système à base de muscles artificiels pneumatiques de Mckibben et le second, un actionneur électrique à câble comportant une flexibilité. Nous avons développé et mis en oeuvre une architecture de contrôle pour la commande des deux systèmes. L'intérêt de cette architecture réside dans son caractère générique et dans son exploitation au sein d'un schéma de commande prédictive (Model predictive control). Nous avons ensuite étudié le comportement thermique d'un actionneur en vue d'exploiter le plein potentiel de ce système tout en garantissant son intégrité. Finalement, nous avons mené des développements afin d'améliorer le contrôle en couple articulaire du robot humanoïde Talos
Humanoid robotics actuation and control is complex as this field has specific needs. This involves the design of advanced mechatronic constructions. In this thesis, we focused on the humanoid robots actuation and paid particular attention to systems with good compliance capabilities. Compliance refers to the ability of the system to adapt to its environment by adopting a flexible behaviour. This feature is particularly sought after for human-robot interactions and to make contacts between the robot and its environment smoother. We studied two systems in detail : the first is a system based on Mckibben's artificial pneumatic muscles and the second is an electric cable driven actuator with flexibility. We have developed and implemented a control architecture for the control of both systems. The interest of this architecture lies in its generic nature and in its use within a model predictive control scheme. We then studied the thermal behaviour of an actuator in order to exploit the full potential of this system while ensuring its integrity. Finally, we have carried out developments to improve the joint torque control of the humanoid robot Talos

Cette thèse propose une approche évolutionnaire de la robotique autonome à mi-chemin entre l'architecture de subsomption de Brooks, basée sur une conception réaliste et modulaire d'un contrôleur de robot, et les approches purement boîte moire de la robotique évolutionnaire. Toutes ces approches passent en effet difficilement à l'échelle lorsque avec la complexité du problème. L'approche des ``contrôleurs symboliques'' utilise comme sorties du contrôleur des comportements déterministes de haut niveau, comme ``aller tout droit'', ``tourner à gauche''. L'étape suivante est l'approche par "superviseurs", dans laquelle le contrôleur prescrit lequel des comportements présents dans une librairie sera utilisé -- les-dits comportements pouvant être eux-même le résultat d'évolutions antérieures (comme ``explorer'', ``aller vers la lumière'',. . . ). Cette approche a été validée expérimentalement dans une experience d'exploration avec recharge d'énergie. Nous nous sommes intéréssés dans un second axe de recherche à l'apprentissage pendant la vie du robot. L'architecture auto-teaching, proposée par Nolfi et Parisi, a été testée en détail, et des défauts patents de ses propriétés de généralisation ont été mis en évidence. L'architecture baptisée Action, Anticipation, Adaptation (AAA) a été créée pour pallier ces défauts : elle utilise les erreurs sur la prédiction des futures sensations du robot pour modifier en ligne les poids du contrôleur. Malgré certaines divergences de comportements en généralisation, l'étude de cette architecture a révélé quelques capacités d'adaptation. Les résultats obtenus suite à la modification de certains paramètres montrent des potentialités intéressantes
In this thesis, we propose some original approaches to autonomous robotics tha are somehow intermediate between Brooks'subsumption architecture and the pure black-box Evolutionary Robotics approach. Both those approaches badly scale up with the complexity of the task of the robot. The "symbolic controllers" approach uses some high level behaviors as output of the controller (e. G. Move forward, turn left,. . . ). The following step is that of the "supervisors", where the controller simply chooses between different possible behaviors from a library of behaviors that can themselves be the result of previous evolutions (e. G. Explore, go to the light,. . . ). This approach is then validate on a homing experiment with battery recharge. Finally, we studied the coupling between evolution and life-time learning for the robot. The "auto-teaching" architecture, proposed by Nolfi and Parisi, has been thoroughly tested, and some clear defects of its generalization properties have been shown. The AAA architecture (Action, Anticipation Adaptation) was designed to remedy those defects: it uses the errors made by the anticipatory part of the controller compared to its actual sensations to on-line modify the weights of the controller. Even though some long-term weaknesses still remain, this architecture showed some small adaptation capabilities, and some prmosing results were obtained after tuning some parameters of the model

