Planification de mouvement pour systèmes anthropomorphes

L'objet de cette thèse est le développement et l'étude des algorithmes de planification de mouvement pour les systèmes hautement dimensionnés que sont les robots humanoïdes et les acteurs virtuels. Plusieurs adaptations des méthodes génériques de planification de mouvement randomisées sont proposées et discutées. Une première contribution concerne l'utilisation de techniques de réduction de dimension linéaire pour accélérer les algorithmes d'échantillonnage. Cette méthode permet d'identifier en ligne quand un processus de planification passe par un passage étroit de l'espace des configurations et adapte l'exploration en fonction. Cet algorithme convient particulièrement bien aux problèmes difficiles de la planification de mouvement pour l'animation graphique. La deuxième contribution est le développement d'algorithmes randomisés de planification sous contraintes. Il s'agit d'une intégration d'outils de cinématique inverse hiérarchisée aux algorithmes de planification de mouvement randomisés. On illustre cette méthode sur différents problèmes de manipulation pour robots humanoïdes. Cette contribution est généralisée à la planification de mouvements corps-complet nécessitant de la marche. La dernière contribution présentée dans cette thèse est l'utilisation des méthodes précédentes pour résoudre des tâches de manipulation complexes par un robot humanoïde. Nous présentons en particulier un formalisme destiné à représenter les informations propres à l'objet manipulé utilisables par un planificateur de mouvement. Ce formalisme est présenté sous le nom d'« objets documentés »