Les manipulateurs spatiaux permettent de répondre à une variété de problèmes dans les futures exploitations et explorations spatiales, tels que le déploiement en orbite, l’élimination active des débris ou les opérations de maintenance. Toutefois, il est difficile de contrôler de manière autonome les systèmes de manipulateurs spatiaux dans le cas de structures légères et de grande taille présentant alors un comportement flexible. La dynamique flexible représente un défi, premièrement par sa modélisation et secondement les couplages avec le manipulateur peuvent détériorer la qualité du contrôle. Cette thèse aborde les problèmes de conception et de contrôle d’un manipulateur spatial autonome équipé de dispositifs d’échange de moment cinétique pour le contrôle de la rotation d’un vaisseau spatial lorsqu’il est confronté à des perturbations internes au système, des incertitudes de modèle et des erreurs de mesure. La modélisation de la dynamique rigide-flexible d’un système multi-corps reste une tâche difficile, et une première contribution de ce travail est un outil de modélisation générique pour dériver la cinématique et la dynamique d’un manipulateur spatial flottant dont les rotations sont contrôlées et en présence d’appendices flexibles. Cette analyse a conduit à la contribution principale de cette thèse, à savoir l’implémentation et la conception d’une loi de contrôle pour les opérations de maintenance en orbite. Grâce au modèle, la commande proposée inclut les états non mesurables (i.e. les modes flexibles) dans le découplage et la linéarisation du système, et les lois de pilotage établies sont basées sur l’inversion dynamique non linéaire où des observateurs sont introduits pour améliorer la qualité de la linéarisation. Dans une première mise en oeuvre, un observateur d’état étendu a été utilisé pour estimer la dynamique flexible. Puis, dans un deuxième temps, les incertitudes de modélisation et les erreurs de mesure ont été traitées par l’ajout d’un observateur de perturbations non linéaires. Les interdépendances entre les observateurs et la dynamique de contrôle ont motivé un calcul simultané de leurs gains afin d’améliorer la stabilité du système et les performances de contrôle. Ce point a été atteint par la résolution d’inégalités matricielles linéaires pour garantir la stabilité obtenue à l’aide d’une fonction de Lyapunov appropriée. Afin de mettre en évidence l’intérêt du schéma proposé et de valider notre approche dans un environnement réaliste, des tests approfondis d’un cas d’utilisation de l’assemblage d’un télescope spatial en orbite ont été réalisés sur un simulateur haute-fidélité.

Le Manned-Unmanned Teaming (MUM-T) peut être compris comme une équipe coopérative de plusieurs agents : plusieurs véhicules aériens sans pilote (drones) et éventuellement plusieurs avions pilotés agissant ensemble dans des missions critiques. Par conséquent, une nouvelle perspective est proposée pour l'avenir de l'interaction humain-drone via une telle coopération en équipe, s'inscrivant dans le cadre de l'interaction à initiative mixte (MII). Dans ce contexte, nous considérons que l'agent humain (pilote) n'est pas un agent infaillible. Par exemple, des états mentaux dégradés pourraient diminuer les capacités de l'agent humain pendant l'exécution de la mission. Ainsi, dans ce travail de thèse, nous étudions des algorithmes de calcul physiologique et d'intelligence artificielle pour estimer l'état mental du pilote humain (par exemple, la charge mentale) lorsqu'il interagit avec une équipe de drones dans des conditions de mission difficiles, et ce, afin d'adapter l'interaction entre agents pour améliorer la performance globale.Ainsi, ce travail de thèse commence par la compréhension et l’évaluation les états mentaux des pilotes humains lorsqu'ils interagissent avec les drones. Nous avons développé un scénario employant une équipe humain-drones (MUM-T) dans une mission de recherche et de sauvetage, où les participants jouent le rôle d'un pilote coopérant avec trois drones. Dans une première campagne expérimentale, les missions ont été conçues pour induire des niveaux de charge mentale faibles et élevées, qui ont été évalués à l'aide de mesures subjectives, comportementales et physiologiques (i.e. métriques cérébrales, cardiaques et oculomotrices). Cette