Добірка наукової літератури з теми "Algorithmes inspirés de la robotique"

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.

La reconnaissance d'objet est un grand défi à résoudre pour améliorer l'autonomie des robots. Bien que de nombreuses techniques aient été développées dans le domaine de la vision basée image, aucune d'entre elle ne tient la comparaison face à la perception humaine en termes de performance, de poids et de consommation. Le domaine de l'ingénierie neuromorphique où l'on cherche à reproduire sur puce le comportement d'organes humains, a récemment permis l'émergence de caméras asynchrones bio-inspirées. Les données générées par ces capteurs sont éparses, et asynchrones, ce qui permet le développement d'une vision artificielle adaptée à la scène visuelle en terme de coûts de calculs. Dans cette thèse est étudié l'impact de la prise en compte de temps relatifs précis, rendue possible par l'acquisition évènementielle sur la reconnaissance d'objet. Dans ce travail est d'abord introduit un système de reconnaissance d'objet basé sur des images implémenté sur un robot mobile visant à réaliser une cartographie sémantique. Ensuite sont quantitativement décrits les avantages d'une acquisition évènementielle gr\^ace à l'utilisation de l'information mutuelle. Des primitives visuelles de bas niveau correspondant à la description spatio-temporelle d'une scène dynamique sont ensuite décrites puis une implémentation en temps réel d'un algorithme de suivi de primitive est proposée pour des noyaux de Gabor orientés et de manière générale pour n'importe quel noyau. Finalement, une architecture complètement asynchrone de reconnaissance qui tire pleinement partie de l'information temporelle est présentée, cette méthode étant une extension du modèle HMAX qui s'inspire du cortex visuel des primates
The recognition of objects is a key challenge in increasing the autonomy of robots and their performances. Although many techniques of object recognition have been developed in the field of frame-based vision, none of them hold the comparison against human perception in terms of performance, weight and power consumption. Neuromorphic engineering models biological components into artificial chips. It recently provides an event-based camera inspired from a biological retina. The sparse, asynchronous, scene-driven visual data generated by these sensors allow the development of computationally efficient bio-inspired artificial vision. I focus in this thesis on studying how event-based acquisition and its accurate temporal precision can change object recognition by adding precise timing in the process. This thesis first introduces a frame-based object detection and recognition algorithm used for semantic mapping. It then studies quantitatively what are the advantages of using event-based acquisition using mutual information. It then inquires into low level event-based spatiotemporal features in the context of dynamic scene to introduce an implementation of a real-time multi-kernel feature tracking using Gabor filters or any kernel. Finally, a fully asynchronous time-oriented architecture of object recognition mimicking V1 visual cortex is presented. It extends the state of the art HMAX model in a pure temporal implementation of object recognition

Il devient difficile aujourd'hui de maintenir une amélioration des performances en vision artificielle tout en gardant une capacité de traitement embarqué temps-réel. L'étude du modèle de vision de l'être humain apporte différentes inspirations pour répondre à ce problème. La méthode utilisée par le composant bio-inspirée de BVS-Tech a attiré l'attention de la communauté par ses caractéristiques matérielles et sa mise en oeuvre dans plusieurs projets industriels. Mais l'absence de formalisme mathématique et de simulation de la méthode ne permet pas une analyse des performances de la méthode sur des bases académique. Cette thèse s'est appliquée à approfondir, formaliser et reproduire le concept du système. La modélisation mathématique et la création d'un simulateur ont permis de valider le concept de la méthode sur un set d'images artificielles et d'analyser son comportement et ses performances dans une application spécifique. Les résultats prometteurs mettent cependant en avant la forte dépendance paramétrique de la méthode. Deux extensions de la méthode ont récemment été proposées : l'adaptation automatique des caractéristiques d'entrée d'une part, et la mise en place d'un suivi de cible
High performance in real-time is one of today's challenge of embedded Computer Vision. The study of the human vision models inspires several solutions. The bio-inspired method used by the BVS-Tech component caught the attention of the community with its hardware characteristics and its application in different industrial projects. However, the lack of mathematical formalization and simulation of the method does not allow to analyse it on academical databases.This thesis focused on the understanding, the formalization and the reproduction of the method. The mathematical model and the simulator produced allowed to validate the concept on artificial images, to analyse its behaviour and performances in a specific application. The promising results shows, however, the strong influence of several parameters. Two extensions of the method have recently been proposed: the automatic adaptation of the feature inputs and the prediction integration

