Dissertations / Theses on the topic 'Robots hétérogènes'

La capacité à se localiser est d’une importance cruciale pour la navigation des robots. Cette importance a permis le développement de plusieurs techniques de localisation de grande précision. Notre contribution consiste à proposer un passage de la technique de localisation visuelle inertielle du cas individuel, au cas multi collaboratif. Ce travail a pour objectif d’aboutir à une localisation collaborative aussi rapide, robuste et précise que la technique individuelle de départ. Notre approche se base sur le filtrage en couplage serré Multi State Constraint Kalman Filter (MSCKF) pour la fusion de données. Les caractéristiques de ce filtrage sont d’abord étudiées dans le cas individuel pour tester la robustesse et la précision dans différentes conditions et avec différents modèles d’observation. Les résultats de cette étude nous ont orienté vers la structure la mieux adaptée à une augmentation au cas de localisation collaborative. L’algorithme collaboratif proposé, est basé sur un processus hiérarchique en trois étapes. Une localisation collaborative est initialisée sur la base des mesures relatives de distances Ultra Large Bande (ULB). Une localisation collaborative améliorée se base ensuite sur le chevauchement des images en utilisant un modèle de mesure adapté, et une structure de fusion de données qui absorbe l’excédent en temps de calcul provoqué par le traitement collaboratif. Enfin, pour augmenter la précision, une extraction des contraintes de structure environnement, suivie d’une intégration à l’aide d’une troncature dans le filtre sont proposées
Localization is of crucial importance for robots navigation. This importance has allowed the emergence of several precise localization techniques. Our contribution consists of proposing a transition from an individual inertial visual localization technique to the multi-robots collaborative localization case. This work aims to achieve a collaborative localization as fast, robust and accurate as the individual starting technique. We adopt a tightly coupled MSCKF (Multi State Constraint Kalman Filter) approach to achieve the data fusion. The characteristics of this data fusion are first studied in the individual case to test the robustness and the precision under different conditions and with different observation models. The results of this study directed us towards the best structure adapted to an augmentation to the collaborative localization case. The proposed collaborative algorithm is a hierarchical process of three stages. A collaborative localization is initialized based on the relative distance measurements using Ultra-Wide Band (ULB) sensors. Then, a collaborative localization based on images overlapping using a suitable measurement model, and a data fusion structure that absorbs the computation time excess caused by the collaboration is achieved. Finally, to increase precision, an extraction of the environment constraints, followed by an integration using a truncation in the filter are proposed

L'objet de ces travaux est de proposer une manière dont les missions d'exploration planétaire multi-engins pourraient être gérées. Actuellement, beaucoup de travaux portent sur l'accroissement de l'autonomie par rapport au sol des engins envoyés en exploration, mais on reste dans un schéma globalement mono-engin où chaque engin est géré individuellement. Dans le futur, l'exploration planétaire va évoluer vers des missions automatisées, plus complexes, mettant en jeu des engins hétérogènes comme par exemple des rovers, orbiteurs, balises ou stations fixes, voire même d'autres types d'engins mobiles comme des drones ou des dirigeables. De plus, les missions seront exécutées selon des phases liées à l'arrivée de nouveaux engins ou à la fin de l'activité d'autres. Compte tenu des contraintes de délai de communication, il est difficile d'imaginer que tout le processus de supervision de telles missions puisse être géré depuis la Terre. Le travail effectué concerne les mécanismes d'interactions que l'on pourrait embarquer à bord des engins afin d'améliorer l'autonomie du système global. Il s'agit en particulier d'étudier comment il est possible de caractériser les compétences d'un engin et comment les engins peuvent s'échanger ces informations, pour mettre en place des stratégies de collaboration afin d'atteindre les objectifs missions. La thématique globale est celle de la gestion dynamique de systèmes multi-engins
The purpose of this research is to change the way planetary exploration missions are handled. ?Currently, much research focuses on increasing autonomy from the ground of the devices sent,?but we stay in a single-engine overall scheme where each machine is managed individually. ?In the future, planetary exploration will evolve into more complex automated missions involving numerous and heterogeneous devices such as rovers, orbiters, fixed stations, UAVs, airships, mobiles sensors or even submarine. In addition, missions will be executed in phases related to the arrival of new machines or the end of the activity of others. It is difficult to imagine that the whole supervision process of such a mission can be effectively managed from Earth. The subject of this research is to study the interaction mechanisms that might be embedded in the agents to improve, for example, the autonomy of an insertion phase of a new machine in a pre-existing teams network. It is particularly important to consider how we can characterize the "skills" of an agent and how devices would, dynamically, share this information in order to build an appropriate teams and achieve the mission objectives. The overall theme is about the dynamic and autonomous organization of multi-agent systems