première campagne nous a permis (i) de caractériser la charge mentale à partir de signaux physiologiques, étant donné l'impact significatif de la charge mentale sur toutes les mesures ; et (ii) de proposer différentes chaînes de classification qui ont atteint une précision moyennes de classification allant de 75% pour la meilleure à 59,8% pour la moins bonne, en utilisant les caractéristiques cardiaques seules ou en combinaison avec les caractéristiques cérébrales et oculomotrices. Ensuite, sur la base de ces résultats, ce travail de thèse se concentre sur la construction d'un système de prise décision séquentielle qui est capable de surveiller l'état mental de l'homme à travers la sortie du classifieur et de sélectionner les actions appropriées pour adapter l'interaction dans le but de maximiser la performance humaine. Étant donné l'observabilité partielle de l'état mental humain et la nature non déterministe d'un tel système, nous avons construit ce travail dans le cadre des Processus Décisionels de Markov Partiellement Observable (POMDP). Les paramètres du modèle POMDP, qui vise à contrôler l'interaction, ont été approchés en utilisant toutes les données collectées lors de la première campagne expérimentale et les résultats de classification associés. Enfin, ce travail de thèse se termine par une deuxième campagne expérimentale, dont le but été l'évaluation d'une telle politique de contrôle de l'interaction basée sur modèle POMDP, en ce qui concerne la gestion de la performance et de la charge mentale. Dans cette campagne, tous les développements ont été intégrés et testés en ligne : extraction et traitement des caractéristiques physiologiques, estimation de l'état mental humain, et adaptation de l'interaction. Les résultats subjectifs obtenus ont montré que les participants ressentaient une charge de travail significativement moindre lorsque l'approche adaptative était utilisée, par rapport à un système d'interaction non adaptatif. Cependant, les performances réalisées par les participants n’ont pas été significativement améliorées. Ces derniers résultats ont mis en évidence la nécessité d'affiner le modèle de prise de décision, en particulier pour améliorer la performance humaine et la performance globale de l'équipe, et ouvrent plusieurs perspectives de recherche.

Dans le secteur aérospatial, la conception de contrôleurs pour des systèmes évoluant sur un domaine de vol étendu constitue un défi majeur. La dépendance non-linéaire de la dynamique de ces systèmes à des paramètres variant dans le temps, les saturations des actionneurs, et les incertitudes de modélisation comptent parmi les sources de difficulté les plus importantes. Les exigences croissantes en terme de performance et les contraintes de coût associées aux applications industrielles modernes rendent la tâche d’autant plus ardue pour l’ingénieur automaticien, qui doit alors le plus souvent recourir à un processus itératif coûteux. Il existe donc un réel besoin de développer des algorithmes et des outils avancés pour traiter les non-linéarités et les incertitudes, et qui soient applicables à des systèmes aérospatiaux réalistes. Les travaux de thèse s’inscrivent dans ce contexte. L’objectif est de mettre en place une méthodologie pour la conception de lois de contrôle pour des systèmes incertains à paramètres variants, et avec saturation des actionneurs. Pour ce faire, l’idée est d’exploiter et de combiner de manière pertinente le séquencement de gain, la théorie de la commande robuste H-infini, la synthèse anti-windup, et les méthodes d’analyse de robustesse (mu-analyse et analyse IQC) durant la phase de conception. Dans cette optique, la mu-analyse probabiliste fait l’objet de contributions théoriques et algorithmiques qui permettent de mieux répondre aux besoins industriels par rapport à la mu-analyse classique. Le développement de la méthodologie générale s’appuie sur l’étude d’une application aéronautique spécifique, à savoir un concept innovant de projectile guidé gyrostabilisé, caractérisé par de fortes non-linéarités et des couplages dynamiques importants. L’étude de ce système va de la modélisation en boucle ouverte jusqu’aux simulations de Monte Carlo non-linéaires en boucle fermée, illustrant la méthodologie proposée dans un cadre applicatif réaliste.

