Télé-opération Corps Complet de Robots Humanoïdes

This thesis aims to investigate systems and tools for teleoperating a humanoid robot. Robotteleoperation is crucial to send and control robots in environments that are dangerous or inaccessiblefor humans (e.g., disaster response scenarios, contaminated environments, or extraterrestrialsites). The term teleoperation most commonly refers to direct and continuous control of a robot.In this case, the human operator guides the motion of the robot with her/his own physical motionor through some physical input device. One of the main challenges is to control the robot in a waythat guarantees its dynamical balance while trying to follow the human references. In addition,the human operator needs some feedback about the state of the robot and its work site through remotesensors in order to comprehend the situation or feel physically present at the site, producingeffective robot behaviors. Complications arise when the communication network is non-ideal. Inthis case the commands from human to robot together with the feedback from robot to human canbe delayed. These delays can be very disturbing for the human operator, who cannot teleoperatetheir robot avatar in an effective way.Another crucial point to consider when setting up a teleoperation system is the large numberof parameters that have to be tuned to effectively control the teleoperated robots. Machinelearning approaches and stochastic optimizers can be used to automate the learning of some of theparameters.In this thesis, we proposed a teleoperation system that has been tested on the humanoid robotiCub. We used an inertial-technology-based motion capture suit as input device to control thehumanoid and a virtual reality headset connected to the robot cameras to get some visual feedback.We first translated the human movements into equivalent robot ones by developping a motionretargeting approach that achieves human-likeness while trying to ensure the feasibility of thetransferred motion. We then implemented a whole-body controller to enable the robot to trackthe retargeted human motion. The controller has been later optimized in simulation to achieve agood tracking of the whole-body reference movements, by recurring to a multi-objective stochasticoptimizer, which allowed us to find robust solutions working on the real robot in few trials.To teleoperate walking motions, we implemented a higher-level teleoperation mode in whichthe user can use a joystick to send reference commands to the robot. We integrated this setting inthe teleoperation system, which allows the user to switch between the two different modes.A major problem preventing the deployment of such systems in real applications is the presenceof communication delays between the human input and the feedback from the robot: evena few hundred milliseconds of delay can irremediably disturb the operator, let alone a few seconds.To overcome these delays, we introduced a system in which a humanoid robot executescommands before it actually receives them, so that the visual feedback appears to be synchronizedto the operator, whereas the robot executed the commands in the past. To do so, the robot continuouslypredicts future commands by querying a machine learning model that is trained on pasttrajectories and conditioned on the last received commands.Cette thèse vise à étudier des systèmes et des outils pour la télé-opération d’un robot humanoïde.La téléopération de robots est cruciale pour envoyer et contrôler les robots dans des environnementsdangereux ou inaccessibles pour les humains (par exemple, des scénarios d’interventionen cas de catastrophe, des environnements contaminés ou des sites extraterrestres). Le terme téléopérationdésigne le plus souvent le contrôle direct et continu d’un robot. Dans ce cas, l’opérateurhumain guide le mouvement du robot avec son propre mouvement physique ou via un dispositifde contrôle. L’un des principaux défis est de contrôler le robot de manière à garantir son équilibredynamique tout en essayant de suivre les références humaines. De plus, l’opérateur humain abesoin d’un retour d’information sur l’état du robot et de son site via des capteurs à distance afind’appréhender la situation ou de se sentir physiquement présent sur le site, produisant des comportementsde robot efficaces. Des complications surviennent lorsque le réseau de communicationn’est pas idéal. Dans ce cas, les commandes de l’homme au robot ainsi que la rétroaction du robotà l’homme peuvent être retardées. Ces délais peuvent être très gênants pour l’opérateur humain,qui ne peut pas télé-opérer efficacement son avatar robotique.Un autre point crucial à considérer lors de la mise en place d’un système de télé-opérationest le grand nombre de paramètres qui doivent être réglés pour contrôler efficacement les robotstélé-opérés. Des approches d’apprentissage automatique et des optimiseurs stochastiques peuventêtre utilisés pour automatiser l’apprentissage de certains paramètres.Dans cette thèse, nous avons proposé un système de télé-opération qui a été testé sur le robothumanoïde iCub. Nous avons utilisé une combinaison de capture de mouvement basée sur latechnologie inertielle comme périphérique de contrôle pour l’humanoïde et un casque de réalitévirtuelle connecté aux caméras du robot pour obtenir un retour visuel. Nous avons d’abord traduitles mouvements humains en mouvements robotiques équivalents en développant une approchede retargeting de mouvement qui atteint la ressemblance humaine tout en essayant d’assurer lafaisabilité du mouvement transféré. Nous avons ensuite implémenté un contrôleur du corps entierpour permettre au robot de suivre le mouvement humain reciblé. Le contrôleur a ensuite étéoptimisé en simulation pour obtenir un bon suivi des mouvements de référence du corps entier,en recourant à un optimiseur stochastique multi-objectifs, ce qui nous a permis de trouver dessolutions robustes fonctionnant sur le robot réel en quelques essais.Pour télé-opérer les mouvements de marche, nous avons implémenté un mode de télé-opérationde niveau supérieur dans lequel l’utilisateur peut utiliser un joystick pour envoyer des commandesde référence au robot. Nous avons intégré ce paramètre dans le système de télé-opération, ce quipermet à l’utilisateur de basculer entre les deux modes différents.Un problème majeur empêchant le déploiement de tels systèmes dans des applications réellesest la présence de retards de communication entre l’entrée humaine et le retour du robot: mêmequelques centaines de millisecondes de retard peuvent irrémédiablement perturber l’opérateur,encore plus quelques secondes. Pour surmonter ces retards, nous avons introduit un système danslequel un robot humanoïde exécute des commandes avant de les recevoir, de sorte que le retourvisuel semble être synchronisé avec l’opérateur, alors que le robot exécutait les commandes dansle passé. Pour ce faire, le robot prédit en permanence les commandes futures en interrogeant unmodèle d’apprentissage automatique formé sur les trajectoires passées et conditionné aux dernièrescommandes reçues