La présente thèse du domaine de la « Perception Bio-inspirée » se focalise plus particulièrement sur l’Attention Visuelle Artificielle et la Saillance Visuelle. Un concept de l’Attention Visuelle Artificielle inspiré du vivant, conduisant un modèle d’une telle attention artificielle bio-inspirée, a été élaboré, mis en œuvre et testé dans le contexte de la robotique autonome. En effet, bien qu’il existe plusieurs dizaines de modèles de la saillance visuelle, à la fois en termes de contraste et de cognition, il n’existe pas de modèle hybridant les deux mécanismes d’attention : l’aspect visuel et l’aspect cognitif.Pour créer un tel modèle, nous avons exploré les approches existantes dans le domaine de l’attention visuelle, ainsi que plusieurs approches et paradigmes relevant des domaines connexes (tels que la reconnaissance d’objets, apprentissage artificiel, classification, etc.).Une architecture fonctionnelle d’un système d’attention visuelle hybride, combinant des principes et des mécanismes issus de l’attention visuelle humaine avec des méthodes calculatoires et algorithmiques, a été mise en œuvre, expliquée et détaillée.Une autre contribution majeure du présent travail doctoral est la modélisation théorique, le développement et l’application pratique du modèle d’Attention Visuelle bio-inspiré précité, pouvant constituer un socle pour l’autonomie des systèmes robotisés d’assistance.Les études menées ont conclu à la validation expérimentale des modèles proposés, confirmant la pertinence de l’approche proposée dans l’accroissement de l’autonomie des systèmes robotisés – et ceci dans un environnement réel
Dealing with the field of "Bio-inspired Perception", the present thesis focuses more particularly on Artificial Visual Attention and Visual Saliency. A concept of Artificial Visual Attention, inspired from the human mechanisms, providing a model of such artificial bio-inspired attention, was developed, implemented and tested in the context of autonomous robotics. Although there are several models of visual saliency, in terms of contrast and cognition, there is no hybrid model integrating both mechanisms of attention: the visual aspect and the cognitive aspect.To carryout such a model, we have explored existing approaches in the field of visual attention, as well as several approaches and paradigms in related fields (such as object recognition, artificial learning, classification, etc.).A functional architecture of a hybrid visual attention system, combining principles and mechanisms derived from human visual attention with computational and algorithmic methods, was implemented, explained and detailed.Another major contribution of this doctoral work is the theoretical modeling, development and practical application of the aforementioned Bio-inspired Visual Attention model, providing a basis for the autonomy of assistance-robotic systems.The carried out studies and experimental validation of the proposed models confirmed the relevance of the proposed approach in increasing the autonomy of robotic systems within a real environment

La déficience visuelle touche aujourd'hui plus de 315 millions de personnes à travers le monde, un chiffre qui pourrait doubler d'ici 2030 du fait du vieillissement de la population. De par la diversité de ses causes, le nombre de personnes atteintes, et ses conséquences sur la qualité de vie, cette affection fait partie des problèmes de santé d'importance majeure. Les deux grandes approches holistiques pour compenser la perte ou l'absence de vision sont les systèmes de substitution sensorielle, restituant l'information visuelle par l'intermédiaire d'une autre modalité sensorielle (généralement l'audition ou le toucher), et les neuroprothèses visuelles. Ces dernières reproduisent à la surface du relais visuel implanté les images acquises par une caméra, en respectant leur configuration spatiale, un pixel correspondant à une électrode. Malheureusement, les neuroprothèses actuelles souffrent encore d'une perte de résolution trop importante, puisqu'une image ne sera restituée que par une matrice de quelques dizaines de points, rendant ces systèmes inadaptés à une utilisation au quotidien. Ces limitations sont de même nature dans le cas des dispositifs de substitution sensorielle : la quantité d'informations visuelles nécessaire à l'interprétation d'une scène naturelle est bien trop importante par rapport à la résolution de l'interface de restitution (auditive, tactile, ou par micro-stimulation). Ces systèmes se