Le mouvement des ergols au sein des réservoirs, appelé ballottement, est à l’origine d’efforts perturbateurs qui nécessitent une attention particulière lors de la conception d’une mission ; ceci afin de ne pas entraîner de dégradation des performances en précision et stabilité de pointage, voire pour prévenir l’instabilité dans les pires cas. Après avoir présenté et analysé les méthodes habituelles pour l’atténuation des effets de ce phénomène, nous proposons une nouvelle solution méthodologique à la compensation des ballottements d’ergols pour l’amélioration du contrôle d’attitude des engins spatiaux. Nous développons alors une modélisation innovante du ballottement sous la forme de système LPV incertain dont l’identification repose sur des données de Mécanique des Fluides Numériques. En s’appuyant sur ce modèle nous élaborons une stratégie de pré-compensation basée sur un observateur LPV robuste dont la synthèse est effectuée via des techniques de synthèse H1 multi-modèles et par résolution de LMI. Les limites en couple et en moment cinétique des actionneurs sont ensuite prises en compte par l’implémentation alternative d’un filtre Direct Linear Anti-Windup statique et d’un Reference Governor. Lorsque le système est asservi par un contrôleur d’attitude pré-existant et satisfaisant hors-ballottement, notre stratégie de compensation est calculée indépendamment du contrôleur, s’interconnecte facilement avec le système et rétablit ses performances nominales en dépit du mouvement des ergols. L’ensemble de cette stratégie est rigoureusement testée et analysée sur un modèle de satellite test. Les résultats suggèrent qu’une telle modification du système de contrôle d’attitude permet une atténuation efficace des effets délétères du ballottement et pourrait contribuer à réduire la complexité et la masse des réservoirs, et à améliorer la disponibilité des missions spatiales

Le projet Deep Space Gateway (DSG) se présente comme l’une des plus prometteuses collaborations internationales de la prochaine décennie. Il inclut la mise en place d’un avant-poste spatial dans un environnement cislunaire, servant de relais pour des missions (habitées ou non) d’exploration. L’orbite cible pour la station sera une Near Rectilinear Halo Orbit (NRHO) située a proximité d’un point de Lagrange Terre-Lune (EML). Les activités opérationnelles de Rendez-vous et de Docking (RVD) sont de la plus haute importance afin de mener à bien l’assemblage de la station puis les diverses opérations de maintenance. Le module Orion sera en charge de ces opérations et devra également assurer les missions de ravitaillement et les vols habités au départ ou à destination de la DSG. La littérature au sujet des questions de RVD dans le problème à deux corps sur des Orbites terrestres ou lunaires basses quasi-circulaires (LEO et LLO respectivement) est très vaste et les cas d’application pratique ne manquent pas : citons par exemple les RVD manuels des missions Apollo. Cependant, la complexité dynamique des modèles a trois corps ou plus fait qu’à ce jour aucun RVD l n’a été réalisé dans des régions proches des points de Lagrange, où les modèles képlériens ne sont plus applicables. Malgré la présence de nombreuses publications sur les trajectoires et orbites a proximité des points de Lagrange et des transferts dans le domaine cislunaire, la communauté scientifique ne dispose à ce jour que de très peu de résultats sur les opérations de RVD dans les environnements non-képlériens. L’intérêt suscité par la mise en route du projet DSG et des premiers vols du module Orion a néanmoins vivement relancé l’intérêt de la communauté sur le sujet. L’ISAE-Supaéro a développé avec ses partenaires (parmi lesquels l’Agence Spatiale Européenne, et Airbus Defence and Space) des outils semi-analytiques de modélisation et de calcul d’orbites de type NRHO, DRO, Lyapunov, Halo et Lissajou à proximité des points de Lagrange dans le problème circulaire restreint a trois corps (CR3BP). Ceci constitue un solide point de départ pour étendre les stratégies de RVD aux environnements cislunaires avec prise en compte des contraintes matérielles et opérationnelles des missions à venir. Ce doctorat propose le développement d’outils théoriques et de méthodes numériques de mécanique orbitale permettant d’exploiter les spécificités de l’astrodynamique non-linéaire pour réaliser des opérations de RVD en milieu cislunaire. Il s’agira de définir les contraintes propres à ce nouveau cadre opérationnel et de proposer des modèles répondant aux attentes des agences spatiales internationales et de l’industrie pour préparer l’exploration spatiale de demain. Nous nous intéresserons à des opérations de RVD entre la DSG, cible du rendez-vous et placée sur une orbite NRHO autour de EML2, et des véhicules provenant d’orbites terrestres. Nous proposerons en particulier un design de système de Guidage, Navigation et Contrôle (GNC) qui s’appuiera sur les capacités technologiques actuelles et à venir des senseurs et actionneurs embarqués.