La détection et le suivi de cibles sont des missions fréquentes pour la robotique mobile, que le contexte soit civil, industriel ou militaire. Ces applications constituent un domaine de choix pour la planification multirobot, et sont abordées par de multiples communautés selon différents points de vue. Nous proposons dans un premier temps une taxonomie commune qui permetde regrouper et de comparer les différentes approches de ces problèmes, afin de mieux les analyser et de mettre en évidence leurs lacunes respectives. En particulier, on note la faible représentativité des modèles exploités, peu expressifs : la plupart des algorithmes évoluent dans un monde en deux dimensions où les observations et le déplacement sont conditionnés par lesmêmes obstacles. Ces modèles éloignés de la réalité nous semblent trop restrictifs pour pleinement exploiter la synergie des équipes multirobot hétérogènes : nous proposons une organisation des différents modèles nécessaires, en explicitant une séparation claire entre modèles et algorithmes de planification. Cette organisation est concrétisée par une librairie qui structure lesmodèles disponibles et définit les requêtes nécessaires aux algorithmes de planification. Dans un second temps, nous proposons un ensemble d’algorithmes utilisant les modèles définis précédemment pour planifier des missions de patrouille de zones et de poursuite de cibles. Ces algorithmes s’appuient sur un formalisme mathématique rigoureux afin d’étudier l’impact des modèlessur les performances. Nous analysons notamment l’impact sur la complexité – c’est-à-dire en quoi des modèles plus élaborés impactent la complexité de résolution – et sur la qualité des solutions résultantes, indépendamment des modèles, selon des métriques usuelles. D’une manière plus générale, les modèles sont un lien essentiel entre l’Intelligence Artificielle et la Robotique : leur enrichissement et leur étude approfondie permettent d’exhiber des comportements plus efficaces pour la réussite des missions allouées aux robots. Cette thèse contribue à démontrer l’importance des modèles pour la planification et la conduite de mission multirobots
Detecting, localizing or following targets is at the core of numerous robotic applications in industrial, civilian and military application contexts. Much work has been devoted in various research communities to planning for such problems, each community with a different standpoint. Our thesis first provides a unifying taxonomy to go beyond the frontiers of specific communities and specific problems, and to enlarge the scope of prior surveys. We review various work related to each class of problems identified in the taxonomy, highlighting the different approaches, models and results. This analysis specifically points out the lack of representativityof the exploited models, which are in vast majority only 2D single-layer models where motion and sensing are mixed up. We consider those unrealistic models as too restrictive to handle the full synergistic potential of an heterogeneous team of cooperative robots. In response to this statement, we suggest a new organisation of the necessary models, stating clearly the links and separation between models and planning algorithms. This has lead to the development of a C++ library that structures the available models and defines the requests required by the planning process. We then exploit this library through a set of algorithms tackling area patrolling and target tracking. These algorithms are supported by a sound formalism and we study the impact of the models on the observed performances, with an emphasis on the complexity and the quality of the resultingsolutions. As a more general consideration, models are an essential link between Artificial Intelligence and applied Robotics : improving their expressiveness and studying them rigorously are the keys leading toward better robot behaviours and successful robotic missions. This thesis help to show how important the models are for planning and other decision processes formulti-robot missions

Dans le contexte de guerre des mines (MCM), il est important de revisiter les objets potentiellement dangereux afin de les identifier et les neutraliser s’il s’agit effectivement de mines. Cette dangereuse tâche était habituellement réalisée par des plongeurs démineurs qui sont petit à petit remplacés par des drones sous-marins. Le design « low cost » des robots de revisite/destruction de mines ne permet en général pas de garantir la revisite d’une cible géolocalisée en allant droit dessus. De plus, le robot pourrait commencer sa mission sous-marine à une distance éloignée et l’absence de positionnement GPS en environnement sous-marin imposent l’élaboration d’une stratégie afin de garantir la revisite de la cible. En se basant sur des informations a priori de l’environnement et notamment la présence de points de repère (amers), le problème est résolu par la planification d’une stratégie à suivre en prenant en compte les incertitudes de déplacement inhérentes en milieu sous-marin. Dans un contexte d’erreurs bornées, une approche ensembliste est proposée. Premièrement, en se basant sur la position et la forme des amers, ainsi que la zone visible du capteur embarqué, les cartes de recalages sont construites afin de définir les poses du robot qui permettent de détecter les différents amers afin de réduire l’incertitude de position du robot.Deuxièmement, en se basant sur un modèle paramétrique de déplacement avec des paramètres incertains, une stratégie haut-niveau est proposée à travers l’optimisation d’un graphe. La stratégie consiste à naviguer entre les cartes de recalage afin de réduire l’incertitude de position du robot et finalement garantir la revisite de la cible souhaitée
In the Mine Counter Measure (MCM) context in the underwater environment, it is vital to revisit some potentially dangerous objects to identify and neutralize them if they are actually mines. This dangerous task was usually performed by humandivers but more and more it is conducted by unmanned underwater robots. Due to the low cost design of the revisit/mine-killer robot, going straightforward to the geolocalized suspicious object does not guarantee that the robot will redetect it.Moreover the robot may dive at a far position from the target and the lack of absolute positioning system in underwater environment demands a strategy to follow to guarantee the revisit of this target. Based on a priori information in the working area and especially the presence of geolocalized landmarks, the problem is solved as a motion planning problem considering uncertainties due to the increasing error when navigating underwater. In the context of bounded errors, the problem is solved in a set-membership manner. Firstly, based on the location and the shape of the landmarks, and on the visibility area of the sensor embedded, the registration maps are computed indicating the sets of robot poses to detect the different landmarks considered in order to reduce the uncertainty on the robot position. Secondly, based on a parametric motion model with uncertain parameters, an high level strategy is provided through a raph optimization. The strategy consists in navigating between the registration maps toreduce each times the uncertainty in position of therobot and finally to guarantee the reachability of agoal area corresponding to the redetection of the target

Le développement de véhicules autonomes est loin d'être une tâche aisée. Ceci est vrai en particulier pour les véhicules sous-marins car il n'est pas possible de les superviser durant les phases d'essai. Si ce constat est vrai pour un véhicule, il l'est encore davantage dans le cadre de la coopération multi-véhicule, à plus forte raison lorsque ceux-ci sont hétérogènes (aériens, sous-marins, terrestres,. . . ). Dans ce contexte, l'utilisation d'un simulateur Hardware-In-Loop (c'est-à-dire un simulateur capable d'être directement connecté au contrôleur réel des véhicules) s'avère nécessaire pour aborder les problématiques liées à ce type d'expérimentations (localisation des entités, stratégies de commande coordonnée, fusion de données,. . . ) Nous avons donc développé une infrastructure de simulation multi-véhicule hétérogènes, supportant les communications inter-véhicules. Cette thèse expose les motivations, la conception, et la mise en oeuvre de ce système de simulation (appelé Thetis). Des résultats montrant une simulation de mission de coopération entre un véhicule autonome de surface et 2 véhicules autonomes sous-marins sont présentés