Authoring and Operating Humanoid Behaviors On the Fly using Coactive Design Principles

Humanoid robots have the potential to perform useful tasks in a world built for humans. However, communicating intention and teaming with a humanoid robot is a multi-faceted and complex problem. In this paper, we tackle the problems associated with quickly and interactively authoring new robot behavior that works on real hardware. We bring the powerful concepts of Affordance Templates and Coactive Design methodology to this problem to attempt to solve and explain it. In our approach we use interactive stance and hand pose goals along with other types of actions to author humanoid robot behavior on the fly. We then describe how our operator interface works to author behaviors on the fly and provide interdependence analysis charts for task approach and door opening. We present timings from real robot performances for traversing a push door and doing a pick and place task on our Nadia humanoid robot.Comment: 8 pages, 12 figures, for Humanoids 202

PVF velocity pattern in patients with heart failure: Transesophageal echocardiographic assessment

In order to assess the role of the pulmonary venous flow (PVF) velocity pattern in the evaluation of patients with congestive heart failure (CHF), we studied 41 CHF patients by means of transthoracic echocardiography (TTE) and multiplane transesophageal echocardiography (TEE). The etiology of CHF was idiopathic or ischemic dilated cardiomyopathy in 19 patients and hypertensive heart disease in 22. Sixteen subjects without cardiovascular disease were selected as normal controls. PVF peak systolic and peak early diastolic (D) velocities were recorded by TEE and TTE and the systolic fraction (SF) was measured (i.e., the systolic velocity-rime integral - VTI - expressed as a fraction of the sum of systolic and early diastolic VTI). TEE tracings were obtained in all patients and had more laminar-appearing spectral signals, thus were used for analysis. By TTE the mitral flow velocity patterns were also evaluated: peak early diastolic velocity (E), peak velocity at atrial contraction, E velocity normalized for VTI (E/VTI), deceleration time (DT), and left ventricular isovolumic relaxation time (LVIRT). The left ventricular ejection fraction (LVEF) was calculated by two-dimensional echocardiographic images using the modified Simpson method. The SF was lower in CHF patients as compared with normal controls (p 50 cm/s; type B: SF similar to 50%, D > 50 cm/s) were recognized in patients with a low LVEF (type A) and a nearly normal or normal LVEF (type B). Patients with LVEF 40% (33.26 +/- 10.84 vs. 51.00 +/- 4.00%, p 40%. Thus in CHF patients TEE PVF velocity patterns help in distinguishing patients with systolic dysfunction (low LVEF and SF) from patients with predominant diastolic impairment (normal or nearly normal LVEF, high D velocities)