montrent par conséquent inefficaces dans des environnements visuels complexes, et ils ne sont donc qu'extrêmement peu utilisés en dehors des laboratoires de recherches. Ce constat nous a conduits à proposer dans cette thèse une approche alternative, consistant en un système de suppléance intégrant des méthodes de vision artificielle, afin de prétraiter la scène visuelle, et de ne restituer au non-voyant que les informations extraites pertinentes. Grâce à la reconnaissance de formes en temps réel et à la synthèse de sons spatialisés, ce système permet de restaurer des boucles visuomotrices qui rendent à nouveau possibles certaines fonctions visuelles comme la localisation et la préhension d'objets. La navigation étant une autre tâche critique pour les non-voyants, nous avons également incorporé au dispositif des fonctions de guidage basées sur le positionnement par satellites et sur un système d'information géographique adapté. La trop faible précision de localisation du GPS nous a amenés à développer une nouvelle méthode de positionnement hybride, combinant les données satellites et inertielles à la reconnaissance de cibles visuelles géolocalisées. L'utilisation de la vision artificielle a ainsi permis d'améliorer les performances de localisation et d'obtenir une erreur moyenne généralement inférieure à 5 mètres, rendant possible le guidage et la navigation d'un piéton non-voyant. Afin d'améliorer les performances du module de vision artificielle, constituant le cœur du système, nous avons développé et évalué un nouvel algorithme de reconnaissance de formes bio-inspiré multi-résolutions, reposant sur la librairie Spikenet. Celle-ci utilise un codage de l'information visuelle par latence, et des représentations sous forme d'arêtes orientées, telles que celles observées dans le cortex visuel primaire. Par rapport à l'algorithme originel mono-échelle, cette architecture permet de capturer un spectre de fréquences spatiales plus large. Les traitements à faible résolution permettent ainsi d'améliorer la tolérance aux déformations de l'image, alors que les hautes fréquences spatiales, plus discriminantes, maintiennent une précision suffisamment élevée. De par son fonctionnement en plusieurs passes successives, cette nouvelle architecture permet de plus de diminuer les temps de traitement grâce à une première couche rapide, filtrant les objets à rechercher dans la phase suivante à haute résolution, plus coûteuse en temps de calcul
More than 315 million people worldwide suffer from visual impairments, with several studies suggesting that this number will double by 2030 due to the ageing of the population. Given the variety of its causes, the volume of people affected, and its consequences on quality of life, visual impairment constitutes a major current health issue. To compensate for the loss of sight, the two main holistic approaches consist of sensorial substitution and neuroprosthetics. Sensorial substitution devices provide visual information through different sensory modalities (i. E. Audition or touch). Neuroprostheses reproduce images acquired by a video camera at the surface of the visual structure implanted (retina, LGN, or visual cortex), respecting their spatial configuration: each electrode corresponds to a given pixel. Unfortunately, current implants still suffer from very low resolution: each image is transmitted via a matrix of only a few dozen electrodes, rendering these systems unsuitable for everyday use. Sensory substitution devices are subject to the same limitations: the amount of information needed to process a natural visual scene is far too important in relation to the output interface resolutions (both auditive and tactile, or through microstimulation). Thus the current holistic systems at present are unable to provide sufficient aid in navigating complex visual environments, and are rarely implemented outside the context of laboratory research. To overcome these obstacles, we propose the use of artificial vision in order to pre-process visual scenes and provide the user with relevant information. We have validated this approach through the development of a novel assistive device for the blind called 'Navig'. Through shape recognition and spatialized sounds synthesis, this system is able to restore visuomotor loops, allowing users to locate and grab objects of interest. With navigation being one of the most challenging tasks for the visually impaired, we also developed guidance features relying on satellite positioning as well as an adapted geographic information system. Given that GPS accuracy in urban areas remains too low to safely guide blind pedestrians, we developed a new positioning method combining GNSS, inertial sensors and the visual detection of geolocalized landmarks. The use of artificial vision succeeded in reducing the average positioning error, and as a result provides accurate navigational markers to guide visually impaired users. To enhance the performance of the