Ces travaux de thèse s'inscrivent dans le cadre du projet européen CommRob impliquant des partenaires académiques et industriels. Le but du projet est la conception d'un robot compagnon évoluant en milieu structuré, dynamique et fortement encombré par la présence d'autres agents partageant l'espace (autres robots, humains). Dans ce cadre, notre contribution porte plus spécifiquement sur la perception multimodale des usagers du robot (utilisateur et passants). La perception multimodale porte sur le développement et l'intégration de fonctions perceptuelles pour la détection, l'identification de personnes et l'analyse spatio-temporelle de leurs déplacements afin de communiquer avec le robot. La détection proximale des usagers du robot s'appuie sur une perception multimodale couplant des données hétérogènes issues de différents capteurs. Les humains détectés puis reconnus sont alors suivis dans le flot vidéo délivré par une caméra embarquée afin d'en interpréter leurs déplacements. Une première contribution réside dans la mise en place de fonctions de détection et d'identification de personnes depuis un robot mobile. Une deuxième contribution concerne l'analyse spatio-temporelle de ces percepts pour le suivi de l'utilisateur dans un premier temps, de l'ensemble des personnes situées aux alentours du robot dans un deuxième temps. Enfin, dans le sens des exigences de la robotique, la thèse comporte deux volets : un volet formel et algorithmique qui tire pertinence et validation d'un fort volet expérimental et intégratif. Ces développements s'appuient sur notre plateforme Rackham et celle mise en œuvre durant le projet CommRob
This work has been realized under the CommRob European project involving several academic and industrial partners. The goal of this project is to build a robot companion able to act in structured and dynamic environments cluttered by other agents (robots and humans). In this context, our contribution is related to multimodal perception of humans from the robot (users and passers-by). The multimodal perception induces the development and integration of perceptual functions able to detect, to identify the people and to track the motions in order to communicate with the robot. Proximal detection of the robot's users uses a multimodal perception framework based on heterogeneous data fusion from different sensors. The detected and identified users are then tracked in the video stream extracted from the embedded camera in order to interpret the human motions. The first contribution is related to the definition of perceptual functions for detecting and identifying humans from a mobile robot. The second contribution concerns the spatio-temporal analysis of these percepts for user tracking. Then, this work is extended to multi-target tracking dedicated to the passers by. Finally, as it is frequently done in robotics, our work contains two main topics: on one hand the approaches are formalized; on the other hand, these approaches are integrated and validated through live experiments. All the developments done during this thesis has been integrated on our platform Rackham and on the CommRob platform too

Malgré le grand succès de l'Internet des Objets, la plupart de ses applications sont basées uniquement sur l'actionnement statique. Cependant, l'ajout d'un rôle actif pour les actionneurs sera nécessaire afin d'optimiser les systèmes où ils sont présents. Pour ce faire, dans cette thèse, nous introduisons un nouveau concept appelé Internet des Objets Hétérogènes qui prend en compte les actionnements statique et dynamique. L'actionnement dynamique est fourni par un robot mobile ou un capteur mobile. Dans ce cas, nous exploitons le potentiel de la mobilité contrôlée en proposant des algorithmes efficaces pour maintenir la connectivité entre les dispositifs. Nous montrons par simulation l'efficacité des algorithmes proposés et leur performance en termes de temps de convergence, de connectivité et de distance parcourue. Une fois que la connectivité entre les dispositifs est garantie, un autre défi majeur qui devrait être résolu est l'énorme quantité de données qu'ils génèrent. Pour faire face à ce problème, nous proposons une approche d'inférence bayésienne qui permet d'éviter la transmission des données fortement corrélées. L'algorithme de propagation de croyance, couplé au modèle de champ aléatoire de Markov, est utilisé dans ce cas pour inférer les données manquantes. Selon différents scénarios, notre approche est évaluée sur la base des données réelles recueillies à partir des capteurs déployés sur des environnements intérieurs et extérieurs. Les résultats montrent que notre approche réduit considérablement la quantité de données transmises et la consommation d'énergie, tout en maintenant un niveau acceptable d'erreur d'inférence et de qualité de l'information
Despite of the large success of IOT, most of its applications are based only on static actuation. However, adding an active role for actuators will be needed, in order to optimize the systems where they are present. To achieve this goal, in this thesis, we introduce a new concept called Internet of Heterogeneous Things which takes into account both static and dynamic actuation. The dynamic actuation is provided by a mobile robot or a mobile sensor. In this case, we exploit the potential of controlled mobility by proposing efficient algorithms to maintain the global connectivity among devices. We show by simulation the efficiency of the proposed algorithms and their performance in terms of convergence time, connectivity, and traveled distance. Once the connectivity among devices is guaranteed, another major challenge that should be solved is the huge amount of data they generate and transmit. To tackle this problem, we propose a Bayesian Inference Approach which allows avoiding the transmission of high correlated data. Belief Propagation algorithm, coupled with the Markov Random Field model, is used in this case to reconstruct the missing sensing data. According to different scenarios, our approach is evaluated based on the real data collected from sensors deployed on indoor and outdoor environments. The results show that our proposed approach reduces drastically the number of transmitted data and the energy consumption, while maintaining an acceptable level of inference error and information quality