Contact-force monitoring increases accuracy of right ventricular voltage mapping avoiding "false scar" detection in patients with no evidence of structural heart disease

n/

Long-term efficacy of boosted and unboosted atazanavir-containing regimens: results from the SCOLTA project

In this study we evaluated the efficacy of boosted and unboosted ATV in different regimens in a cohort of HIV-1 infected patients

Genome-wide Analyses Identify KIF5A as a Novel ALS Gene

To identify novel genes associated with ALS, we undertook two lines of investigation. We carried out a genome-wide association study comparing 20,806 ALS cases and 59,804 controls. Independently, we performed a rare variant burden analysis comparing 1,138 index familial ALS cases and 19,494 controls. Through both approaches, we identified kinesin family member 5A (KIF5A) as a novel gene associated with ALS. Interestingly, mutations predominantly in the N-terminal motor domain of KIF5A are causative for two neurodegenerative diseases: hereditary spastic paraplegia (SPG10) and Charcot-Marie-Tooth type 2 (CMT2). In contrast, ALS-associated mutations are primarily located at the C-terminal cargo-binding tail domain and patients harboring loss-of-function mutations displayed an extended survival relative to typical ALS cases. Taken together, these results broaden the phenotype spectrum resulting from mutations in KIF5A and strengthen the role of cytoskeletal defects in the pathogenesis of ALS.Peer reviewe

