Дисертації з теми "Robotique en essaim"

A travers une approche mêlant éthologie et robotique, expériences et simulations, nous nous sommes intéressés aux mécanismes d'auto-organisation qui permettent aux insectes sociaux de prendre collectivement des décisions. Basés sur un mimétisme comportemental fort, ces mécanismes conduisent la plupart du temps les individus au sein d'un groupe à adopter un choix commun. Nous nous sommes attachés à comprendre en particulier l'impact de la structure physique de l'environnement sur le choix final effectué par le groupe. Nos résultats montrent qu'une asymétrie dans cette structure sera amplifiée par le processus d'auto-organisation sous-jacent et conduira le groupe à sélectionner une alternative particulière dans la majorité des cas. En conséquence, il est primordial de prendre en compte l'interaction entre le comportement du groupe et la structure de l'environnement lors de l'étude des sociétés animales et lors de la conception de systèmes auto-organisés artificiels
Through an approach mixing ethology and robotics, experiments and simulations, we were interested in two self-organizing mechanisms used by two social insect species to collectively make decisions. Based on behavioural mimicry, these mechanisms most of the time lead individuals belonging to a group to reach a consensus. We studied in particular the influence of the physical structure of the environment on the final choice of the group. Our results shows that an asymmetry in the structure of the environment can be amplified by the underlying self-organizing process and therefore leads the group to select a particular alternative in most of the cases. As a consequence, taking into account the interaction between the behaviour of the group and the structure of the environment is of crucial importance during the study of animal societies and also during the design of artificial self-organized systems

Avec la miniaturisation des composants électroniques et l’augmentation des performances des CPU / GPU modernes, il devient techniquement possible de développer de petits robots capables de travailler en essaims de centaines ou de milliers d’unités. Lorsque l’on considère des systèmes composés d’un grand nombre de robots indépendants en interaction, l’individualité s’efface devant le collectif, et le comportement global de l’ensemble doit émerger de règles locales. Comprendre la dynamique d’un grand nombre d’unités en interaction devient une connaissance clé pour concevoir des essaims robotiques contrôlables et efficaces. Ce sujet est au cœur du domaine de la matière active, dans lequel les systèmes d’intérêt présentent des effets collectifs émergeant d’interactions physiques sans calcul. Cette thèse vise à utiliser des éléments de la matière active pour concevoir et comprendre des collectifs robotiques, interagissant à la fois au niveau physique et au niveau logiciel par le biais d’algorithmes d’apprentissage distribués. Nous commençons par étudier expérimentalement la dynamique d’agrégation d’un essaim de petits robots vibrants effectuant la phototaxie (c’est-à-dire la recherche de lumière). Les expériences sont déclinées dans différentes configurations, soit ad-hoc, soit mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage distribué en ligne. Cette série d’expériences sert de référence pour l’algorithme, en montrant ses capacités et ses limites dans une situation réelle. Ces expériences sont approfondies en changeant la forme extérieure des robots, ce qui modifie les interactions physiques en ajoutant une réponse en orientation aux forces extérieures. Cet effet supplémentaire modifie la dynamique globale de l’essaim, montrant que le computation morphologique est en jeu. La nouvelle dynamique est comprise grâce à un modèle physique d’auto-alignement, ce qui permet d’étendre le travail expérimental in sillico et de suggérer de nouveaux effet à grande échelle dans les essaims de robots qui se réorientent. Enfin, nous présentons un modèle d’apprentissage distribué par le biais d’équations différentielles stochastiques. Ce modèle est basé sur l’échange de degrés de liberté internes qui s’associent à la dynamique des particules, qui sont les équivalents dans le contexte de l’apprentissage à un ensemble de paramètres et à un contrôleur. Le modèle donne des résultats similaires en simulation à ceux des expériences réelles et ouvre la voie à une analyse théorique à grande échelle de la dynamique produite par l’apprentissage distribué en ligne
CPUs / GPUs, it becomes technically possible to develop small robots able to work in swarms of hundreds or thousands of units. When considering systems comprised of a large number of in- dependent robots in interaction, the individuality vanishes before the collective, and the global behavior of the ensemble has to emerge from local rules. Understanding the dynamics of large number of interacting units becomes a knowledge key to design controllable and efficient robotic swarms. This topic happens to be at the core of the field of active matter, in which the sys- tems of interest display collective effects emerging from physical interactions without computation. This thesis aims at using elements of active matter to design and understand robotic collectives, interacting both at the physical level and the software level through distributed learning algorithms. We start by studying experimentally the aggregation dynamics of a swarm of small vibrating robots performing phototaxis (i.e. search of light). The experiments are declined in different confi- gurations, either ad-hoc or implementing a distributed and online learning algorithm. This series of experiments act as a benchmark for the algorithm, showing its capabilities and limits in a real world situation. These experiments are further expanded by changing the outer shape of the robots, modifying the physical interactions by adding a force re-orientation response. This additional effect changes the global dynamics of the swarm, showing Morphological Computation at play. The new dynamics is understood through a physical model of self-alignment, allowing to extend the experimental work in sillico and hint for unseen global effects in swarms of re-orienting robots. Finally, we introduce a model of distributed learning through stochastic ODEs. This model is based on the exchange of internal degrees of freedom that couples to the dynamics of the particles, equivalents in the context of learning as a set of parameters and a controller. It shows similar results in simulation as the real-world experiments and opens up a way to a large-scale analysis of distributed and online learning dynamics