Si l'utilisation d'un véhicule autonome présente un intérêt certain, l'utilisation simultanée de plusieurs robots, potentiellement différents permet d'améliorer la qualité des acquisitions et la rapidité avec lesquelles elles sont effectuées. Le déploiement de plateformes multi-capteurs sous-entend donc qu'il est nécessaire de mettre en œuvre une commande et une stratégie de commande coordonnée de la formation. Les difficultés de localisation et de communication rendent d'emblée la tâche difficile. Dès lors, il n'est plus concevable de mettre en œuvre une flottille d'engins autonomes sans avoir testé au préalable la faisabilité de la mission, le comportement logico-temporel du contrôleur des engins, l'efficacité des algorithmes employés et le bon fonctionnement de tous les sous-systèmes. Ceci est d'autant plus vrai lorsque les engins sont hétérogènes, proviennent d'organisations ou d'institutions différentes et sont rassemblés pour l'accomplissement d'une mission commune.
La complexité des architectures de contrôle d'une part et les difficultés soulevées par le choix de stratégies de contrôle multi-véhicules d'autre part, rendent nécessaires la création de nouveaux outils de simulation permettant de tester et valider lois de commande et architectures de contrôle tout en détectant les inconsistances préliminaires des scenarios envisagés. L'objet de cette thèse est donc l'étude d'un outil de simulation collaboratif appelé THETIS.
Il s'agit d'un simulateur conçu avant tout pour aborder les problèmes liés au contexte de la flottille. Il est multi-véhicules hétérogènes puisqu'il permet de simuler par exemple, un scenario dans lequel un AUV (Autonomous Underwater Vehicle) et un ASV (Autonomous Surface Vehicle) interviennent simultanément. Les véhicules peuvent communiquer entre eux au sein de la simulation et les contraintes liées au milieu de propagation (interférences, bande passante, atténuation...) d'une part et à l'utilisation de matériel spécifique (temps de réveil, conflit émission/réception...) d'autre part sont prises en compte. L'architecture du simulateur est ouverte pour faciliter l'intégration et la mise à disposition pour tous, du travail de modélisation des différentes équipes possédant des compétences propres, tout en favorisant la réutilisabilité et la modularité de ces modèles. La capacité du système proposé à réaliser des simulations Hardware-In-The-Loop permet de tester et valider le comportement temporel du contrôleur. Par ailleurs ce simulateur est distribué afin de pouvoir étendre dynamiquement la puissance de calcul nécessitée par l'augmentation du nombre de véhicules et/ou la complexification des modèles, tout en respectant les contraintes temps-réel et le découplage temporel entre la commande et l'évolution des modèles dynamiques.
THETIS est donc un des seuls outils à l'heure actuelle répondant aux contraintes liées au contexte de la simulation de robots marins en flottille. Nous présentons des tests préliminaires mettant en œuvre un AUV de classe Taipan (développée au LIRMM en France) d'une part et un ASV Charlie (développé par l'ISSIA en Italie) d'autre part qui possèdent des architectures de contrôle différentes, et démontrons ainsi la faisabilité et la validité de notre approche.

Dans cette thèse, nous étudions le problème de la récolte d'information dans un environnement inconnu et partiellement observable avec des agents hétérogènes. Nous considérons un environnement composé de différents points d'intérêt, avec pour objectif de coordonner des agents hétérogènes dans le but de récolter de l'information sur ces points d'intérêt. L'hétérogénéité des agents peut apparaître sous différentes formes : plusieurs agents ayant des capacités d'observation différentes, des capacités d'embarquement différentes, des ressources différentes, ou bien un seul agent embarquant plusieurs capteurs hétérogènes. Dans un premier temps, nous avons proposé un modèle de récolte d'information avec plusieurs agents hétérogènes dans un environnement partiellement observable mais topologiquement connu. Ce modèle, que nous avons nommé Meta-MDP, est basé sur les processus décisionnels de Markov, et fonctionne en deux parties : premièrement, pour chaque agent et chaque point d'intérêt, nous calculons une politique pour récolter de l'information sur ce point. Ensuite, nous calculons une politique d'allocation des points d'intérêts aux agents de manière à optimiser la récolte d'information sur le long terme. Nous avons ensuite étendu ce modèle au cas où nous avons un agent embarquant plusieurs capteurs hétérogènes (typiquement un capteur laser et une caméra) dans un environnement inconnu dans le but de construire une carte de l'environnement tout en récoltant de l'information sur les éventuels points d'intérêt
In this thesis, we study the problem of information gathering in an unknown and partially observable environment with heterogeneous agents. We consider an environment containing a set of interest points, with the objective of coordinating heterogeneous agents in order to gather information on these points. The heterogeneity of the agents can manifest in various ways: multiple agents with different observation capacities, different transport capabilities, varying resources, or a single agent equipped with multiple heterogeneous sensors. We started by proposing a model to gather information with multiple heterogeneous agents in a partially observable yet topologically known environment. This model, which we have named Meta-MDP, is based on Markov decision processes and operates in two stages: first, for each agent and each interest point, we calculate a policy to gather information on that particular point. Then, we compute a policy for allocating interest points to agents in a way that optimizes long-term information gathering. Then, we extended this model to the case where a single agent, equipped with multiple heterogeneous sensors (typically a laser sensor and a camera), operates in an unknown environment with the goal of building a map of the environment while simultaneously gathering information on potential interest points

Cette thése traite du contrôle de la formation et du confinement variant dans le temps pour les systèmes multi-agents linéaires invariants avec hétérogénéité en tenant compte des délais d’entrée / sortie constants / variables dans le temps et des perturbations adaptées / incompatibles sous topologie de communication dirigée et fixe. De nouveaux formats de formes de formation variables dans le temps pour des systèmes homogènes et hétérogènes sont proposés. Les contrôleurs, conçus sur la base de techniques prédictives et adaptatives avec une technique d’observation, sont entièrement distribués et peuvent être appliqués à des systèmes à grande échelle. L’application sur les systèmes robotisés multi hétérogènes linéarisés est vérifiée
This thesis deals with the time-varying formation and containment control for linear time-invariant multi-agent systems with heterogeneity considering constant / time-varying input / output delays and matched / mismatched disturbances under directed and fixed communication topology. New formats of time-varying formation shapes for homogeneous and heterogeneous systems are proposed. The controllers, which are designed based on predictive and adaptive techniques with observer technique, are fully distributed and can be applied to large-scale systems. The application on linearized heterogeneous multi mobile robot systems is verified