De nos jours, les robots autonomes sont confrontés à des environnements complexes et incertains nécessitant la planification automatique des différentes tâches devant être accomplies pour mener à bien la mission. Dans cette thèse, nous essayons de résoudre des problèmes dans lesquels l’incertitude est modélisée comme un ensemble d’état initiaux possibles de l’environnement, et nous nousintéressons aux méthodes de planification hors-ligne (avant le départ de la mission), le calcul de plan en ligne entraînant un coût de calcul supplémentaire non négligeable pendant la mission. La planification contingente est une de ces méthodes. Celle-ci consiste à calculer un plan contingent traitant l’incertitude du problème tout en laissant la possibilité d’effectuer des décisions en ligne rapides et conditionnéespar des observations de l’environnement. La planification contingente semble particulièrement adaptée aux missions de robotique autonome du fait de la facilité d’embarquabilité des plans contingents, mais celle-ci présente néanmoins une complexité d’autant plus élevée que le nombre d’observations à réaliser est grand. De plus, la réalisation d’une observation en cours de mission peut être coûteuse pour l’agent devant la réaliser. Cette thèse consiste donc `a développer un planificateur contingent traitant des problèmes comportant de l’incertitude sous forme d’un ensemble d’états initiaux possibles en limitant le nombre d’observations du plan. Pour cela, nous avons proposé d’utiliser un planificateur conformant (dont le but est de calculer un plan menant au but du problème quel que soit l’état initial possible et sans réaliser d’observation) afin de calculer le plus de branches conformantes possibles dans le plancontingent. Si un plan conformant ne peut pas être calculé, l’approche se sert ensuite des informations retournées par le planificateur conformant pour sélectionner l’observation à réaliser. Une première approche a été développée puis améliorée au fil de la thèse afin d’aboutir à un planificateur contingent complet, dot´e d’une représentation compacte des états de croyance, et qui contrairement `a une grande partie des planificateurs contingents de la littérature, n’est pas limité aux problèmes de taille contingenteinférieure à un. Les résultats de la comparaison de notre approche avec les planificateurs contingents de la littérature indiquent que malgré un temps de calcul plus élevé que ces planificateurs sur une grande partie des problèmes étudiés, notre approche limite efficacement le nombre d’observations du plan, rendant les plans générés compétitifs en terme de taille et de profondeur.

Les systèmes multi-robots se multiplient dans notre quotidien, par exemple dans la robotique de service ou dans l’assistance industrielle ou agricole. Pour rendre ces systèmes autonomes et sûrs, il est indispensable d’embarquer des modules pour gérer automatiquement les pannes, c’est-à-dire la détection d’anomalies, l’évaluation des causes possibles et la décision d’une réaction appropriée (réessayer, remplacer l’action, remplacer un composant, etc). La thèse vise à développer des outils génériques pour construire un module de gestion automatique des pannes, pour analyser ce module et pour valider son comportement. La première ambition est de modéliser le système multi-robots, le raisonnement pour émettre un diagnostic et les propriétés de sûreté requises. Le travail portera ensuite sur les algorithmes pour construire le module de gestion des pannes et l’analyser. Finalement, les outils développés seront validés par l’application à différents scénarios multi-robots réels et simulés.