Télé-opération Corps Complet de Robots Humanoïdes

This thesis aims to investigate systems and tools for teleoperating a humanoid robot. Robotteleoperation is crucial to send and control robots in environments that are dangerous or inaccessiblefor humans (e.g., disaster response scenarios, contaminated environments, or extraterrestrialsites). The term teleoperation most commonly refers to direct and continuous control of a robot.In this case, the human operator guides the motion of the robot with her/his own physical motionor through some physical input device. One of the main challenges is to control the robot in a waythat guarantees its dynamical balance while trying to follow the human references. In addition,the human operator needs some feedback about the state of the robot and its work site through remotesensors in order to comprehend the situation or feel physically present at the site, producingeffective robot behaviors. Complications arise when the communication network is non-ideal. Inthis case the commands from human to robot together with the feedback from robot to human canbe delayed. These delays can be very disturbing for the human operator, who cannot teleoperatetheir robot avatar in an effective way.Another crucial point to consider when setting up a teleoperation system is the large numberof parameters that have to be tuned to effectively control the teleoperated robots. Machinelearning approaches and stochastic optimizers can be used to automate the learning of some of theparameters.In this thesis, we proposed a teleoperation system that has been tested on the humanoid robotiCub. We used an inertial-technology-based motion capture suit as input device to control thehumanoid and a virtual reality headset connected to the robot cameras to get some visual feedback.We first translated the human movements into equivalent robot ones by developping a motionretargeting approach that achieves human-likeness while trying to ensure the feasibility of thetransferred motion. We then implemented a whole-body controller to enable the robot to trackthe retargeted human motion. The controller has been later optimized in simulation to achieve agood tracking of the whole-body reference movements, by recurring to a multi-objective stochasticoptimizer, which allowed us to find robust solutions working on the real robot in few trials.To teleoperate walking motions, we implemented a higher-level teleoperation mode in whichthe user can use a joystick to send reference commands to the robot. We integrated this setting inthe teleoperation system, which allows the user to switch between the two different modes.A major problem preventing the deployment of such systems in real applications is the presenceof communication delays between the human input and the feedback from the robot: evena few hundred milliseconds of delay can irremediably disturb the operator, let alone a few seconds.To overcome these delays, we introduced a system in which a humanoid robot executescommands before it actually receives them, so that the visual feedback appears to be synchronizedto the operator, whereas the robot executed the commands in the past. To do so, the robot continuouslypredicts future commands by querying a machine learning model that is trained on pasttrajectories and conditioned on the last received commands.Cette thèse vise à étudier des systèmes et des outils pour la télé-opération d’un robot humanoïde.La téléopération de robots est cruciale pour envoyer et contrôler les robots dans des environnementsdangereux ou inaccessibles pour les humains (par exemple, des scénarios d’interventionen cas de catastrophe, des environnements contaminés ou des sites extraterrestres). Le terme téléopérationdésigne le plus souvent le contrôle direct et continu d’un robot. Dans ce cas, l’opérateurhumain guide le mouvement du robot avec son propre mouvement physique ou via un dispositifde contrôle. L’un des principaux défis est de contrôler le robot de manière à garantir son équilibredynamique tout en essayant de suivre les références humaines. De plus, l’opérateur humain abesoin d’un retour d’information sur l’état du robot et de son site via des capteurs à distance afind’appréhender la situation ou de se sentir physiquement présent sur le site, produisant des comportementsde robot efficaces. Des complications surviennent lorsque le réseau de communicationn’est pas idéal. Dans ce cas, les commandes de l’homme au robot ainsi que la rétroaction du robotà l’homme peuvent être retardées. Ces délais peuvent être très gênants pour l’opérateur humain,qui ne peut pas télé-opérer efficacement son avatar robotique.Un autre point crucial à considérer lors de la mise en place d’un système de télé-opérationest le grand nombre de paramètres qui doivent être réglés pour contrôler efficacement les robotstélé-opérés. Des approches d’apprentissage automatique et des optimiseurs stochastiques peuventêtre utilisés pour automatiser l’apprentissage de certains paramètres.Dans cette thèse, nous avons proposé un système de télé-opération qui a été testé sur le robothumanoïde iCub. Nous avons utilisé une combinaison de capture de mouvement basée sur latechnologie inertielle comme périphérique de contrôle pour l’humanoïde et un casque de réalitévirtuelle connecté aux caméras du robot pour obtenir un retour visuel. Nous avons d’abord traduitles mouvements humains en mouvements robotiques équivalents en développant une approchede retargeting de mouvement qui atteint la ressemblance humaine tout en essayant d’assurer lafaisabilité du mouvement transféré. Nous avons ensuite implémenté un contrôleur du corps entierpour permettre au robot de suivre le mouvement humain reciblé. Le contrôleur a ensuite étéoptimisé en simulation pour obtenir un bon suivi des mouvements de référence du corps entier,en recourant à un optimiseur stochastique multi-objectifs, ce qui nous a permis de trouver dessolutions robustes fonctionnant sur le robot réel en quelques essais.Pour télé-opérer les mouvements de marche, nous avons implémenté un mode de télé-opérationde niveau supérieur dans lequel l’utilisateur peut utiliser un joystick pour envoyer des commandesde référence au robot. Nous avons intégré ce paramètre dans le système de télé-opération, ce quipermet à l’utilisateur de basculer entre les deux modes différents.Un problème majeur empêchant le déploiement de tels systèmes dans des applications réellesest la présence de retards de communication entre l’entrée humaine et le retour du robot: mêmequelques centaines de millisecondes de retard peuvent irrémédiablement perturber l’opérateur,encore plus quelques secondes. Pour surmonter ces retards, nous avons introduit un système danslequel un robot humanoïde exécute des commandes avant de les recevoir, de sorte que le retourvisuel semble être synchronisé avec l’opérateur, alors que le robot exécutait les commandes dansle passé. Pour ce faire, le robot prédit en permanence les commandes futures en interrogeant unmodèle d’apprentissage automatique formé sur les trajectoires passées et conditionné aux dernièrescommandes reçues