Dans le cadre de missions réalisées conjointement par un agent artificiel (robot, drone) et un agent humain, nous présentons un contrôleur de la dynamique de l'autorité, fondé sur un graphe de dépendances entre ressources génériques contrôlables par les deux agents, dont l'objectif est d'adapter le comportement de l'agent artificiel ou de l'agent humain en cas de conflit d'autorité sur ces ressources. Nous définissons l'autorité relative de deux agents par rapport au contrôle d'une ressource, ainsi que la notion de conflit d'autorité sur une ressource. La détection d'un conflit déclenche une révision du plan de l'agent artificiel, fondée sur l'état courant des ressources et des relations d'autorité. Le contrôleur de la dynamique de l'autorité est mis en œuvre par l'outil MNMS (Multiple (Petri) Nets Management System), développé au cours de la thèse, qui permet la manipulation des ressources génériques, dépendances entre ressources et relations d'autorité, ainsi que l'intégration au sein d'une architecture robotique.

Les travaux de cette thèse adressent la problématique de la coopération aéro-terrestre pour la cartographie de l’espace navigable. La nécessité d’une carte pour la navigation et la planification de chemins pour les robots terrestres n’est plus à prouver. L’utilisation d’une coopération aéro-terrestre pour créer une carte navigable à destination du robot terrestre a plusieurs intérêts. Premièrement, le drone peut cartographier rapidement une zone grâce à son champ de vision étendu et ses capacités de déplacement. Deuxièmement, la fusion des cartes créées par ces deux agents permet de tirer le meilleur profit des deux points de vue : la cohérence de la vue aérienne globale et la précision de la vue terrestre locale. Pour répondre à cette problématique, nous proposons une méthode qui s’appuie sur la création de cartes hybrides et leur fusion. Les cartes sont construites en utilisant le squelette de l’espace navigable terrestre comme support d’un graphe contenant également des informations métriques locales de l’environnement. La mise en correspondance des cartes aérienne et terrestre s’effectue à l’aide d’un appariement point à point déterminé grâce à une mesure de dissimilarité appropriée. Cette dernière est définie pour répondre aux critères d’invariance et de discriminance dans ce contexte. La mise en correspondance est ensuite utilisée pour fusionner les cartes entre elles. Les cartes fusionnées peuvent être utilisées par le robot au sol pour effectuer sa mission. Elles permettent également de propager des informations telles que des coordonnées GPS à des robots et dans des lieux où ce dispositif n’est pas disponible. Des expérimentations en environnements virtuels et réels sont réalisées pour valider cette approche et en tracer les perspectives
This work aims to study the problem of air-ground robotic cooperation for collaborative traversability mapping. The need for a map for navigation and path planning for terrestrial robots is no longer to be proven. The use of air-ground cooperation to create a navigable map for the ground robots has several interests. First, the drone can quickly map an area through its large field of vision and traveling capabilities. Second, the fusion of maps based on these two agents makes it possible to draw the best benefits from both points of views: the coherence of the global aerial view and the accuracy of the local ground view. To answer this problem, we propose a method that relies on the construction of a unified model of hybrid maps and their fusion.The maps are built using the skeleton of the traversability space as a support for graphs also containing local metric and potentialy semantic information of the environment. The maching of aerial and ground maps is done using a point to point correlation based on an appropriate dissimilarity measure. This measure is defined to meet invariance and discriminance criteria. The matching is then used to merge the maps into an augmented traversability map. The merged maps can be used by the ground robot to perform its mission. They also make it possible to deploy information such as GPS coordinates to robots in GPS denied environments. Experiments in virtual and real world environments have been carried out to validate this approach and map out future perspetives