Les essaims de robots sont des systèmes composés d’un grand nombre de robots relativement simples. Du fait du grand nombre d’unités, ces systèmes ont de bonnes propriétés de robustesse et de passage à l’échelle. Néanmoins, il reste en général difficile de concevoir manuellement des contrôleurs pour les essaims de robots, à cause de la grande complexité des interactions inter-robot. Par conséquent, les approches automatisées pour l’apprentissage de comportements d’essaims de robots constituent une alternative attrayante. Dans cette thèse, nous étudions l’adaptation de comportements d’essaim de robots avec des méthodes de Embodied Evolutionary Robotics (EER) distribuée. Ainsi, nous fournissons trois contributions principales : (1) Nous étudions l’influence de la pression à la sélection dirigée vers une tâche dans un essaim d’agents robotiques qui utilisent une approche d’EER distribuée. Nous évaluons l’impact de différents opérateurs de sélection dans un algorithme d’EER distribuée pour un essaim de robots. Nos résultats montrent que le plus forte la pression à la sélection est, les meilleures performances sont atteintes lorsque les robots doivent s’adapter à des tâches particulières. (2) Nous étudions l’évolution de comportements collaboratifs pour une tâche de récolte d’objets dans un essaim d’agents robotiques qui utilisent une approche d’EER distribuée. Nous réalisons un ensemble d’expériences où un essaim de robots s’adapte à une tâche collaborative avec un algorithme d’EER distribuée. Nos résultats montrent que l’essaim s’adapte à résoudre la tâche, et nous identifions des limitations concernant le choix d’action. (3) Nous proposons et validons expérimentalement un mécanisme complètement distribué pour adapter la structure des neurocontrôleurs des robots dans un essaim qui utilise une approche d’EER distribuée, ce qui permettrait aux neurocontrôleurs d’augmenter leur expressivité. Nos expériences montrent que notre mécanisme, qui est complètement décentralisé, fournit des résultats similaires à un mécanisme qui dépend d’une information globale
Robot swarms are systems composed of a large number of rather simple robots. Due to the large number of units, these systems, have good properties concerning robustness and scalability, among others. However, it remains generally difficult to design controllers for such robotic systems, particularly due to the complexity of inter-robot interactions. Consequently, automatic approaches to synthesize behavior in robot swarms are a compelling alternative. In this thesis, we focus on online behavior adaptation in a swarm of robots using distributed Embodied Evolutionary Robotics (EER) methods. To this end, we provide three main contributions: (1) We investigate the influence of task-driven selection pressure in a swarm of robotic agents using a distributed EER approach. We evaluate the impact of a range of selection pressure strength on the performance of a distributed EER algorithm. The results show that the stronger the task-driven selection pressure, the better the performances obtained when addressing given tasks. (2) We investigate the evolution of collaborative behaviors in a swarm of robotic agents using a distributed EER approach. We perform a set of experiments for a swarm of robots to adapt to a collaborative item collection task that cannot be solved by a single robot. Our results show that the swarm learns to collaborate to solve the task using a distributed approach, and we identify some inefficiencies regarding learning to choose actions. (3) We propose and experimentally validate a completely distributed mechanism that allows to learn the structure and parameters of the robot neurocontrollers in a swarm using a distributed EER approach, which allows for the robot controllers to augment their expressivity. Our experiments show that our fully-decentralized mechanism leads to similar results as a mechanism that depends on global information

L’évolution de la coopération est un paradoxe du point de vue de l’évolution. En effet, tous les individus du vivant devraient être intéressés uniquement par leurs propres intérêts. Aider un autre individu est donc une perte de temps et de ressources. Comment expliquer que certains individus agissent de manière coopérative ? Cette thèse s'intéresse au mécanisme de réciprocité nommé le choix du partenaire qui permet l'évolution de comportements coopératifs. Cependant, les contraintes nécessaires à l'évolution de ce mécanisme sont fortes et rarement respectées. Cette thèse vise à étendre les connaissances de ces contraintes grâce à des simulations dans des environnements complexes et réalistes. La première contribution de cette thèse étend les modèles de choix du partenaire préexistants en ajoutant la contrainte de la disponibilité de ressources dans l'environnement. Dans ce cas, ce n’est plus seulement la densité de la population, mais aussi la richesse de l’environnement qui influence le choix du partenaire. Dans notre seconde contribution, nous étendons les résultats obtenus par les modèles aspatiaux. Nous étudions l’impact des environnements spatiaux sur la dynamique de la coopération avec le choix du partenaire. Le choix du partenaire requiert des individus de pouvoir apprendre à partir d'évènements rares. Dans notre troisième contribution, nous comparons la tolérance à la rareté des récompenses d'un algorithme d’apprentissage de renforcement et d'un algorithme de stratégie évolutive. Nos travaux montrent l’immense difficulté que les algorithmes d’apprentissage par renforcement ont à développer le choix du partenaire, au contraire des stratégies évolutionnaires
The evolution of cooperation is a paradox from an evolutionary point of view. Indeed, all individuals in the living world should be interested only in their own interests. Helping another individual is therefore a waste of time and resources. How can we explain that some individuals act in a cooperative way? This thesis focuses on the mechanism of reciprocity named partner choice that allows the evolution of cooperative behavior. However, the constraints necessary for the evolution of this mechanism are strong and rarely respected. This thesis aims at extending the knowledge of these constraints through simulations in complex and realistic environments. The first contribution of this thesis extends the pre-existing partner choice models by adding the constraint of resource availability in the environment. In this case, it is no longer only the population density, but also the wealth of the environment that influences partner choice. In our second contribution, we extend the results obtained by the aspatial models. We study the impact of spatial environments on the dynamics of cooperation with partner choice. Partner choice requires individuals to be able to learn from rare events. In our third contribution, we compare the reward sparsity tolerance of a reinforcement learning algorithm and an evolutionary strategy algorithm. Our work shows the immense difficulty that reinforcement learning algorithms have in developing partner choice, unlike evolutionary strategies