Télé-opération Corps Complet de Robots Humanoïdes

This thesis aims to investigate systems and tools for teleoperating a humanoid robot. Robotteleoperation is crucial to send and control robots in environments that are dangerous or inaccessiblefor humans (e.g., disaster response scenarios, contaminated environments, or extraterrestrialsites). The term teleoperation most commonly refers to direct and continuous control of a robot.In this case, the human operator guides the motion of the robot with her/his own physical motionor through some physical input device. One of the main challenges is to control the robot in a waythat guarantees its dynamical balance while trying to follow the human references. In addition,the human operator needs some feedback about the state of the robot and its work site through remotesensors in order to comprehend the situation or feel physically present at the site, producingeffective robot behaviors. Complications arise when the communication network is non-ideal. Inthis case the commands from human to robot together with the feedback from robot to human canbe delayed. These delays can be very disturbing for the human operator, who cannot teleoperatetheir robot avatar in an effective way.Another crucial point to consider when setting up a teleoperation system is the large numberof parameters that have to be tuned to effectively control the teleoperated robots. Machinelearning approaches and stochastic optimizers can be used to automate the learning of some of theparameters.In this thesis, we proposed a teleoperation system that has been tested on the humanoid robotiCub. We used an inertial-technology-based motion capture suit as input device to control thehumanoid and a virtual reality headset connected to the robot cameras to get some visual feedback.We first translated the human movements into equivalent robot ones by developping a motionretargeting approach that achieves human-likeness while trying to ensure the feasibility of thetransferred motion. We then implemented a whole-body controller to enable the robot to trackthe retargeted human motion. The controller has been later optimized in simulation to achieve agood tracking of the whole-body reference movements, by recurring to a multi-objective stochasticoptimizer, which allowed us to find robust solutions working on the real robot in few trials.To teleoperate walking motions, we implemented a higher-level teleoperation mode in whichthe user can use a joystick to send reference commands to the robot. We integrated this setting inthe teleoperation system, which allows the user to switch between the two different modes.A major problem preventing the deployment of such systems in real applications is the presenceof communication delays between the human input and the feedback from the robot: evena few hundred milliseconds of delay can irremediably disturb the operator, let alone a few seconds.To overcome these delays, we introduced a system in which a humanoid robot executescommands before it actually receives them, so that the visual feedback appears to be synchronizedto the operator, whereas the robot executed the commands in the past. To do so, the robot continuouslypredicts future commands by querying a machine learning model that is trained on pasttrajectories and conditioned on the last received commands.Cette thèse vise à étudier des systèmes et des outils pour la télé-opération d’un robot humanoïde.La téléopération de robots est cruciale pour envoyer et contrôler les robots dans des environnementsdangereux