visual module, a key component of the system, we further developed a novel bio-inspired multi-resolution algorithm for pattern recognition based on the Spikenet library. It uses latency-based coding of visual information, oriented edge representations and several other mechanisms which essentially mimick the activations of the primary visual cortex. Compared to the original monoscale algorithm, our new architecture captures a far broader spectrum of spatial frequencies. Low-resolution processing allows for improved tolerance to image degradations and deformations, while higher and more discriminative frequencies maintain optimal selectivity. Through our cascaded scheme, combining detections at different resolutions, we significantly reduced processing time. Indeed, a first pass is used to filter objects of interest, and only a few candidates are then tested at a higher resolution

La conception de systèmes de perception autonomes, tels que des robots capables d’accomplir un ensemble de tâches de manière sûre et sans assistance humaine, est l’un des grands défis de notre siècle. Pour ce faire, la robotique développementale propose de concevoir des robots qui, comme des enfants, auraient la faculté d’apprendre directement par interaction avec leur environnement. Nous avons dans cette thèse exploré de telles possibilités en se limitant à l’apprentissage de la localisation des objets d’intérêt (ou objets saillants) dans l’environnement du robot.Pour ce faire, nous présentons dans ces travaux un mécanisme capable d’apprendre la saillance visuelle directement sur un robot, puis d’utiliser le modèle appris de la sorte pour localiser des objets saillants dans son environnement. Cette méthode a l’avantage de permettre la création de modèles spécialisés pour l’environnement du robot et les tâches qu’il doit accomplir, tout en restant flexible à d’éventuelles nouveautés ou modifications de l’environnement.De plus, afin de permettre un apprentissage efficace et de qualité, nous avons développé des stratégies d’explorations basées sur les motivations intrinsèques, très utilisées en robotique développementale. Nous avons notamment adapté l’algorithme IAC à l’apprentissage de la saillance visuelle, et en avons conçu une extension, RL-IAC, pour permettre une exploration efficace sur un robot mobile. Afin de vérifier et d’analyser les performances de nos algorithmes, nous avons réalisé des évaluations sur plusieurs plateformes robotiques dont une plateforme fovéale et un robot mobile, ainsi que sur des bases de données publiques
Conceiving autonomous perceptual systems, such as robots able to accomplish a set of tasks in a safe way, without any human assistance, is one of the biggest challenge of the century. To this end, the developmental robotics suggests to conceive robots able to learn by interacting directly with their environment, just like children would. This thesis is exploring such possibility while restricting the problem to the one of localizing objects of interest (or salient objects) within the robot’s environment.For that, we present in this work a mechanism able to learn visual saliency directly on a robot, then to use the learned model so as to localize salient objects within their environment. The advantage of this method is the creation of models dedicated to the robot’s environment and tasks it should be asked to accomplish, while remaining flexible to any change or novelty in the environment.Furthermore, we have developed exploration strategies based on intrinsic motivations, widely used in developmental robotics, to enable efficient learning of good quality. In particular, we adapted the IAC algorithm to visual saliency leanring, and proposed an extension, RL-IAC to allow an efficient exploration on mobile robots.In order to verify and analyze the performance of our algorithms, we have carried out various experiments on several robotics platforms, including a foveated system and a mobile robot, as well as publicly available datasets

Les robots intégrés aux chaînes de production sont généralement isolés des ouvriers et ne prévoient pas d'interaction physique avec les humains. Dans le futur, le robot humanoïde deviendra un partenaire pour vivre ou travailler avec les êtres humains. Cette coexistence prévoit l'interaction physique et sociale entre le robot et l'être humain. En robotique humanoïde les futurs progrès dépendront donc des connaissances dans les mécanismes cognitifs présents dans les interactions interpersonnelles afin que les robots interagissent avec les humains physiquement et socialement. Un bon exemple d'interaction interpersonnelle est l'acte de la poignée de la main qui possède un rôle social très important. La particularité de cette interaction est aussi qu'elle est basée sur un couplage physique et social qui induit une synchronisation des mouvements et des efforts. L'intérêt d'étudier la poignée de main pour les robots consiste donc à élargir leurs propriétés comportementales