Les environnements de l'industrie 4.0 se caractérisent par la coexistence d'un ensemble diversifié de dispositifs, notamment des capteurs, des écrans à réalité mixte, des robots, des drones et des objets intelligents. Ces systèmes doivent être capables de prendre de manière autonome les décisions critiques en temps voulu nécessaires à l'exécution de tâches complexes sans intervention humaine. Une application essentielle de l'industrie 4.0 est l'exploration et la cartographie multi-robots d'environnements inconnus, en particulier dans le cadre de missions critiques telles que la détection des dangers et la recherche et le sauvetage. Ces missions partagent le besoin d'atteindre une couverture complète de l'espace explorable dans le temps le plus court possible. Pour minimiser le temps de réalisation, les robots de la flotte doivent être capables d'échanger des informations sur l'environnement de manière fiable entre eux. Cependant, les algorithmes d'exploration et de cartographie existants souffrent d'inexactitudes et d'inefficacités en raison de leur manque de connaissance contextuelle de leur environnement, notamment en termes de communications, de leur manque de flexibilité et d'adaptabilité à l'environnement, et donc, de l'ajout d'un retard inutile à la mission en cours. Dans cette thèse, nous étudions l'impact de la connaissance des communications sur la performance des expéditions d'exploration et de cartographie multi-robots, en termes de temps de réalisation. Nous évaluons les recherches existantes dans ce domaine et démontrons l'impact de la non prise en compte des problèmes de communication lors de la conception de tels algorithmes. À partir de là, nous proposons Atlas, un algorithme d'exploration et de cartographie qui prend en compte de manière native la perte de paquets, avec un taux d'achèvement de 100 % même avec des taux de remise de paquets (PDR) aussi bas que 0,1. Cependant, Atlas ne peut pas, à lui seul, gérer les scénarios où la connectivité est complètement perdue. Cela ajoute également un retard important à l'achèvement de la mission, car les paquets perdus sont retransmis périodiquement jusqu'à ce qu'ils soient reçus. Une solution est le placement de relais. La plupart des recherches sur le placement de relais pour les expéditions multi-robots tendent à se répartir en deux catégories. Premièrement, le placement des relais en fonction de la communication, basé sur l'indicateur de force du signal reçu (RSSI) initial, est utilisé. Cependant, cela nécessite l'exécution d'une mission complète avant l'exploration pour trouver la position optimale des relais à placer. Deuxièmement, il faut maintenir une distance (spécifiée avant la mission) entre les relais et les robots d'exploration. Ces méthodes augmentent le temps nécessaire à l'exécution de la mission. La question de recherche devient : comment placer les relais pour maintenir une communication aussi fiable que possible, et aussi dynamiquement tout au long de la mission d'exploration sans connaissance préalable de l'environnement, de manière à réduire le retard de l'exploration et le temps de cartographie pour l'achèvement. Nous résolvons ce problème en proposant le "Connectivity Aware Relay Algorithm'' (CARA), un algorithme dynamique de placement de relais sensible au contexte qui ne nécessite aucune connaissance préalable de l'environnement. Nous avons développé un simulateur open-source pour les expéditions multi-robots que nous avons utilisé pour tester les deux algorithmes contre les algorithmes de pointe. L'utilisation d'Atlas et de CARA permet de réaliser une expédition multi-robot dynamique et contextuelle qui construit de manière autonome une carte d'un environnement totalement inconnu, tout en plaçant dynamiquement des relais lorsque cela est nécessaire pour maintenir la connectivité, qui surpasse les algorithmes de pointe, en termes de temps de réalisation, d'un facteur 10
Industry 4.0 environments are characterized by the coexistence of a diverse set of devices, including sensors, mixed-reality displays, robots, drones, and smart objects. These systems must be capable of autonomously taking critical in-time decisions necessary to perform complex tasks without human input. One essential application for Industry 4.0 is multi-robot exploration and mapping of unknown environments, especially in critical missions such as hazard detection and search and rescue. These missions share the need to reach full coverage of the explorable space in the shortest time possible. To minimize completion time, robots in the fleet must be able to exchange information about the environment reliably with one another. However, existing exploration and mapping algorithms suffer from inaccuracies and inefficiencies due to their lack of contextual awareness of their surroundings, especially in terms of communications, lacking flexibility and adaptability to the environment, and hence, adding unnecessary delay to the mission at hand. In this thesis, we investigate the impact of communication awareness on the performance of multi-robot exploration and mapping expeditions, in terms of time to completion. We evaluate existing research in the field and demonstrate the impact of not considering communication impairments when designing such algorithms. From there, we propose Atlas, an exploration and mapping algorithm that natively takes packet loss into account, with a 100% completion ratio even with Packet Delivery Ratios (PDRs) as low as 0.1. However, Atlas on its own cannot handle scenarios where connectivity is completely lost. It also adds a significant delay to the completion of the mission, as lost packets keep getting re-transmitted periodically until they are received. One solution is relay placement. Most research on relay placement for multi-robot expeditions tend to fall into two categories. First, communication-aware relay placement based on initial Received Signal Strength Indicator (RSSI) is used. However, this requires running a full mission prior to the exploration to find the optimal position for the relays to be placed. Second, maintaining a distance (specified prior to the mission) between relays and exploration robots. These methods add to the time it takes to complete the mission. The research question becomes how can we place relays to maintain communication as reliable as possible, and also dynamically throughout the exploration mission without prior knowledge of the environment, in a way that reduces delay to the exploration and mapping time to completion. We solve this by proposing ``Connectivity Aware Relay Algorithm'' (CARA), a dynamic context-aware relay placement algorithm that does not require any prior knowledge of the environment. We developed an open-source simulator for multi-robot expeditions which we used to test both algorithms against state-of-the-art algorithms. Using both Atlas and CARA results in a dynamic context-aware multi-robot expedition that autonomously builds a map of a fully unknown environment, while dynamically placing relays when needed to maintain connectivity that outperforms state-of-the-art algorithms, in terms of time to completion, by a factor of 10