Une des finalités du traitement d’antenne est la détection et la localisation de cibles en milieu bruité. Dans la plupart des cas pratiques, comme par exemple le RADAR ou le SONAR actif, il faut estimer dans un premier temps les propriétés statistiques du bruit, et plus précisément sa matrice de covariance ; on dispose à cette fin de données secondaires supposées identiquement distribuées. Dans ce contexte, les hypothèses suivantes sont généralement formulées : bruit gaussien, données secondaires ne contenant que du bruit, et bien sûr matériels fonctionnant parfaitement. Il est toutefois connu aujourd’hui que le bruit en RADAR est de nature impulsive et que l’hypothèse Gaussienne est parfois mal adaptée. C’est pourquoi, depuis quelques années, le bruit et en particulier le fouillis de sol est modélisé par des processus elliptiques, et principalement des Spherically Invariant Random Vectors (SIRV). Dans ce nouveau cadre, la Sample Covariance Matrix (SCM) estimant classiquement la matrice de covariance du bruit entraîne des pertes de performances très importantes des détecteurs / estimateurs. Dans ce contexte non-gaussien, d’autres estimateurs de la matrice de covariance mieux adaptés à cette statistique du bruit ont été développés : la Matrice du Point Fixe (MPF) et les M-estimateurs.Parallèlement, dans un cadre où le bruit se décompose sous la forme d’une somme d’un fouillis rang faible et d’un bruit blanc, la matrice de covariance totale est structurée sous la forme rang faible plus identité. Cette information peut être utilisée dans le processus d'estimation afin de réduire le nombre de données nécessaires. De plus, il aussi est possible d'utiliser le projecteur orthogonal au sous espace fouillis à la place de la matrice de covariance ce qui nécessite moins de données secondaires et d’être aussi plus robuste aux données aberrantes. On calcule classiquement ce projecteur à partir d'un estimateur de la matrice de covariance. Néanmoins l'état de l'art ne présente pas d'estimateurs à la fois être robustes aux distributions hétérogènes, et rendant compte de la structure rang faible des données. C'est pourquoi ces travaux se focalisent sur le développement de nouveaux estimateurs (de covariance et de sous espace), directement adaptés au contexte considéré. Les contributions de cette thèse s'orientent donc autour de trois axes :- Nous présenterons tout d'abord un modèle statistique précis : celui de sources hétérogènes ayant une covariance rang faible noyées dans un bruit blanc gaussien. Ce modèle et est, par exemple, fortement justifié pour des applications de type radar. Il à cependant peu été étudié pour la problématique d'estimation de matrice de covariance. Nous dériverons donc l'expression du maximum de vraisemblance de la matrice de covariance pour ce contexte. Cette expression n'étant pas une forme close, nous développerons différents algorithmes pour tenter de l'atteindre efficacement.- Nous développons de nouveaux estimateurs directs de projecteur sur le sous espace fouillis, ne nécessitant pas un estimé de la matrice de covariance intermédiaire, adaptés au contexte considéré.- Nous étudierons les performances des estimateurs proposés et de l'état de l'art sur une application de Space Time Adaptative Processing (STAP) pour radar aéroporté, au travers de simulations et de données réelles
One purpose of array processing is the detection and location of a target in a noisy environment. In most cases (as RADAR or active SONAR), statistical properties of the noise, especially its covariance matrix, have to be estimated using i.i.d. samples. Within this context, several hypotheses are usually made: Gaussian distribution, training data containing only noise, perfect hardware. Nevertheless, it is well known that a Gaussian distribution doesn’t provide a good empirical fit to RADAR clutter data. That’s why noise is now modeled by elliptical process, mainly Spherically Invariant Random Vectors (SIRV). In this new context, the use of the SCM (Sample Covariance Matrix), a classical estimate of the covariance matrix, leads to a loss of performances of detectors/estimators. More efficient estimators have been developed, such as the Fixed Point Estimator and M-estimators.If the noise is modeled as a low-rank clutter plus white Gaussian noise, the total covariance matrix is structured as low rank plus identity. This information can be used in the estimation process to reduce the number of samples required to reach acceptable performance. Moreover, it is possible to estimate the basis vectors of the clutter-plus-noise orthogonal subspace rather than the total covariance matrix of the clutter, which requires less data and is more robust to outliers. The orthogonal projection to the clutter plus noise subspace is usually calculated from an estimatd of the covariance matrix. Nevertheless, the state of art does not provide estimators that are both robust to various distributions and low rank structured.In this Thesis, we therefore develop new estimators that are fitting the considered context, to fill this gap. The contributions are following three axes :- We present a precise statistical model : low rank heterogeneous sources embedded in a white Gaussian noise.We express the maximum likelihood estimator for this context.Since this estimator has no closed form, we develop several algorithms to reach it effitiently.- For the considered context, we develop direct clutter subspace estimators that are not requiring an intermediate Covariance Matrix estimate.- We study the performances of the proposed methods on a Space Time Adaptive Processing for airborne radar application. Tests are performed on both synthetic and real data

Cette thèse porte sur la perception multimodale de l'homme pour l'Interaction Homme-Robot (IHR). Elle a été financée par le projet ANR Contint RIDDLE (2012 - 2015). Ce projet est centré sur le développement d'un robot d'assistance pour les personnes âgées atteintes de troubles cognitifs légers. Celui-ci a pour but de répondre à un besoin grandissant d'aide à domicile envers les personnes âgées vivant seules. En effet, la population vieillissant de plus en plus, on estime qu'environ 33% des français auront plus de 60 ans en 2060. L'enjeu est donc de programmer un robot interactif (via ses capacités perceptuelles) capable d'apprendre la relation entre l'usager et un sous-ensemble d'objets du quotidien de ce dernier, soit des objets pertinents, présents ou possiblement égarés dans l'espace partagé du robot et de l'usager. Dans ce cadre, il reste de nombreux verrous à lever, notamment en termes de : (i) perception conjointe de l'homme et de son environnement, (ii) d'intégration sur un système robotisé, (iii) de validation par des scénarii mettant en jeu le robot et une personne âgée en interaction avec quelques objets usuels. La finalité du projet est de voir le robot répondre aux interrogations relatives à une dizaine d'objets courants (définis par une étude préliminaire sur une population qui se plaint de troubles cognitifs) par des actions appropriées. Par exemple, le robot signalera l'emplacement d'un objet en se déplaçant vers lui, en le saisissant ou en donnant des indications orales quant à sa position si l'objet n'est pas atteignable. Le projet RIDDLE est multipartenaire : il regroupe la société Magellium, le Gérontopôle de Toulouse, l'équipe MINC du LAAS-CNRS et l'entreprise Aldebaran Robotics dont le robot doit servir de plateforme pour les démonstrations finales. Cette thèse a été co-encadrée par Frédéric Lerasle et Isabelle Ferrané respectivement enseignants-chercheurs dans les équipes RAP du LAAS-CNRS et SAMoVA de l'IRIT-UPS. Lors de ce projet, nous avons, en partenariat avec le gérontopôle, défini un scénario robotique regroupant trois phases principales. Une phase de monitoring où le robot se trouve loin de l'utilisateur et l'observe de sa position, en attente d'une demande d'interaction, une phase d'interaction proximale où le robot se trouve proche de l'utilisateur et interagit avec lui, et enfin la transition qui permet au robot de passer d'une phase à l'autre. Ce scénario est donc construit de manière à créer un robot d'interaction proactif mais non-intrusif. Le caractère non-intrusif est matérialisé par la phase de monitoring. La proactivité est, quant à elle, matérialisée par la création d'un détecteur d'intentionnalité permettant au robot de comprendre de manière non-verbale la volonté de l'utilisateur de communiquer avec lui. Les contributions scientifiques de cette thèse recoupent divers aspects du projet : le scénario robotique, le détecteur d'intentionnalité, une technique de filtrage par essaim de particules, et enfin une technique bayésienne d'amélioration du taux d'erreur de mot à partir d'informations de distance. Cette thèse est divisée en quatre chapitres. Le premier traite du détecteur d'intentionnalité, le deuxième de la technique de filtrage développée, le troisième de la phase d'interaction proximale et des techniques employées, et enfin le dernier chapitre est centré sur les implémentations robotiques
This work is about human multimodal perception for human-robot interaction (HRI). This work was financed by the RIDDLE ANR Contint project (2012-2015). This project focuses on the development of an assisting robot for the elderly who experience small losses of memory. This project aims at coping with a growing need in human care for elder people living alone. Indeed in France, the population is aging and around 33% of the estimated population will be more than 60 years old by 2060. The goal is therefore to program an interactive robot (with perceptive capabilities), which would be able to learn the relationship between the user and a set of selected objects in their shared environment. In this field, lots of problems remain in terms of : (i) shared human-environment perception, (ii) integration on a robotic platform, and (iii) the validation of some scenarii about usual objects that involve both the robot and the elderly. The aim is to see the robot answer the user's interrogations about ten objects (defined by a preliminary study) with appropriate actions. For example, the robot will indicate the position of an object by moving towards it, grapping it or giving oral indications if it is not reachable. The RIDDLE project was formed by a consortium, with Magellium, the gerontology center of Toulouse, the MINC team from the LAAS-CNRS laboratory and Aldebaran Robotics. The final demonstrations will be led on the Rom´eo platform. This thesis has been co-directed by Fr´ed´eric Lerasle and Isabelle Ferran´e, respectively from the RAP team of LAAS-CNRS and the SAMoVA team of IRIT. Along the project, in partnership with the gerontology center, a robot scenario was determined following three major steps. During the first one -the "Monitoring step"- the robot is far from the user and waits for an intention of interaction. A "Proximal interaction step" is reached when the robot interacts with the user from a close position. Finally, the last step : the "Transition" allows the robot to move to reach the two previous ones. This scenario was built in order to create a not-intrusive proactive robot. This non-intrusiveness is materialized by the "monitoring step". The proactivity is achieved by the creation of a detector of user intention, allowing the robot to understand non-verbal information about the user's will to communicate with it. The scientific contributions of this thesis include various aspects : robotic scenarii, the detector of user intention, a filtering technique based on particle swarm optimization algorithm, and finally a Baysian scheme built to improve the word error rate given distance information. This thesis is divided in four chapters. The first one is about the detector of user intention. The second chapter moves on to the filtering technique. The third chapter will focus on the proximal interaction and the employed techniques, and finally the last chapter will deal with the robotic implementations