pour qu'ils interagissent avec les humains de manière plus habituelle.Cette thèse présente dans un premier chapitre un état de l'art sur les travaux dans les domaines des sciences humaines, de la médecine et de la robotique humanoïde qui sont liés au phénomène de la poignée de main. Le second chapitre, est consacré à la nature physique du phénomène de poignée de main chez l'être humain par des mesures quantitatives des mouvements. Pour cela un système de mesures a été construit à l'Université Nationale Technique de Donetsk (Ukraine). Il est composé d'un gant instrumenté par un réseau de capteurs portés qui permet l'enregistrement des vitesses et accélérations du poignet et les forces aux points de contact des paumes, lors de l'interaction. Des campagnes de mesures ont permis de montrer la présence d'un phénomène de synchronie mutuelle précédé d'une phase de contact physique qui initie cette synchronie. En tenant compte de cette nature rythmique, un contrôleur à base de neurones rythmiques de Rowat-Selverston, intégrant un mécanisme d'apprentissage de la fréquence d'interaction, est proposé et etudié dans le troisième chapitre pour commander un bras robotique. Le chapitre quatre est consacré aux expériences d'interaction physique homme/robot. Des expériences avec un bras robotique Katana montrent qu'il est possible d'apprendre à synchroniser la rythmicité du robot avec celle imposée par une per-sonne lors d'une poignée de main grâce à ce modèle de contrôleur bio-inspiré. Une conclusion générale dresse le bilan des travaux menés et propose des perspectives
Automated production lines integrate robots which are isolated from workers, so there is no physical interaction between a human and robot. In the near future, a humanoid robot will become a part of the human environment as a companion to help or work with humans. The aspects of coexistence always presuppose physical and social interaction between a robot and a human. In humanoid robotics, further progress depends on knowledge of cognitive mechanisms of interpersonal interaction as robots physically and socially interact with humans. An illustrative example of interpersonal interaction is an act of a handshake that plays a substantial social role. The particularity of this form of interpersonal interaction is that it is based on physical and social couplings which lead to synchronization of motion and efforts. Studying a handshake for robots is interesting as it can expand their behavioral properties for interaction with a human being in more natural way. The first chapter of this thesis presents the state of the art in the fields of social sciences, medicine and humanoid robotics that study the phenomenon of a handshake. The second chapter is dedicated to the physical nature of the phenomenon between humans via quantitative measurements. A new wearable system to measure a handshake was built in Donetsk National Technical University (Ukraine). It consists of a set of several sensors attached to the glove for recording angular velocities and gravitational acceleration of the hand and forces in certain points of hand contact during interaction. The measurement campaigns have shown that there is a phenomenon of mutual synchrony that is preceded by the phase of physical contact which initiates this synchrony. Considering the rhythmic nature of this phenomenon, the controller based on the models of rhythmic neuron of Rowat-Selverston, with learning the frequency during interaction was proposed and studied in the third chapter. Chapter four deals with the experiences of physical human-robot interaction. The experimentations with robot arm Katana show that it is possible for a robot to learn to synchronize its rhythm with rhythms imposed by a human during handshake with the proposed model of a bio-inspired controller. A general conclusion and perspectives summarize and finish this work

The ability to design proteins with specific properties would yield great progress in pharmacology and bio-technologies. Methods to design proteins have been developed since a few decades and some relevant achievements have been made including de novo protein design. Yet, current approaches suffer some serious limitations. By not taking protein’s backbone motions into account, they fail at capturing some of the properties of the candidate design and cannot guarantee that the solution will in fact be stable for the goal conformation. Besides, although multi-states design methods have been proposed, they do not guarantee that a feasible trajectory between those states exists, which means that design problem involving state transitions are out of reach of the current methods. This thesis investigates how robotics-inspired algorithms can be used to efficiently explore the conformational landscape of a protein aiming to enhance protein design methods by introducing additional backbone flexibility. This work also provides first milestones towards protein motion design.