Après le lancement du premier satellite artificiel en 1957, l'évolution de diverses technologies a favorisé la miniaturisation des satellites. En 1999, le développement des nano-satellites modulaires appelés CubeSats, qui ont la forme d'un cube d'un décimètre de côté et une masse de 1 kg à 10 kg, a été initié par un effort commun de l'Université polytechnique de Californie et de l'Université de Stanford. Depuis lors, grâce à l’utilisation de composants électroniques standards à faible coût, les CubeSats se sont largement répandus.Au cours des dernières années, le nombre de CubeSats lancés a régulièrement augmenté, mais moins de la moitié des missions ont atteint leurs objectifs. L'analyse des défaillances des CubeSats montre que la cause la plus évidente est le manque d’essais adéquats des composants du système ou du système au complet. Parmi les tâches particulièrement difficiles, on compte les essais « hardware-in-the-loop » (HIL) du système de contrôle d'attitude et d'orbite (SCAO) d’un CubeSat. Un système dédié à ces essais doit permettre des simulations fiables de l'environnement spatial et des mouvements réalistes des CubeSats. La façon la plus appropriée d’obtenir de telles conditions d’essai repose sur l’utilisation d’un coussin d'air. Toutefois, les mouvements du satellite sont alors contraints par les limites géométriques, qui sont inhérentes aux coussins d'air. De plus, après 15 années de développements de CubeSats, la liste des systèmes proposés pour tester leur SCAO reste très limitée.Aussi, cette thèse est consacrée à l’étude et à la conception d’un système robotique innovant pour des essais HIL du SCAO d’un CubeSat. La nouveauté principale du système d'essai proposé est l’usage de quatre coussins d'air au lieu d'un seul et l’emploi d’un robot manipulateur. Ce système doit permettre des mouvements non contraints du CubeSat. Outre la conception du système d'essai, cette thèse porte sur les questions liées: (i) à la détermination de l'orientation d’un CubeSat au moyen de mesures sans contact; (ii) au comportement de l’assemblage des coussins d'air; (iii) à l'équilibrage des masses du système.Afin de vérifier la faisabilité de la conception proposée, un prototype du système d'essai a été développé et testé. Plusieurs modifications destinées à en simplifier la structure et à réduire le temps de fabrication ont été effectuées. Un robot Adept Viper s650 est notamment utilisé à la place d'un mécanisme sphérique spécifiquement conçu. Une stratégie de commande est proposée dans le but d’assurer un mouvement adéquat du robot qui doit suivre les rotations du CubeSat. Finalement, les résultats obtenus sont présentés et une évaluation globale du système d'essai est discutée
After the launch of the first artificial Earth satellite in 1957, the evolution of various technologies has fostered the miniaturization of satellites. In 1999, the development of standardized modular satellites with masses limited to a few kilograms, called CubeSats, was initiated by a joint effort of California Polytechnic State University and Stanford University. Since then, CubeSats became a widespread and significant trend, due to a number of available off-the-shelf low cost components.In last years, the number of launched CubeSats constantly grows, but less than half of all CubeSat missions achieved their goals (either partly or completely). The analysis of these failures shows that the most evident cause is a lack of proper component-level and system-level CubeSat testing. An especially challenging task is Hardware-In-the-Loop (HIL) tests of the Attitude Determination and Control System (ADCS). A system devoted to these tests shall offer reliable simulations of the space environment and allow realistic CubeSat motions. The most relevant approach to provide a satellite with such test conditions consists in using air bearing platforms. However, the possible satellite motions are strictly constrained because of geometrical limitations, which are inherent in the air bearing platforms. Despite 15 years of CubeSat history, the list of the air bearing platforms suitable for CubeSat ADCS test is very limited.This thesis is devoted to the design and development of an air bearing testbed for CubeSat ADCS HIL testing. The main novelty of the proposed testbed design consists in using four air bearings instead of one and in utilizing a robotic arm, which allows potentially unconstrained CubeSat motions. Besides the testbed design principle, this thesis deals with the related issues of the determination of the CubeSat orientation by means of contactless measurements, and of the behavior of the air bearings, as well as with the need of a mass balancing method.In order to verify the feasibility of the proposed design, a prototype of the testbed is developed and tested. Several modifications aimed at simplifying the structure and at shortening the fabrication timeline have been made. For this reason, the Adept Viper s650 robot is involved in place of a custom-designed 4DoF robotic arm. A control strategy is proposed in order to provide the robot with a proper motion to follow the CubeSat orientation. Finally, the obtained results are presented and the overall assessment of the proposed testbed is put into perspective

