Cette thèse vise à développer des méthodologies dédiées à améliorer la fonctionnalité de robots mobiles pour accomplir une mission, en particulier la caractérisation électromagnétique micro-onde de matériaux dans leur environnement. Le succès de cette mission dépend de la navigation précise et de la perception exacte de l'environnement par les robots, un challenge qui est souvent perturbé par les défaillances et les incertitudes des capteurs. À cet égard, la thèse se concentre principalement sur deux points fondamentaux. Dans le premier, nous développons une méthode de localisation robuste pour assurer une navigation autonome précise et tolérante aux défauts pour les robots mobiles. Cette méthode repose sur une approche statistique informationnelle, incorporant un seuil adaptatif qui facilite la détection rapide et précise des défauts de capteurs. L'efficacité de cette méthode est validée par une étude comparative avec des approches existantes de la littérature. Le deuxième point consiste à développer des techniques de contrôle et d'évaluation non destructives par micro-ondes (Microwave Non Destructive Testing & Evaluation - MNDT&E) pour la caractérisation des matériaux. Initialement, nous considérons des techniques conventionnelles de MNDT&E, associées à une modélisation analytique. Reconnaissant les limites de la modélisation analytique, nous présentons trois nouvelles techniques « intelligentes » de MNDT&E qui intègrent des modèles d'apprentissage automatique (Machine Learning - ML) et d'apprentissage profond (Deep Learning - DL). Ces techniques reposent sur deux approches micro-ondes : la propagation en espace libre pour la caractérisation sans contact en utilisant un radar mono-statique et la propagation guidée pour la caractérisation en contact en utilisant un guide d'ondes rectangulaire (Open-Ended Rectangular Waveguide - OERW). Les capteurs développés intègrent des contraintes de faible encombrement et faible coût, compatibles avec un contexte hors laboratoire. Dans une première phase, les techniques proposées sont utilisées pour mesurer les coefficients de réflexion S_11 des matériaux, générant trois bases de données distinctes. La deuxième phase consiste à utiliser les modèles ML et DL afin de relier les réponses électromagnétiques mesurées et les types de matériaux identifiés ou la présence de défauts. De plus, différentes configurations et topologies de mesure sont introduites et mises en œuvre. La performance de chaque configuration est évaluée et analysée en fonction de métriques sélectionnées dans des conditions de laboratoire et des conditions réalistes. Enfin, nous présentons une étude de faisabilité basée sur un réflectomètre six ports à guide d'ondes métallique. Ce dispositif présente des avantages particulièrement bien adaptés à des contingences hors laboratoire tels que sa consommation électrique réduite, sa précision de mesure électrique et sa capacité à opérer en environnement difficile. De plus, le système développé pour un fonctionnement en bande de fréquences V (55-75 GHz) facilite le passage de la caractérisation des micro-ondes à celle des ondes millimétriques, jetant les bases d'une analyse précise et efficace. La montée en fréquences élargit le spectre des informations capturées, améliorant les capacités, la précision et la versatilité des techniques de contrôle et d'évaluation non destructifs.
M. Denis POMORSKI Université de Lille Directeur de thèse, M. Kamel HADDADI Université de Lille Co-directeur de thèse, M. Tan Phu VUONG Grenoble INP Rapporteur, M. Bernard KAMSU-FOGUEM Université de Toulouse Rapporteur, Mme Virginie DEGARDIN Université de Lille Examinatrice, M. Serge REBOUL Université du Littoral Cote d'Opale Examinateur.
Thesis of the team ToSyMA defended on 12/04/2024
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