La conception de systèmes de perception autonomes, tels que des robots capables d’accomplir un ensemble de tâches de manière sûre et sans assistance humaine, est l’un des grands défis de notre siècle. Pour ce faire, la robotique développementale propose de concevoir des robots qui, comme des enfants, auraient la faculté d’apprendre directement par interaction avec leur environnement. Nous avons dans cette thèse exploré de telles possibilités en se limitant à l’apprentissage de la localisation des objets d’intérêt (ou objets saillants) dans l’environnement du robot.Pour ce faire, nous présentons dans ces travaux un mécanisme capable d’apprendre la saillance visuelle directement sur un robot, puis d’utiliser le modèle appris de la sorte pour localiser des objets saillants dans son environnement. Cette méthode a l’avantage de permettre la création de modèles spécialisés pour l’environnement du robot et les tâches qu’il doit accomplir, tout en restant flexible à d’éventuelles nouveautés ou modifications de l’environnement.De plus, afin de permettre un apprentissage efficace et de qualité, nous avons développé des stratégies d’explorations basées sur les motivations intrinsèques, très utilisées en robotique développementale. Nous avons notamment adapté l’algorithme IAC à l’apprentissage de la saillance visuelle, et en avons conçu une extension, RL-IAC, pour permettre une exploration efficace sur un robot mobile. Afin de vérifier et d’analyser les performances de nos algorithmes, nous avons réalisé des évaluations sur plusieurs plateformes robotiques dont une plateforme fovéale et un robot mobile, ainsi que sur des bases de données publiques
Conceiving autonomous perceptual systems, such as robots able to accomplish a set of tasks in a safe way, without any human assistance, is one of the biggest challenge of the century. To this end, the developmental robotics suggests to conceive robots able to learn by interacting directly with their environment, just like children would. This thesis is exploring such possibility while restricting the problem to the one of localizing objects of interest (or salient objects) within the robot’s environment.For that, we present in this work a mechanism able to learn visual saliency directly on a robot, then to use the learned model so as to localize salient objects within their environment. The advantage of this method is the creation of models dedicated to the robot’s environment and tasks it should be asked to accomplish, while remaining flexible to any change or novelty in the environment.Furthermore, we have developed exploration strategies based on intrinsic motivations, widely used in developmental robotics, to enable efficient learning of good quality. In particular, we adapted the IAC algorithm to visual saliency leanring, and proposed an extension, RL-IAC to allow an efficient exploration on mobile robots.In order to verify and analyze the performance of our algorithms, we have carried out various experiments on several robotics platforms, including a foveated system and a mobile robot, as well as publicly available datasets

Les systèmes autonomes sont récemment devenus une solution efficace pour des applications telles que l'exploration et la surveillance d'environnements. Dans ces situations, l'utilisation de plusieurs robots pourrait améliorer l'efficacité des solutions proposées, bien que cela nécessite des stratégies d'organisation qui soient à la fois robuste, flexible et adaptables à la taille de la flotte de robots. En robotique en essaim, ces qualités sont assurées par la décentralisation, la redondance (plusieurs/tous les robots effectuent la même tâche), des interactions locales et des règles simples. Les interactions et communications locales sont une composante clef de la robotique en essaim. Jusqu'ici, la communication n'a été utilisée que pour des tâches relativement simples, tels que signaler les préférences ou l'état d'un robot. Cependant, la communication peut être bien plus riche et similaire aux langages humains. Dans ces conditions, elle permettrait aux essaims de robots de gérer de nouvelles situations qui ne seraient pas prévues par leurs concepteurs. De riches communications sont donc nécessaires pour obtenir des essaims entièrement autonomes, en particulier dans des environnements inconnus. Dans cette thèse, nous proposons une approche pour faire émerger des communications riches dans des essaims de robots en utilisant les jeux de langages comme protocole de communication et l'agrégation probabiliste comme cas d'étude. L'agrégation probabiliste est un prérequis pour de nombreuses tâches en robotique en essaim mais elle est aussi extrêmement sensible aux conditions expérimentales. Elle requiert donc un réglage spécifique de ses paramètres pour chaque nouvelle condition, y compris les changements d'échelle ou de densité. Avec notre approche, nous avons observé que l'exécution simultanée du jeu de nommage et de l'agrégation mène, dans certaines conditions, à un nouveau comportement d'agglomération en plusieurs groupes, chacun avec son propre nom, qui est contrôlable via les paramètres de l'agrégation. En poussant ces interactions plus loin, nous démontrons que les dynamiques sociales du jeu de nommage peuvent sélectionner des paramètres d'agrégation efficaces. Cette sélection culturelle crée donc des contrôleurs résilients, qui évoluent en-ligne en fonction du contexte courant