Ce travail s'articule autour de trois notions clés : dépendance, dynamique des inégalités et système productif stratifie. Il n'y a pas d'équilibre, ni d'entrepreneur schumpetérien, mais un affrontement constant et sans cesse renouvelé entre les agents parties intégrantes du système capitaliste. Ces relations inégalitaires sont-elles-mêmes le reflet du mode de régulation d'un système socio-économique qui ne peut se perpétuer sans accroître son influence sur des sphères d'activité géographiques et économiques. Les petites et moyennes entreprises industrielles - ou capital domine - constituent pour ledit système un espace d'autonomie qui aide à la dynamique des grandes entreprises - ou capital dominant
3 notions are very important in this work: dependance, dynamics of inegalities and stratifical productive system. There is not equilibrium. There is not Schumpeterian entrepreneur. But there is a constant opposition between the agents who are inside the system. The small and medium businesses are an area of autonomy for the big enterprises

Une etude est menee sur la commande d'un robot manipulateur a deux bras maintenant un objet, en vue de gerer la deformation de la chaine cinematique fermee ainsi constituee. Ce probleme general est traite a travers deux applications: la deformation controlee d'un objet flexible manipule par les deux bras, et la compensation de la deformation des deux bras exercant des efforts importants sur un objet rigide. Les solutions proposees dans chacun des cas reposent sur la determination de commandes en effort. Les principes developpes sont valides a l'issue d'experimentations realisees sur deux sites reels, l'un constitue de deux robots puma 560 utilises pour la deformation d'objets et l'autre constitue de deux robots gmf de forte charge utilises dans le cadre d'une operation de rivetage en industrie aeronautique, necessitant la compensation de la deformation des bras. Dans ce dernier cas, afin d'obtenir un grain de temps suffisant pour envisager son utilisation en production, une solution mettant en uvre un modele de reference n'utilisant pas de mesure d'effort est egalement proposee

Ce memoire concerne la synthese de structures de generation de vecteurs de test (gvt) deterministes. Une etude empirique, basee sur des simulations exhaustives, des sequences generees par des registres a decalage a retroaction lineaire et non-lineaire montre que ces derniers sont inaptes a produire des sequences de vecteurs de test deterministes. Nous avons donc etendu notre recherche au cas general de machine d'etats finis lineaire et autonome (mefla) avec inversion. Apres avoir presente les principes fondamentaux d'une mefla avec inversion, nous proposons une methode de synthese de structures gvt deterministes et deterministe/pseudo-aleatoire

Cette thèse porte sur le développement d'outils permettant le recalage d'images d'une surface déformable et la reconstruction tridimensionnelle de surfaces déformables à partir d'images prises par une seule caméra. Les surfaces que nous souhaitons traiter sont typiquement un visage ou une feuille de papier. Ces problématiques sont mal posées lorsque seule l'information présente dans les images est exploitée. Des informations a priori sur les déformations physiquement admissibles de la surface observée doivent être définies. Elles diffèrent en fonction du problème étudié. Par exemple, pour une feuille de papier, la courbure Gaussienne évaluée en chacun de ces points est nulle, cette propriété n'est pas valide pour un visage. Les applications visées sont l'insertion réaliste de logo 2D, de texte et aussi d'objets virtuels 3D dans des vidéos présentant une surface déformable. La première partie de cette thèse est consacrée au recalage d'images par modèles déformables. Après avoir brièvement introduit les notions de base sur les fonctions de déformation et sur leur estimation à partir de données images, nous donnons deux contributions. La première est un algorithme de recalage d'images d'une surface déformable, qui est efficace en terme de temps de calcul. Nous proposons une paramétrisation par primitives des fonctions de déformation permettant alors leur estimation par des algorithmes compositionnels habituellement réservés aux transformations formant un groupe. La deuxième contribution est la modélisation explicite des auto-occultations, en imposant la contraction de la fonction de déformation le long de la frontière d'auto-occultation. La deuxième partie de cette thèse aborde le problème de la reconstruction tridimensionnelle monoculaire de surfaces déformables. Nous nous basons sur le modèle de faible rang : les déformations sont approximées par une combinaison linéaire de modes de déformation inconnus. Nous supposons que ces derniers sont ordonnés par importance en terme d'amplitude de déformation capturée dans les images. Il en résulte une estimation hiérarchique des modes, facilitant l'emploi d'un modèle de caméra perspectif, la sélection automatique du nombre de modes et réduisant certaines ambiguïtés inhérentes au modèle. Nous explorons finalement la capture des déformations d'une surface peu texturée à partir de données issues d'un capteur 3D. L'information présente au niveau des contours de la surface est notamment utilisée. Nous avons implanté les différentes contributions décrites ci-dessous. Elles sont testées et comparées à l'état de l'art sur des données réelles et synthétiques. Les résultats sont présentés tout au long du tapuscrit.