ou inaccessibles pour les humains (par exemple, des scénarios d’interventionen cas de catastrophe, des environnements contaminés ou des sites extraterrestres). Le terme téléopérationdésigne le plus souvent le contrôle direct et continu d’un robot. Dans ce cas, l’opérateurhumain guide le mouvement du robot avec son propre mouvement physique ou via un dispositifde contrôle. L’un des principaux défis est de contrôler le robot de manière à garantir son équilibredynamique tout en essayant de suivre les références humaines. De plus, l’opérateur humain abesoin d’un retour d’information sur l’état du robot et de son site via des capteurs à distance afind’appréhender la situation ou de se sentir physiquement présent sur le site, produisant des comportementsde robot efficaces. Des complications surviennent lorsque le réseau de communicationn’est pas idéal. Dans ce cas, les commandes de l’homme au robot ainsi que la rétroaction du robotà l’homme peuvent être retardées. Ces délais peuvent être très gênants pour l’opérateur humain,qui ne peut pas télé-opérer efficacement son avatar robotique.Un autre point crucial à considérer lors de la mise en place d’un système de télé-opérationest le grand nombre de paramètres qui doivent être réglés pour contrôler efficacement les robotstélé-opérés. Des approches d’apprentissage automatique et des optimiseurs stochastiques peuventêtre utilisés pour automatiser l’apprentissage de certains paramètres.Dans cette thèse, nous avons proposé un système de télé-opération qui a été testé sur le robothumanoïde iCub. Nous avons utilisé une combinaison de capture de mouvement basée sur latechnologie inertielle comme périphérique de contrôle pour l’humanoïde et un casque de réalitévirtuelle connecté aux caméras du robot pour obtenir un retour visuel. Nous avons d’abord traduitles mouvements humains en mouvements robotiques équivalents en développant une approchede retargeting de mouvement qui atteint la ressemblance humaine tout en essayant d’assurer lafaisabilité du mouvement transféré. Nous avons ensuite implémenté un contrôleur du corps entierpour permettre au robot de suivre le mouvement humain reciblé. Le contrôleur a ensuite étéoptimisé en simulation pour obtenir un bon suivi des mouvements de référence du corps entier,en recourant à un optimiseur stochastique multi-objectifs, ce qui nous a permis de trouver dessolutions robustes fonctionnant sur le robot réel en quelques essais.Pour télé-opérer les mouvements de marche, nous avons implémenté un mode de télé-opérationde niveau supérieur dans lequel l’utilisateur peut utiliser un joystick pour envoyer des commandesde référence au robot. Nous avons intégré ce paramètre dans le système de télé-opération, ce quipermet à l’utilisateur de basculer entre les deux modes différents.Un problème majeur empêchant le déploiement de tels systèmes dans des applications réellesest la présence de retards de communication entre l’entrée humaine et le retour du robot: mêmequelques centaines de millisecondes de retard peuvent irrémédiablement perturber l’opérateur,encore plus quelques secondes. Pour surmonter ces retards, nous avons introduit un système danslequel un robot humanoïde exécute des commandes avant de les recevoir, de sorte que le retourvisuel semble être synchronisé avec l’opérateur, alors que le robot exécutait les commandes dansle passé. Pour ce faire, le robot prédit en permanence les commandes futures en interrogeant unmodèle d’apprentissage automatique formé sur les trajectoires passées et conditionné aux dernièrescommandes reçues