Automatically-controlled artificial systems have recently been used in numerous settings including environmental monitoring and explorations, with great success. In such cases, the use of multiple robots could increase efficiency, although we should ensure that their communication and organisation strategies are robust, exible, and scalable. These qualities can be ensured through decentralisation, redundancy (many/all robots perform the same task), local interaction, and simplistic rules, as is the case in swarm robotics. One of the key components of swarm robotics is local interaction or communication. The later has, so far, only been used for relatively simple tasks such as signalling a robot's preference or state. However, communication has more potential because the emergence of meaning, as it exists in human language, could allow robots swarms to tackle novel situations in ways that may not be a priori obvious to the experimenter. This is a necessary feature for having swarms that are fully autonomous, especially in unknown environments. In this thesis, we propose a framework for the emergence of meaningful communications in swarm robotics using language games as a communication protocol and probabilistic aggregation as a case study. Probabilistic aggregation can be a prerequisite to many other swarm behaviours but, unfortunately, it is extremely sensitive to experimental conditions, and thus requires specific parameter tuning for any setting such as population size or density.With our framework, we show that the concurrent execution of the naming game and of probabilistic aggregation leads, in certain conditions, to a new clustering and labelling behaviour that is controllable via the parameters of the aggregation controller. Pushing this interplay forward, we demonstrate that the social dynamics of the naming game can select efficient aggregation parameters through environmental pressure. This creates resilient controllers as the aggregation behaviour is dynamically evolved online according to the current environmental setting

Le nombre de robot humanoïde s’est accru ces dernières années pour pouvoir collaborer avec l’homme ou le remplacer dans des tâches fastidieuses. L’objectif de cette thèse est de transférer aux robots humanoïdes, des habilités ou compétences humaines, en particulier pour des mouvements impliquant une coordination entre les deux bras. Dans la première partie de la thèse, un processus de conversion d’un mouvement humain vers un mouvement de robot, dans un objectif d’imitation est proposé. Comme les humains possèdent beaucoup plus de degrés de liberté qu’un robot humanoïde, les mouvements identiques ne peuvent pas être produits, les caractéristiques(longueurs des corps) peuvent aussi être différentes. Notre processus de conversion prend en compte l’enregistrement des localisations de marqueurs attachés aux corps de l’humain et des articulations pour améliorer les processus d’imitation. La deuxième partie de la thèse vise à analyser les stratégies de génération du mouvement utilisées par l’homme. Les mouvements humains sont supposés optimaux et notre objectif est de trouver un critère à minimiser pendant les manipulations. Nous faisons l’hypothèse que ce critère est une combinaison de critères classiquement utilisés en robotique et nous recherchons les poids de chaque critère qui représente au mieux le mouvement humain. De cette façon, une approche de commande cinématique optimale peut ensuite être utilisée pour générer des mouvements du robot humanoïde
The number of humanoid robots has increased in recent years to be able to collaborate with humans or replace them in tedious tasks. The objective of this thesis is to transfer to humanoid robots, skills or human competences, in particular for movements involving coordination between the two arms. In the first part of the thesis, a process of conversion from a human movement to a robot movement, with the aim of imitation is proposed. Since humans have much more freedom than a humanoid robot, identical movements cannot be produced, the characteristics (body lengths) canal so be different. Our conversion process takes into account the recording of marker locations attached to human bodies and joints to improve the imitation processes. The second part of the thesis aims at analyzing the strategies used by humans to generate movement. Human movements are assumed to be optimal and our goal is to find criteria minimized during manipulations. We hypothesize that this criterion is a combination of classical criteria used in robotics and we look for the weights of each criterion that best represents human movement. In this way, an optimal kinematic control approach can then be used to generate movements of the humanoid robot

Les algorithmes procurent de nombreux services dans le domaine de l'agriculture et de l'alimentation. Ils facilitent l'accès à l'information et constituent d'indéniables outils d'aide à la décision. Alliés à la robotique et au machinisme, ils peuvent réduire la pénibilité du travail et l'empreinte écologique de l'agriculture. Si leur utilité n'est plus à démontrer, il n'en reste pas moins vrai que l'omniprésence et l'essor considérable des algorithmes engendrent des interrogations quant aux évolutions et risques associés relativement à l'indépendance des utilisateurs, l'uniformisation des règles de décision, l'exacerbation de certaines inégalités voire les transformations du métier d'agriculteur. Au final, il apparait que l'important n'est pas de persister dans une vision manichéenne des algorithmes (entre «~facilitateur~» et «~asservisseur~») mais de parier sur l'intelligence de l'être humain pour les utiliser de manière pertinente et non en «~aveugle~» pour les utilisateurs et en «~dominateur~» pour les concepteurs. Espérons qu'une telle utilisation intelligente des algorithmes ne soit pas une utopie.