Ce document présente la réalisation du premier système tactile de substitution sensorielle neuromorphique, en venant fusionner le domaine des neuroprothèses avec celui de la substitution sensorielle. L’évolution du dispositif jusqu’à sa version la plus aboutie est détaillée. Le système est testé au sein de deux études. La première permet d’étudier la discrimination spatiale et temporelle des sujets. Il rend possible l’évaluation de la capacité de discrimination de mouvement d’un point via le dispositif porté sur le dos. Dans la deuxième étude, le système tactile neuromorphique est couplé à une rétine artificielle. Une étude clinique permet d’étudier l’évolution d’un tel dispositif dans un environnement plus complexe via un apprentissage progressif et personnalisé. Cette étude permet également d’évaluer les retours des sujets vis à vis de l’ergonomie d’un tel système. Dix non-voyants acquis et cinq bien-voyants ont participé à cette étude. Les sujets sont capables grâce à ce dispositif de détecter des objets en mouvement, de discriminer l’espacement entre des formes, de trouver une cible dans une salle à luminosité variable, de suivre un chemin signalé au sol et d’éviter un potentiel obstacle. Enfin, ce dispositif a reçu un retour positif de la part des sujets nonvoyants, avec le souhait de voir le système devenir moins encombrant et plus discret pour permettre une utilisation quotidienne
This document presents the conception of the first neuromorphic tactile sensory substitution device, merging the domains of neuroprosthetics and sensory substitution.After a presentation of the state of art of the domains at the core of this work, we will introduce the device and present its chronological evolution and technical choices. We will then in a second stage introduce the validation studies that have been carried out to test the tactile neuromorphic device on blind and healthy control patients. The first study relies on psychophysical tests carried out to evaluate the link between spatial and temporal resolution of the developed device. The test relied on the ability of subjects to detect the direction of motion of a point sent on the tactile belt contacting the back of the subject. In the second study, the neuromorphic tactile system is coupled with an artificial silicon retina. A clinical trial is performed to study the performances of the developed device in a more complex environments using an incremental learning method. This study also evaluates the subjects’ feedback on the ergonomics of such an equipment. Ten visually impaired and five well-sighted subjects were selected. Subjects were able to detect objects in motion, discriminate the spacing between shapes, find a target in a scene with variable brightness, follow a signaled path on the ground and even avoid potential obstacles

Cette thèse développe une nouvelle approche de contrôle pour les avions à échelle réduite. Les lois de commande proposées exploitent un modèle non linéaire simple mais pertinent des forces aérodynamiques appliquées à l’aéronef. Ils reposent sur une structure hiérarchique de contrôle non linéaires, et sont synthétisées sur la base d’analyse de stabilité et de convergence théoriques. Ils sont conçus pour fonctionner sur un large domaine de vol. En particulier, ils évitent les singularités associées à la paramétrisation de l'attitude et la direction de la vitesse. Dans un premier temps, le problème de stabilisation de trajectoires de référence est résolu en étendant la méthode du "thrust vectoring", utilisée pour les véhicules à voilure tournante, au cas des aéronefs à voilure fixe. Dans le cas des avions, le principal défi est de prendre en compte les forces aérodynamiques dans la conception des systèmes de commande. Afin de résoudre ce problème, le contrôle proposé est conçu et analysé sur la base du modèle de forces aérodynamique proposé. Le domaine d'utilisation de cette loi de commande est élargi et englobe les trajectoires d'équilibre (trim trajectories) qui sont classiquement utilisées dans la littérature. Cette solution est ensuite adaptée au problème de suivi de chemin, afin de concevoir des lois de guidage cinématique et de contrôle dynamique applicables à presque tout chemin 3D régulier. Les lois de contrôle proposées contiennent des termes intégraux qui robustifient le contrôle vis-à-vis de dynamiques non modélisées. Plusieurs problèmes pratiques sont adressés et les lois de commande proposées sont validées par des simulations du type "hardware-in-the-loop". Enfin, des résultats d'essais en vol illustrent la performance des lois de contrôle proposées
The present thesis develops a new control approach for scale-model airplanes. The proposed control solutions exploit a simple but pertinent nonlinear model of aerodynamic forces acting on the aircraft. Nonlinear controllers are based on a hierarchical structure, and are derived on the basis of theoretical stability and convergence analyses. They are designed to operate on a large spectrum of operating conditions. In particular, they avoid the singularities associated with the parameterization of the attitude and the heading of the vehicle, and do not rely on a decoupling between longitudinal and lateral dynamics. First, the trajectory tracking problem is addressed by extending the thrust vectoring method used for small rotor vehicles to the case of fixed wing vehicles. In the case of airplanes, the main challenge is to take into account the aerodynamic forces in the design of control systems. In order to solve this problem, the proposed control is designed and analyzed on the basis of the proposed aerodynamic forces model. The flight envelope is thus broadened beyond trim trajectories which are classically used in the literature. This solution is then adapted to the path following problem, and kinematic guidance and dynamic control laws are developed within a single coherent framework that applies to almost any regular 3D path. The proposed control laws incorporate integral terms that robustify the control with respect to unmodelled dynamics. Several practical issues are addressed and the proposed control laws are validated via hardware-in-the-loop simulations. Finally, successful flight test results illustrate the soundness and performance of the proposed control laws