Téléopération du corps entier de Robots Humanoïdes

Cette thèse vise à étudier des systèmes et des outils pour la télé-opération d'un robot humanoïde. La téléopération de robots est cruciale pour envoyer et contrôler les robots dans des environnements dangereux ou inaccessibles pour les humains (par exemple, des scénarios d'intervention en cas de catastrophe, des environnements contaminés ou des sites extraterrestres). Le terme télé-opération désigne le plus souvent le contrôle direct et continu d'un robot. Dans ce cas, l'opérateur humain guide le mouvement du robot avec son propre mouvement physique ou via un dispositif de contrôle. L'un des principaux défis est de contrôler le robot de manière à garantir son équilibre dynamique tout en essayant de suivre les références humaines. De plus, l'opérateur humain a besoin d'un retour d'information sur l'état du robot et de son site via des capteurs à distance afin d'appréhender la situation ou de se sentir physiquement présent sur le site, produisant des comportements de robot efficaces. Des complications surviennent lorsque le réseau de communication n'est pas idéal. Dans ce cas, les commandes de l'homme au robot ainsi que la rétroaction du robot à l'homme peuvent être retardées. Ces délais peuvent être très gênants pour l'opérateur humain, qui ne peut pas télé-opérer efficacement son avatar robotique. Un autre point crucial à considérer lors de la mise en place d'un système de télé-opération est le grand nombre de paramètres qui doivent être réglés pour contrôler efficacement les robots télé-opérés. Des approches d'apprentissage automatique et des optimiseurs stochastiques peuvent être utilisés pour automatiser l'apprentissage de certains paramètres. Dans cette thèse, nous avons proposé un système de télé-opération qui a été testé sur le robot humanoïde iCub. Nous avons utilisé une combinaison de capture de mouvement basée sur la technologie inertielle comme périphérique de contrôle pour l'humanoïde et un casque de réalité virtuelle connecté aux caméras du robot pour obtenir un retour visuel. Nous avons d'abord traduit les mouvements humains en mouvements robotiques équivalents en développant une approche de retargeting de mouvement qui atteint la ressemblance humaine tout en essayant d'assurer la faisabilité du mouvement transféré. Nous avons ensuite implémenté un contrôleur du corps entier pour permettre au robot de suivre le mouvement humain reciblé. Le contrôleur a ensuite été optimisé en simulation pour obtenir un bon suivi des mouvements de référence du corps entier, en recourant à un optimiseur stochastique multi-objectifs, ce qui nous a permis de trouver des solutions robustes fonctionnant sur le robot réel en quelques essais. Pour télé-opérer les mouvements de marche, nous avons implémenté un mode de télé-opération de niveau supérieur dans lequel l'utilisateur peut utiliser un joystick pour envoyer des commandes de référence au robot. Nous avons intégré ce paramètre dans le système de télé-opération, ce qui permet à l'utilisateur de basculer entre les deux modes différents. Un problème majeur empêchant le déploiement de tels systèmes dans des applications réelles est la présence de retards de communication entre l'entrée humaine et le retour du robot : même quelques centaines de millisecondes de retard peuvent irrémédiablement perturber l'opérateur, encore plus quelques secondes. Pour surmonter ces retards, nous avons introduit un système dans lequel un robot humanoïde exécute des commandes avant de les recevoir, de sorte que le retour visuel semble être synchronisé avec l'opérateur, alors que le robot exécutait les commandes dans le passé. Pour ce faire, le robot prédit en permanence les commandes futures en interrogeant un modèle d'apprentissage automatique formé sur les trajectoires passées et conditionné aux dernières commandes reçues.This thesis aims to investigate systems and tools for teleoperating a humanoid robot. Robot teleoperation is crucial to send and control robots in environments that are dangerous or inaccessible for humans (e.g., disaster response scenarios, contaminated environments, or extraterrestrial sites). The term teleoperation most commonly refers to direct and continuous control of a robot. In this case, the human operator guides the motion of the robot with her/his own physical motion or through some physical input device. One of the main challenges is to control the robot in a way that guarantees its dynamical balance while trying to follow the human references. In addition, the human operator needs some feedback about the state of the robot and its work site through remote sensors in order to comprehend the situation or feel physically present at the site, producing effective robot behaviors. Complications arise when the communication network is non-ideal. In this case the commands from human to robot together with the feedback from robot to human can be delayed. These delays can be very disturbing for the human operator, who cannot teleoperate their robot avatar in an effective way.Another crucial point to consider when setting up a teleoperation system is the large number of parameters that have to be tuned to effectively control the teleoperated robots. Machine learning approaches and stochastic optimizers can be used to automate the learning of some of the parameters.In this thesis, we proposed a teleoperation system that has been tested on the humanoid robot iCub. We used an inertial-technology-based motion capture suit as input device to control the humanoid and a virtual reality headset connected to the robot cameras to get some visual feedback. We first translated the human movements into equivalent robot ones by developping a motion retargeting approach that achieves human-likeness while trying to ensure the feasibility of the transferred motion. We then implemented a whole-body controller to enable the robot to track the retargeted human motion. The controller has been later optimized in simulation to achieve a good tracking of the whole-body reference movements, by recurring to a multi-objective stochastic optimizer, which allowed us to find robust solutions working on the real robot in few trials.To teleoperate walking motions, we implemented a higher-level teleoperation mode in which the user can use a joystick to send reference commands to the robot. We integrated this setting in the teleoperation system, which allows the user to switch between the two different modes.A major problem preventing the deployment of such systems in real applications is the presence of communication delays between the human input and the feedback from the robot: even a few hundred milliseconds of delay can irremediably disturb the operator, let alone a few seconds. To overcome these delays, we introduced a system in which a humanoid robot executes commands before it actually receives them, so that the visual feedback appears to be synchronized to the operator, whereas the robot executed the commands in the past. To do so, the robot continuously predicts future commands by querying a machine learning model that is trained on past trajectories and conditioned on the last received commands