Hyper-redundant manipulators are long and slender robotic arms capable of searching, exploring, and operating in confined environments. The very large number of actuated degrees of freedom requires the complex activation of simultaneous actuators to perform point-to-point motions between two poses. There exists two broad classes of motion planning algorithms in high dimensional spaces, effector-based and joint-based methods. While effector-based resolution methods can provide a quick solution to the end-effector path, they require an inverse kinematics solver to fit the joint space to the desired trajectory. Meanwhile, joint-based planners solve the path planning problem directly at the actuator level, but the statistical nature of these processes is sensitive to the dimensionality of the problem and falters in higher order systems. The goal of this work is to improve the joint based path planning of hyper-redundant manipulators by exploiting the behavioural strategies observed in octopuses. The research focuses on two search algorithms for the resolution of the inverse kinematics and the path planning problem of discretely-actuated manipulators. The first part of this thesis presents an inverse kinematics method inspired by the dynamic quasi-articulated structure of octopus limbs. A novel probabilistic roadmap path planner, based on the antagonistic muscle contraction waves responsible for the movement of the tentacle, is then proposed along with a method for focusing the search area during the roadmap construction phase.

Un manipulateur hyper-redondant est un mecanisme compose de plusieurs modules et actionneurs connectes en serie. Cette architecture lui permet d'acceder et d'operer dans des environnements restreints. Cependant, le grand nombre de degres de liberie necessite l'activation simultanee d'actionneurs pour engendrer un mouvement. II existe deux types principaux de planihcateur de la trajectoire de manipulateurs hyperredondants. Les algorithmes de planification au niveau de l'espace operationnel peuvent produire une trajectoire de l'organe terminal en peu de temps, mais ils doivent resoudre la cinematique inverse pour obtenir la geometrie du manipulateur. Les algorithmes de planification au niveau de l'espace des configurations resolvent la transition geometrique entre deux poses directement, mais leur nature statistique est sensible a la dimension du probleme et peux faire defaut dans certains systemes d'ordre superieur. Par consequent, l'objectif de cette these est l'amelioration de la performance de la planification au niveau de l'espace des configurations par l'entremise des strategies comportementales observees dans les pieuvres. La recherche se concentre sur le developpement d'algorithmes de recherche pour la resolution de la cinematique inverse et de la planification de manipulateurs hyper-redondants actionnes par des actionneurs discrets. En premier lieu, un algorithme pour la resolution de la cinematique inverse, inspire par la structure dynamique quasi-articulee des tentacules de la pieuvre, est presente. Ensuite, un planificateur de la trajectoire de type probabilistic roadmap, base sur les ondes de contractions musculaires antagonistes responsables du mouvement des tentacules, est propose ainsi qu'un procede de mise au point de la zone de recherche au cours de la phase de construction de la feuille de route du planincateur.