L’intervention d’un pilote humain dans le processus de contrôle d’une plate-forme mobile par un module semi-autonome de navigation pose le problème complexe de partage de contrôle. Ce problème est d’autant plus difficile à résoudre lorsque le module semi-autonome et le pilote ne partagent pas les mêmes ensembles d’observations et ne réagissent pas de la même manière devant un contexte de dangers. Le but de cette thèse est de développer une approche de contrôle collaboratif entre un pilote humain et un module semi-autonome de navigation ayant chacun différents systèmes de perception de danger et différentes manières d’action face au danger.

En considérant que le module semi-autonome assiste le pilote dans ses manoeuvres de navigation, nous proposons une approche de contrôle collaboratif basée sur l’estimation de l’aptitude du pilote et comportant deux modules principaux :​ un module semi-autonome intégrant directement les signaux de contrôle du pilote et un module de délibération basé sur l’estimation de l’entropie comportementale du pilote.

Le module semi-autonome utilise une version modifiée de l’approche d’évitement de dangers basée sur la méthode des champs de potentiels artificiels. La modification introduite vise à réduire les effets négatifs de la version classique sur le système de navigation collaboratif. En effet, la méthode classique d’évitement de dangers basée sur l’approche des champs de potentiel artificiel produit souvent des mouvements oscillatoires lorsque l’espace de navigation est contraint. Par ailleurs, cette méthode peut engendrer des directions de déplacements éloignées de celles désirées par le pilote. Ce qui n’est pas souhaitable. La méthode de champ de potentiel directionnel présentée dans cette thèse consiste à pondérer la force artificielle répulsive d’un danger en fonction de sa position géométrique par rapport à la direction du mouvement de la plate-forme avant de l’intégrer dans le calcul de la force répulsive artificielle résultante de tous les dangers immédiats. Comme la direction du mouvement provient des observations des signaux de contrôle du pilote, cette méthode privilégie essentiellement les dangers qui entravent directement le mouvement de la plate-forme. Cependant, l’utilisation de la méthode de champs de potentiel directionnel augmente la fréquence du problème de minimum local. La présence d’un minium local conduit la plate-forme à s’immobiliser en dépit du désir de mouvement voulu par le pilote. Nous avons donc introduit le concept d’arc réflexe mécanique comme étant une association entre un contexte de navigation (ensemble de mesures de proximité de dangers) et les signaux de contrôle du pilote. Un nouvel algorithme de construction en ligne d’une bibliothèque d’arcs réflexes mécaniques est proposé, implémenté et validé. Le contexte de dangers présent lors d’une impasse est utilisé pour rechercher un contexte simi- laire dans la bibliothèque. Les expérimentations effectuées en laboratoire ont démontré que l’approche de champ potentiel directionnel combinée à l’utilisation de la bibliothèque des arcs réflexes mécaniques permet une réduction des temps morts dus aux impasses et produit un mouvement fluide et sécuritaire dans un environnement contraint.

L’assistance du module semi-autonome n’est effective qu’en tenant compte de l’aptitude du pilote. En définissant l’aptitude comme étant la capacité à l’évitement de dangers, nous démontrons que son évaluation est liée à celle de la charge de travail. Nous proposons alors le concept d’estimation de l’entropie comportementale du pilote. Cette méthode présente l’avantage de produire une estimation sans dispositifs de mesures additionnels. A l’aide de ` cette estimation, nous proposons un schéma de délibération résolvant le problème de contrôle collaboratif. L’analyse de l’approche de délibération montre qu’elle est efficace en terme de rapidité de calcul et qu’elle couvre les situations de dangers faisant l’objet de cette thèse.

Les résultats de tests de tous les systèmes développés suggèrent que l’intervention du module semi-autonome dans le processus de contrôle collaboratif n’engendre pas de perturbations non désirables de la dynamique de la plate-forme. Dans la majorité des cas, le pilote n’est pas en mesure de dire exactement la période pendant laquelle, il per¸coit que le module semi-autonome l’assiste dans l’exécution de ses manoeuvres. La compilation du nombre de collisions montre que le mode collaboration est plus sécuritaire que le mode manuel. Par ailleurs, un des points novateurs du système de contrôle collaboratif présenté dans cette thèse est l’émergence de nouveaux comportements dynamiques de la plate-forme sous l’action combinée du pilote et du module semi-autonome.

La principale contribution originale à la recherche est l’élaboration d’une approche de contrôle collaboratif d’une plate-forme mobile basée sur l’estimation de l’aptitude du pilote humain. Les autres contributions novatrices sont :​

1. l’élaboration d’un algorithme d’agrégation en ligne des exemplaires qui ne requièrent ni la connaissance préalable du nombre de classes, ni celle du nombre d’exemplaires à traiter. Cette méthode peut être utilisée dans des applications d’agrégations requérant le minimum possible de supervision de la part d’un opérateur. Dans le domaine du contrôle non linéaire, la méthode proposée peut être utilisée pour identifier les paramètres dynamiques d’un actionneur (pôles, retards, délais, etc.) ;​
2. la mise en évidence théorique et pratique d’une mesure permettant de caractériser l’aptitude d’un pilote dans un contexte de navigation en environnement contraint. Cette mesure, basée sur l’estimation en temps-réel de l’entropie de la séquence représentant la dangerosité des signaux de contrôle du pilote, s’appelle entropie comportementale ;​
3. la mise au point d’un schéma de délibération efficace et rapide qui permet au système formé par le pilote et le module semi-autonome de naviguer sécuritairement en environ- nement contraint. Cette méthode ne requiert aucun échange de messages directs entre le pilote et le module semi-autonome. Elle possède aussi l’avantage de permettre un mouvement fluide exploitant à la fois les capacités de perception du pilote humain et de celles du module semi-autonome.