Dans de nombreuses applications qui présentent un problème de décision ou d'optimisation combinatoire, il est utile de raisonner à différents niveaux d'abstraction. C'est tout d'abord le cas pour des missions d'exploration multi-robots, où l'on peut s'intéresser premièrement à la répartition de tâches d'exploration entre différents robots, puis à la manière dont chaque robot enchaîne les tâches qui lui sont allouées, et enfin à la décomposition de ces enchaînements de tâches sous la forme de déplacements à coordonner pour éviter des collisions ou pour maintenir des liens de communication. C'est aussi le cas pour la gestion d'une constellation de satellites d'observation de la Terre, pour lesquels on peut décider dans un premier temps de la répartition des tâches d'acquisition candidates entre les différents satellites, puis de l'enchaînement de ces acquisitions pour chaque satellite de la constellation, et enfin des commandes élémentaires à envoyer aux instruments pour réaliser effectivement cet enchaînement. C'est encore le cas pour l'implémentation de fonctions sur une architecture avionique, avec en premier lieu une décision concernant l'allocation de fonctions sur des unités de calcul temps réel, puis une décision concernant l'ordonnancement des fonctions sur chaque unité de calcul, et enfin une décision sur la stratégie de routage des données échangées entre fonctions sur un réseau disponible. D'un point de vue général, il est ainsi nécessaire dans ce type d'applications de considérer différents niveaux de décision couvrant allocation des tâches sur des ressources et ordonnancement des tâches sur ces mêmes ressources. Chaque tâche à considérer peut de plus se décomposer en plusieurs sous-tâches, dans le sens par exemple où une tâche de calcul d'une fonction correspond à l'enchaînement d'une tâche de lecture des données utilisées par la fonction, d'une tâche de calcul proprement dite, et d'une tâche d'écriture des sorties de la fonction dans une zone mémoire donnée. En plus de cela, les contraintes des problèmes de décision à résoudre peuvent être représentées avec différents niveaux d'abstraction. Par exemple, en exploration multi-robots, il existe des contraintes portant sur l'énergie disponible pour les robots. Au moment de la répartition des tâches d'exploration entre les robots, il n'est pas forcément possible pour des considérations combinatoires de considérer un modèle dynamique complexe reliant l'énergie disponible à la puissance consommée à chaque instant. On considère alors une consommation d'énergie forfaitaire pour chaque activité et une capacité maximale pour chaque robot. Le modèle d'énergie complexe peut être pris en compte dès lors que les tâches ont été réparties et que l'on synthétise les déplacements des robots. De manière analogue, pour l'agencement des observations d'un satellite, on peut considérer en première approximation qu'il existe une durée forfaitaire requise pour passer d'une observation à la suivante, avant de considérer des modèles cinématiques plus complexes prenant en compte les capacités des actionneurs gyroscopiques et les caractéristiques des zones à imager. Ce sujet de thèse s'intéresse à la définition de modèles et d'algorithmes de décision utilisables pour gérer ces problématiques de décision hiérarchique.

Le travail présenté dans cette thèse a pour but de construire un pont entre le contrôle basé sur les données et les logiques de conception de contrôle conventionnelles pour rejeter des perturbations périodiques inconnues complexes agissant sur des systèmes linéaires ou non linéaires. La principale contribution de la thèse est l'approche de contrôle à trois couches qui montre comment combiner le contrôle de type apprentissage (basé sur les données) et le contrôle de type non-apprentissage (conventionnel) au moyen d'un processus d'identification comme outil de connexion entre les deux. Cette approche est expliquée au chapitre 5 de la thèse. Un point particulièrement motivant de l'approche proposée est qu'elle peut fonctionner correctement sous des perturbations périodiques inconnues complexes à la fois lorsque le système est linéaire et non linéaire (les performances en cas linéaire sont beaucoup plus élevées que celles en cas non linéaire pour lesquelles les raisons seront expliquées au chapitre 5 et la conclusion générale). La faisabilité de cette approche est prouvée avec des résultats de simulation. La structure de la thèse est la suivante. Dans le chapitre 1, une introduction est donnée afin de développer les méthodes de contrôle de type apprentissage et non-apprentissage existantes et de décrire le processus de développement de la thèse. Dans le chapitre 2, une étude est consacrée à la bibliographie du contrôle d'apprentissage itératif (ILC) où des concepts de conception importants pour l'ILC ainsi que la principale méthode ILC utilisée tout au long de la thèse (c'est-à-dire la norme optimale ILC (NO-ILC)) sont introduits. Dans le chapitre 3, une application pratique avec un véritable drone d'intérieur est présentée comme une étude d'introduction qui a été réalisée pour tester la faisabilité du NO-ILC et déterminer s'il pouvait ou non être utilisé dans le reste du travail de thèse. Dans le chapitre 4, la principale contribution de la thèse commence à se développer avec la proposition d'une procédure de réglage automatique des contrôleurs de rétroaction linéaire qui reçoit le nom de workflow de réglage de contrôleur basé sur l'apprentissage (LBCT). Cette procédure peut être considérée comme la première tentative de créer une connexion entre le contrôle basé sur les données et le contrôle conventionnel tout au long de la thèse. Il est démontré avec les résultats de simulation d'un problème de rejet de perturbations périodiques inconnu a priori que l'ILC peut être utilisé comme un outil puissant pour simplifier la conception des contrôleurs de rétroaction. L'ensemble de ce processus correspond en fait à la transformation de l'ILC basée sur les données en une loi de rétroaction de manière approximative. Ensuite, dans le chapitre 5, les idées présentées dans le chapitre 4 sont développées plus avant et l'approche qui est mentionnée ci-dessus en tant que contrôle à trois couches est obtenue comme résultat principal de la thèse. La dernière section de la thèse est consacrée à une conclusion qui fournit quelques suggestions sur les études futures dans le sujet donné et elle implique le regard critique de l'auteur sur divers points concernant les applications et les approches menées au cours de la thèse.