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

Les robots opèrent dans le monde réel, dans lequel essayer quelque chose prend beaucoup de temps. Pourtant, les methodes d’apprentissage par renforcement actuels (par exemple, deep reinforcement learning) nécessitent de longues périodes d’interaction pour trouver des politiques efficaces. Dans cette thèse, nous avons exploré des algorithmes qui abordent le défi de l’apprentissage par essai-erreur en quelques minutes sur des robots physiques. Nous appelons ce défi “Apprentissage par renforcement micro-data”. Dans la première contribution, nous avons proposé un nouvel algorithme d’apprentissage appelé “Reset-free Trial-and-Error” qui permet aux robots complexes de s’adapter rapidement dans des circonstances inconnues (par exemple, des dommages) tout en accomplissant leurs tâches; en particulier, un robot hexapode endommagé a retrouvé la plupart de ses capacités de marche dans un environnement avec des obstacles, et sans aucune intervention humaine. Dans la deuxième contribution, nous avons proposé un nouvel algorithme de recherche de politique “basé modèle”, appelé Black-DROPS, qui: (1) n’impose aucune contrainte à la fonction de récompense ou à la politique, (2) est aussi efficace que les algorithmes de l’état de l’art, et (3) est aussi rapide que les approches analytiques lorsque plusieurs processeurs sont disponibles. Nous avons aussi proposé Multi-DEX, une extension qui s’inspire de l’algorithme “Novelty Search” et permet de résoudre plusieurs scénarios où les récompenses sont rares. Dans la troisième contribution, nous avons introduit une nouvelle procédure d’apprentissage du modèle dans Black-DROPS qui exploite un simulateur paramétré pour permettre d’apprendre des politiques sur des systèmes avec des espaces d’état de grande taille; par exemple, cette extension a trouvé des politiques performantes pour un robot hexapode (espace d’état 48D et d’action 18D) en moins d’une minute d’interaction. Enfin, nous avons exploré comment intégrer les contraintes de sécurité, améliorer la robustesse et tirer parti des multiple a priori en optimisation bayésienne. L'objectif de la thèse était de concevoir des méthodes qui fonctionnent sur des robots physiques (pas seulement en simulation). Par conséquent, tous nos approches ont été évaluées sur au moins un robot physique. Dans l’ensemble, nous proposons des méthodes qui permettre aux robots d’être plus autonomes et de pouvoir apprendre en poignée d’essais
Robots have to face the real world, in which trying something might take seconds, hours, or even days. Unfortunately, the current state-of-the-art reinforcement learning algorithms (e.g., deep reinforcement learning) require big interaction times to find effective policies. In this thesis, we explored approaches that tackle the challenge of learning by trial-and-error in a few minutes on physical robots. We call this challenge “micro-data reinforcement learning”. In our first contribution, we introduced a novel learning algorithm called “Reset-free Trial-and-Error” that allows complex robots to quickly recover from unknown circumstances (e.g., damages or different terrain) while completing their tasks and taking the environment into account; in particular, a physical damaged hexapod robot recovered most of its locomotion abilities in an environment with obstacles, and without any human intervention. In our second contribution, we introduced a novel model-based reinforcement learning algorithm, called Black-DROPS that: (1) does not impose any constraint on the reward function or the policy (they are treated as black-boxes), (2) is as data-efficient as the state-of-the-art algorithm for data-efficient RL in robotics, and (3) is as fast (or faster) than analytical approaches when several cores are available. We additionally proposed Multi-DEX, a model-based policy search approach, that takes inspiration from novelty-based ideas and effectively solved several sparse reward scenarios. In our third contribution, we introduced a new model learning procedure in Black-DROPS (we call it GP-MI) that leverages parameterized black-box priors to scale up to high-dimensional systems; for instance, it found high-performing walking policies for a physical damaged hexapod robot (48D state and 18D action space) in less than 1 minute of interaction time. Finally, in the last part of the thesis, we explored a few ideas on how to incorporate safety constraints, robustness and leverage multiple priors in Bayesian optimization in order to tackle the micro-data reinforcement learning challenge. Throughout this thesis, our goal was to design algorithms that work on physical robots, and not only in simulation. Consequently, all the proposed approaches have been evaluated on at least one physical robot. Overall, this thesis aimed at providing methods and algorithms that will allow physical robots to be more autonomous and be able to learn in a handful of trials

