Cette thèse s'intéresse à la modélisation et la commande d'une classe de robots mobiles avec des manipulateurs continus. Comme cas d'étude, on a choisi le Robotino XT dans le cadre d'une collaboration industrielle. Ce dernier comporte un manipulateur bionique continu monté sur une plate-forme mobile omnidirectionnelle appelée Robotino. Premièrement, en utilisant les techniques de la logique floue de type-2 et de champ de potentiel artificiel, nous proposons un contrôleur hybride adaptatif pour la navigation de la plate-forme mobile. En parallèle, un système de commande adaptative neuronale est proposé pour le contrôle de la partie manipulatrice. Ce dernier comporte deux sous-contrôleurs: le premier sous-contrôleur, associé à la cinématique du manipulateur, est basé sur un système d'apprentissage supervisé distal permettant de contrôler les comportements stationnaires du manipulateur; tandis que le second, associé à la cinétique du manipulateur, est basé sur une commande adaptative permettant de contrôler les comportements non stationnaires. Enfin, les deux contrôleurs sont coordonnés par un système neuronal pour contrôler le Robotino XT. Les performances de chaque contrôleur sont évaluées suivant des expériences menées en temps-réel.
Véronique PERDEREAU Professeur, Université Pierre et Marie Curie (France) Rapporteur Abdelaziz BENALLEGUE Professeur, Université de Versailles S. Q. Y. (France) Rapporteur Belkacem Ould Bouamama Professeur, Université Lille1, (France) Examinateur Christian Duriez Directeur de recherches, Inria Nord-Europe (France) Examinateur Boubaker Daachi Maître de conférences, Université Paris Est (France) Examinateur EMMANUEL TONYE Professeur, Université Yaoundé1, (France) Examinateur Rochdi Merzouki Professeur, Université Lille1, (France) Directeur de thèse Jean Bosco MBEDE Chargé de Cours, Université de Yaoundé1, (Cameroun) Co-directeur de thèse
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