Au cours d’un vol, les pilotes doivent surveiller des instruments de vol spécifiques (indicateur d’attitude, vitesse, altimètre, les paramètres moteurs) ainsi que l’environnement extérieur (repérer des éléments du relief au sol notamment lors de conditions météorologiques dégagées et à basse altitude) pour mettre à jour leur conscience de la situation. Cette activité de surveillance (monitoring), critique durant les phases de vols dites évolutives (décollage, phase d’approche, et atterrissage), tient compte de l’observation et de l’interprétation de la trajectoire, des modes d’automatisation sélectionnés, des systèmes utilisés à bord. Cela suppose une comparaison en temps réel entre les données affichées aux instruments et les valeurs attendues lors des phases de vols. Une surveillance appropriée du cockpit permet de prendre des mesures correctives (ajuster la trajectoire de l’avion lors de la détection d’une déviation observable sur la zone d’attitude) en temps opportun lors de la déviation d’un paramètre, garantissant ainsi un niveau de sécurité optimal. Cette activité de surveillance est structurée en séquence d’engagement et de réorientation de l’attention visuelle du pilote d’un instrument vers un autre. Les rapports d’accidents ont démontré que bien souvent les erreurs de pilotage, tels que des trajectoires incorrectes ou bien une survitesse à l’atterrissage, étaient la résultante d’une surveillance défaillante et/ou inadéquate des instruments du cockpit. L’enjeu de ce travail de recherche est d’’améliorer la sécurité des vols notamment grâce à l’intégration d’un oculomètre et/ou la recherche de solution pour améliorer l’entrainement des pilotes en vue de réduire les erreurs de surveillance à bord. Les mouvements des yeux sont une fenêtre sur l’état cognitif du pilote et permettent de révéler les chemins attentionnels empruntés par l’opérateur à travers son parcours visuel. En lien avec les problématiques de surveillance dans les cockpits, nous avons élaboré un assistant de vol (FETA : Flight Eye Tracking Assistant) basé sur des comportements visuels d’experts (24 pilotes avec plus de 1600 heures de vols). Cet assistant prévient les pilotes, grâce à une alarme auditive, quand ils ne consultent plus suffisamment un instrument de vol en comparaison avec la base de données des mouvements oculaires experts. Une évaluation facteurs humains de cet assistant a soulevé plusieurs problématiques et a ouvert la voie à de nouvelles recherches concernant l’utilisation de métriques reflétant aux mieux les parcours oculaires dans le cockpit et permettant précisément de quantifier l’attention visuelle d’un pilote à bord. Une partie de ce travail de recherche s’appuie sur une comparaison entre novices et experts afin de quantifier la marque de l’expertise. Une méthode utilisant le K coefficient appliqué aux AOI a permis de qualifier l’attention visuelle des pilotes (focal vs ambient) au cours de scenario en simulateur de vols présentant différentes charges d’activité visuomoteur. Des méthodes d’apprentissage machine basée sur des matrices de transition ont permis de classifier l’expertise avec une précision de 91%. Enfin, deux méthodes ont été utilisées pour qualifier et quantifier les stratégies visuelles dans le cockpit. Une méthode utilisant la Complexité de Lempel-Ziv (LZC), un algorithme de compression des données, permettant de mettre en lumière la complexité des séquences de balayage dans le cockpit. Ainsi que le méthode N-gram, a l’origine issue de la recherche sur les séquences ADN, permettant de quantifier les patterns communs au groupe d’expert et la longueur des patterns utilisés