Les systèmes cyber-physiques (CPS en anglais) sont des systèmes distribués qui intègrent un large panel d'applications logicielles et de ressources de calcul hétérogènes connectées par divers moyens de communication (filaire ou non-filaire). Ces systèmes ont pour caractéristique de traiter en temps-réel, un volume important de données provenant de processus physiques, chimiques ou biologiques. Une problématique essentielle dans la phase de conception des CPSs est de prédire le comportement temporel des applications logicielles et de fournir des garanties de performances pour ces applications. Afin de répondre à cette problématique, des stratégies d'ordonnancement statique sont nécessaires. Ces stratégies doivent tenir compte de plusieurs contraintes, notamment les contraintes de dépendances cycliques induites par les boucles de calcul des applications ainsi que les contraintes de ressource et de communication des architectures de calcul. En effet, les boucles étant l'une des parties les plus critiques en temps d'exécution pour plusieurs applications de calcul intensif, le comportement temporel et les performances optimales des applications logicielles dépendent de l'ordonnancement optimal des structures de boucles embarqués dans les programmes de calcul. Pour prédire le comportement temporel des applications logicielles et fournir des garanties de performances pour ces applications, les stratégies d'ordonnancement statiques doivent donc explorer et exploiter efficacement le parallélisme embarqué dans les patterns d'exécution des programmes à boucles intensives tout en garantissant le respect des contraintes de ressources et de communication des architectures de calcul. L'ordonnancement d'un programme à boucles intensives sous contraintes ressources et communication est un problème complexe et difficile. Afin de résoudre efficacement ce problème, il est indispensable de concevoir des heuristiques. Cependant, pour concevoir des heuristiques efficaces, il est important de caractériser l'ensemble des solutions optimales pour le problème d'ordonnancement. Une solution optimale pour un problème d'ordonnancement est un ordonnancement qui réalise un objectif optimal de performance. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème d'ordonnancement des programmes à boucles intensives sur des architectures de calcul multiprocesseurs hétérogènes sous des contraintes de ressource et de communication, avec l'objectif d'optimiser le débit de fonctionnement des applications logicielles. Pour ce faire, nous utilisons les modèles de flots de données statiques pour décrire les structures de boucles spécifiées dans les programmes de calcul et nous concevons des stratégies d'ordonnancement périodiques sur la base des propriétés structurelles et mathématiques de ces modèles afin de générer des solutions optimales et approximatives d'ordonnancement
Cyber-physical systems (CPSs) are distributed computing-intensive systems, that integrate a wide range of software applications and heterogeneous processing resources, each interacting with the other ones through different communication resources to process a large volume of data sensed from physical, chemical or biological processes. An essential issue in the design stage of these systems is to predict the timing behaviour of software applications and to provide performance guarantee to these applications. In order tackle this issue, efficient static scheduling strategies are required to deploy the computations of software applications on the processing architectures. These scheduling strategies should deal with several constraints, which include the loop-carried dependency constraints between the computational programs as well as the resource and communication constraints of the processing architectures intended to execute these programs. Actually, loops being one of the most time-critical parts of many computing-intensive applications, the optimal timing behaviour and performance of the applications depends on the optimal schedule of loops structures enclosed in the computational programs executed by the applications. Therefore, to provide performance guarantee for the applications, the scheduling strategies should efficiently explore and exploit the parallelism embedded in the repetitive execution patterns of loops while ensuring the respect of resource and communications constraints of the processing architectures of CPSs. Scheduling a loop under resource and communication constraints is a complex problem. To solve it efficiently, heuristics are obviously necessary. However, to design efficient heuristics, it is important to characterize the set of optimal solutions for the scheduling problem. An optimal solution for a scheduling problem is a schedule that achieve an optimal performance goal. In this thesis, we tackle the study of resource-constrained and communication-constrained scheduling of loop-intensive applications on heterogeneous multiprocessor architectures with the goal of optimizing throughput performance for the applications. In order to characterize the set of optimal scheduling solutions and to design efficient scheduling heuristics, we use synchronous dataflow (SDF) model of computation to describe the loop structures specified in the computational programs of software applications and we design software pipelined scheduling strategies based on the structural and mathematical properties of the SDF model