Les domaines d’application du système proposé sont nombreux :​ le contrôle assisté de véhicules motorisés (fauteuil roulant motorisé, véhicule routier, véhicules d’exploration terrestre, marine et spatiale, etc.), la téléopération de plate-forme mobile, la télémanipulation de bras robotiques et le guidage sécuritaire d’instruments robotiques chirurgicaux.

The intervention of a human agent when a semi-autonomous navigation module is driving a mobile platform raises the shared control problem. This problem is especially complex when the semi-autonomous module and the human agent do not have the same perception system and do not avoid imminent dangers in the same way. The aim of this thesis is to develop a collaborative control approach between a human agent and a semi-autonomous navigation module by considering that the agents have different perception systems and different ways to avoid dangers.

By considering that the semi-autonomous navigation module helps the human agent during its navigation maneuvers, we propose a collaborative control approach based on an estimation of the human agent ability. The system consists of two main modules:​ a semiautonomous navigation module which allows the direct integration of the human agent control signals and a deliberative module based on the estimation of the behavioral entropy of the human agent.

The semi-autonomous navigation module uses a modified version of the well-known artificial potential field danger avoidance approach. This modification aims at reducing the negative effects of the classical version on the collaborative navigation system. Indeed, the classical method often produces oscillations when the navigation space is cluttered. Moreover, it may produce motion directions far from those desired by the human agent. The method of directional potential field proposed in this thesis consists in weighting the artificial repulsive force of a danger based on its geometrical position relative to the platform motion direction. As this motion direction is derived from the sequence of the human agent control signals, the directional potential field method focuses mainly on dangers that directly interfere with the platform movement. However, the use of the proposed danger avoidance method increases the occurrence of the local minimum problem. The presence of a local minimum leads the platform to stop, despite the desire of movement of the human agent. We have therefore, introduced the concept of the mechanical reflex arc defined as the association between a danger context and the human agent control signals. A new algorithm for online clustering of the mechanical reflex arcs is proposed, implemented and validated. When a motion deadlock occurs, the involved danger context is used to find a similar context in the set of available mechanical reflex arcs. The experiments in the laboratory have shown that the directional potential field approach combined with the use of the set of mechanical reflex arcs reduces the downtime due to motion deadlocks and produces a smooth and safe motion in a constrained environment.

The semi-autonomous navigation module support is effective if the human agent ability to avoid perceived dangers is taken into account. We show that this ability evaluation is linked to the human agent workload. We propose the concept of behavioral entropy estimation as a measure of this ability. This measure has the advantage of producing an instantaneous estimate without additional measurement devices. Using this estimate, we propose a deliberative scheme that solves the collaborative control problem. The analysis of this deliberative approach shows that it is effective in terms of speed of computation, and it covers the contexts of danger involved in this thesis.

The test results of the whole system suggest that the intervention of the semi-autonomous module when the human agent is navigating does not cause significant interference to the platform dynamics. Usually, the human agent is unable to say precisely the period during which he perceives that the semi-autonomous module helps in the execution of its navigation tasks. The compilation of the number of collisions shows that the collaborative mode is safer than the manual mode. In addition, the proposed collaborative control system allows the emergence of new platform dynamic behaviors such as the wall following and the doorway traversal.

The thesis main contribution to research is the design of a mobile platform collaborative control approach based on the instantaneous estimation the human agent ability. This approach extends the human agent ability to avoid dangers in a constrained navigation environment. The other innovative contributions are:​

1. the development of a new deliberative scheme that is effective and fast and that allows both agents to safely navigate in constrained environments. This method does not require a direct exchange of messages between the human agent and the semi-autonomous navigation module. In addition, the deliberative scheme provides a smooth motion that takes advantage of the two agents perception system strengths;​
2. the theoretical and the practical characterization of the ability of a human agent during the navigation in constrained environments. This measure, based on the real-time estimation of the human agent control signals safetiness entropy is called behavioral entropy;​
3. the development of an algorithm for the inline clustering, which does not require the prior knowledge of the number of classes and the number of instances. This method can be useful in clustering applications requiring a minimum operator supervision. In the nonlinear control domain, the proposed method can be used to identify the dynamic parameters of an actuator (poles, dead zones, delays, etc.).

Targeted applications of this work could be:​ assistive control of electrical vehicles (electric powered wheelchair, electric powered cars, etc.), safe teleoperation of mobile platform, remote robotic arm control and safe robotic surgery tool guidance.