Cette thèse présente une approche neuro-robotique du contrôle du mouvement d'atteinte pour des systèmes anthropomorphes tels que les robots humanoïdes. L'objectif de cette étude est double. D'une part, elle présente un état de l'art des modèles de commande existant en neurosciences du mouvement et décrit un ensemble de principes de contrôle moteur pouvant être utilisés pour la commande des robots humanoïdes. D'autre part, elle propose une utilisation de formalismes issus de la robotique pour la modélisation des processus de transformations sensori-moteurs nécessaires à l'exécution d'un mouvement volontaire. En particulier, il est mis en évidence que le formalisme de la commande référencée capteur et les modèles cinématiques et dynamiques des chaînes articulées, qui jouent un rôle essentiel pour la modélisation du problème de commande du mouvement en robotique, peuvent apporter des éléments clés pour répondre à des questions ouvertes en neurosciences. Sur le premier aspect du travail, nous avons développé une méthode de contrôle, basée sur un modèle d'optimisation du mouvement proposé en neurosciences, que nous avons ensuite appliquée à la commande des mouvements d'atteinte du robot HRP2. Les mouvements produits par cette méthode paraissent très ressemblants aux mouvements observés chez l'homme et présentent les caractéristiques principales des mouvements humains, à savoir : trajectoire quasirectiligne de la main avec profil de vitesse en forme de cloche. Nous avons également développé une autre méthode de contrôle inspirée de la théorie des primitives motrices en neurosciences. Cette méthode permet de simplifier la complexité du problème de commande en produisant rapidement des mouvements réalistes du robot à partir d'un ensemble de mouvements de référence. Ces différents résultats montrent que les théories du contrôle moteur humain peuvent être utilisées avec succès pour élaborer des méthodes de contrôle du mouvement d'atteinte des robots humanoïdes. Sur le deuxièm e aspect du travail, nous avons développé un modèle de coordination main-oeil pour tester et comparer des mouvements produits à partir d'un référentiel oculo-centré et d'un référentiel corps-centré. Ce modèle, qui repose sur des contrôleurs biologiquement inspirés de l'oeil et du bras, en boucle fermée sur les informations sensorielles, permet de commander simultanément le mouvement de la main vers la cible mobile et la direction du regard vers la cible. En comparant les trajectoires obtenues avec ce modèle en utilisant tour à tour le référentiel du corps et de l'oeil, nous montrons que les mouvements produits à partir du référentiel oculo-centré sont plus robustes par rapport aux erreurs de perception. Alors que la question de l'identification du référentiel utilisé par le cerveau pour le codage du mouvement fait l'objet d'un le débat controversé en neurosciences, ce résultat apporte des arguments de nature computationnelle en faveur d'un codage oculo-centré du mouvement d'atteinte visuellement guidé.

MASL PROPOSE UNE APPROCHE UNIFIEE ET MACROSCOPIQUE A L'EXPRESSION DE CALCULS HETEROGENES ET DISTRIBUES SUR DES AGENTS CONÇUS EN SUIVANT LE MODELE DELIBERATIF, REACTIF OU HYBRIDE. C'EST UN LANGAGE DE HAUT NIVEAU INDEPENDANT DE L'EXECUTIF OU CHAQUE AGENT, VU COMME UNE ENTITE CONCURRENTE, DETERMINE LOCALEMENT SA PARTICIPATION A DES BLOCS D'EXECUTION COLLECTIFS (E-BLOCS). CHAQUE E-BLOC EST UN PROGRAMME COLLECTIF ANONYME POUVANT S'EXECUTER SUR UN RESEAU D'AGENTS SELON DES CRITERES LOCAUX. LE MODE D'ORCHESTRATION (SCALAIRE, SYNCHRONE, ASYNCHRONE) EST DETERMINE STATIQUEMENT PAR UN ATTRIBUT DU BLOC, LES COMMUNICATIONS SUPPORTENT LE MODELE A MEMOIRE PARTAGEE, LE MODELE A ENVOI DE MESSAGES ET LE MODELE D'EVENEMENTS. L'HETEROGENEITE DES AGENTS EST ASSUREE PAR HERITAGE ET POLYMORPHISME ALORS QUE L'AUTONOMIE EST PROPOSEE PAR UN MECANISME (APPELE PERMEABILITE) DE FILTRAGE OU CHAQUE AGENT PEUT MASQUER/OUVRIR SON INTERFACE DYNAMIQUEMENT ET SELON LA POSITION DE L'EMETTEUR DANS LA HIERARCHIE D'E-BLOCS. DANS UN CONTEXTE D'ALLOCATION DYNAMIQUE DES AGENTS, DE REPRISE APRES ECHEC OU DE REMPLACEMENT D'UN AGENT ROBOTIQUE DANS UNE FLOTTE DE ROBOTS (CAS D'UNE PANNE OU PERTE DE FONCTIONNALITE COMPROMETTANT LA MISSION), LE E-BLOC PROPOSE UNE PERSPECTIVE DE POINT D'ENTREE D'UN TRAITEMENT COLLECTIF. DANS LE CAS D'E-BLOC SYNCHRONES, LE PARADIGME SOUS-JACENT EST ISSU DU MODELE DATA-PARALLELE, PERMETTANT ICI DES TRAITEMENTS ITERATIFS PAR VAGUES SUCCESSIVES D'AGENTS. AU FINAL, MASL PROPOSE DES AVANCEES DANS LE DOMAINE DES SMA (APPARTENANCE DYNAMIQUE A DES GROUPES, PRECISION DU RYTHME DES ACTIONS A ENTREPRENDRE POUR PERMETTRE UNE COOPERATION DESIREE) ET AU NIVEAU DE LA GESTION DES ERREURS.