Le terme "usinage à porte fermée", fréquemment employé par les PME de l'aéronautique et de l'automobile, désigne l'automatisation sécurisée du processus d'usinage des pièces mécaniques. Dans le cadre de notre travail, nous nous focalisons sur la vérification du montage d'usinage, avant de lancer la phase d'usinage proprement dite. Nous proposons une solution sans contact, basée sur la vision monoculaire (une caméra), permettant de reconnaitre automatiquement les éléments du montage (brut à usiner, pions de positionnement, tiges de fixation,etc.), de vérifier que leur implantation réelle (réalisée par l'opérateur) est conforme au modèle 3D numérique de montage souhaité (modèle CAO), afin de prévenir tout risque de collision avec l'outil d'usinage.

Cette thèse est une contribution au développement d'un procédé tactile acoustique basé sur la perturbation des ondes de Lamb, permettant de détecter un toucher simple ou des touchers multiples sur des objets minces de forme quelconque. Après avoir étudié la propagation des modes de Lamb dans les objets minces par exemple les plaques de cuivre d'épaisseur 450 µm, nous avons observé, que l'énergie des ondes de Lamb antisymétriques était essentiellement due à la composante normale de déplacement et qu'il était aisé de perturber un mode de flexion par un toucher surfacique réalisé avec le doigt ou ponctuel avec la pointe d'un stylo, tandis que dans le cas d'un mode symétrique, l'énergie était essentiellement distribuée sur la composante de déplacement tangentielle et en conséquence plus difficilement perturbée par une interaction tactile. Nous avons en conséquence exploité le toucher sur une plaque mince perturbant le rayonnement d'une onde acoustique dans l'objet et réalisé en pratique une mesure de la perturbation d'un signal de diffraction des ondes de Lamb en un ou deux points récepteurs d'une plaque. Ainsi, une méthode de localisation basée sur la diffraction des ondes a été proposée, pour obtenir une interface tactile compacte, performante et faible coût. Cette méthode nommée méthode de la Figure de Diffraction Perturbée en Amplitude (FDPA) peut rendre une surface tactile avec une résolution spatiale de l'ordre du millimètre et un temps de réponse inférieur à 10 ms. Deux méthodes d'optimisation sont proposées pour obtenir un taux de localisation correcte proche de 100%. Le procédé tactile et les méthodes d'optimisation présentés dans cette thèse ont été testés sur plusieurs types d'objets, réalisés dans des matériaux différents et sous différentes formes géométriques. Ces réalisations ont montré des performances satisfaisantes en termes d'encombrement, de consommation et de fiabilité de localisation pour des touchers simples et multiples.

Les assemblages d'accéléromètres sont utilisés entre autres en biomécanique afin d'estimer le champ des accélérations d'un corps rigide et, de là, les variables cinématiques décrivant les déplacements dudit corps rigide. On remarque toutefois que le progrès de cette technologie a été limité par celui des gyroscopes micro-usinés, lesquels sont plus précis que les assemblages d'accéléromètres dans la plupart des applications. Le but des recherches décrites dans cette thèse est d'améliorer la précision des estimés de vitesse angulaire produits par les assemblages d'accéléromètres. Les développements proposés portent sur deux aspects : une classe d'architectures mécaniques d'accéléromètres est proposée ayant pour but de réduire la sensibilité des capteurs aux accélérations transverses, des algorithmes robustes étant également proposés afin d'estimer la vitesse angulaire à partir de certaines ou de toutes les composantes du champ d'accélération du corps rigide. La classe d'accéléromètres proposée est inspirée des architectures de machines à cinématique parallèle (MCP) en assimilant la masse d'épreuve et le support d'un accéléromètre à l'organe terminal et à la base d'une MCP, respectivement. Une caractéristique commune aux MCP proposées ici est que leurs organes terminaux et leurs bases sont reliées par n+1 chaînes cinématiques simples, n = 1, 2, 3 étant leurs nombres de directions sensibles respectifs. Pour cette raison, on appelle accéléromètres simpliciaux multiaxiaux les capteurs résultant de ces MCP. Une version microusinée de l'accéléromètre simplicial biaxial est conçue, fabriquée et testée. En outre, la théorie permettant l'estimation de la vitesse angulaire d'un corps rigide à partir de mesures d'accélérations est réexaminée. De cette révision, quatre algorithmes permettant l'estimation de la vitesse angulaire à partir de mesures d'accélération centripète sont proposés. Enfin, un algorithme permettant l'estimation de la vitesse angulaire d'un corps rigide à partir de mesures d'accélérations centripète et tangentielle et reposant sur le filtrage de Kalman est proposé.