CETTE THESE TRAITE DU PROBLEME DE LA LOCALISATION DANS UN ENVIRONNEMENT TRIDIMENSIONNEL (3D) D'UN ROBOT MOBILE AUTONOME, AINSI QUE DE CELUI DE LA MODELISATION DE TERRAIN. DEUX DOMAINES TYPIQUES D'APPLICATION DE CE TRAVAIL SONT LA ROBOTIQUE MOBILE D'INTERVENTION (SECURITE CIVILE,) ET L'EXPLORATION PLANETAIRE. LA CONTRIBUTION DE LA THESE SE SITUE SURTOUT AU NIVEAU DE LA LOCALISATION D'UN ROBOT DANS UN ENVIRONNEMENT SEMI-STRUCTURE OU NON STRUCTURE. UN ETAT DE L'ART CONCERNANT D'UNE PART LES PRINCIPAUX CAPTEURS UTILISABLES, ET D'AUTRE PART LA MODELISATION, EST PRESENTE. L'ACCENT EST MIS SUR LES CAPTEURS INERTIELS ET SUR LA MODELISATION DE FORMES NON STRUCTUREES ; LE CHOIX DES CAPTEURS UTILISES, AINSI QUE CELUI DES PRIMITIVES GEOMETRIQUES RETENUES, SONT JUSTIFIES. DANS UN PREMIER TEMPS, UNE APPROCHE POUR LA LOCALISATION DU ROBOT A L'AIDE D'AMERS DE TYPE STRUCTURE, MAIS EVENTUELLEMENT NATURELS, EST PRESENTEE. LE PROBLEME DE LA FUSION INCREMENTALE D'UN MODELE DE LOCALISATION BASE SUR DES PRIMITIVES HETEROGENES, A PARTIR DE LA DETECTION DE LIGNES VERTICALES (ARBRES, COLONNES) OU DE MURS, EST TRAITE. PLUSIEURS APPROCHES POUR LE RECALAGE DE LA POSITION DU ROBOT ET LA FUSION DES DONNEES HETEROGENES SONT COMPAREES. UNE STRATEGIE DE CHOIX DES DIFFERENTS AMERS EST ENFIN PROPOSEE. DANS UN DEUXIEME TEMPS, LE PROBLEME DE LA MODELISATION DE TERRAIN ACCIDENTE ET DU RECALAGE SUR DES CARACTERISTIQUES NON STRUCTUREES DE L'ENVIRONNEMENT EST ABORDE. UNE METHODE DE MODELISATION DU TERRAIN PAR HIERARCHIE DE B-SPLINES EST PROPOSEE, ET LA CONSTRUCTION INCREMENTALE DU MODELE DE TERRAIN EST TRAITEE. LE MODELE ANALYTIQUE OBTENU PERMET D'EXTRAIRE DIVERS INVARIANTS 3D, COMME DES MAXIMA D'ALTITUDE OU DES POINTS DE FORTE COURBURE ; L'ASPECT MULTI-RESOLUTION PERMET DE FOCALISER PROGRESSIVEMENT LA RECHERCHE DE TELLES CARACTERISTIQUES. FINALEMENT, UNE METHODE DE LOCALISATION FAISANT COOPERER L'EXTRACTION DE CARACTERISTIQUES AVEC DES TECHNIQUES DE TYPE CORRELATION EST PROPOSEE. LES DIFFERENTES METHODES DEVELOPPEES ONT FAIT L'OBJET D'UNE VALIDATION SUR PLUSIEURS ROBOTS MOBILES EXPERIMENTAUX

La numérisation 3D du patrimoine bâti est un procédé qui s’inscrit dans de multiples applications (documentation, visualisation, etc.), et peut tirer profit de la diversité des techniques de mesure disponibles. Afin d’améliorer la complétude et la qualité des livrables, de plus en plus de projets de numérisation s’appuient sur la combinaison de nuages de points provenant de différentes sources. La connaissance des performances propres aux différents capteurs, ainsi que de la qualité de leurs mesures, est alors souhaitable. Par la suite, plusieurs pistes peuvent être explorées en vue d’intégrer des nuages hétérogènes au sein d’un même projet, de leur recalage à la modélisation finale. Une approche pour le recalage simultané de plusieurs nuages de points est exposée dans ces travaux. La gestion de potentielles fautes parmi les observations, ou de bruit de mesure inhérent à certaines techniques de levé, est envisagée à travers l’ajout d’estimateurs robustes dans la méthodologie de recalage
Three dimensional digitization of built heritage is involved in a wide range of applications (documentation, visualization, etc.), and may take advantage of the diversity of measurement techniques available. In order to improve the completeness as well as the quality of deliverables, more and more digitization projects rely on the combination of data coming from different sensors. To this end, the knowledge of sensor performances along with the quality of the measurements they produce is recommended. Then, different solutions can be investigated to integrate heterogeneous point clouds within a same project, from their registration to the modeling steps. A global approach for the simultaneous registration of multiple point clouds is proposed in this work, where the introduction of individual weights for each dataset is foreseen. Moreover, robust estimators are introduced in the registration framework, in order to deal with potential outliers or measurement noise among the data