Stratégies adaptatives pour la détection de collisions et la commande de robots manipulateurs légers – application à l’interaction homme-robot sûre

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Ajouté le: 5/05/2014
Directeur : MAKAROV Maria - Maria.Makarov@supelec.fr
Titre : Stratégies adaptatives pour la détection de collisions et la commande de robots manipulateurs légers – application à l’interaction homme-robot sûre
Thèmes : Automatique, Signal, Télécoms, Systèmes embarqués
Laboratoires : E3S Supélec Sciences des Systèmes EA 4454
Description :

Entité d'accueil : Département Automatique, SUPELEC

Directeurs : Maria MAKAROV, Pedro RODRIGUEZ-AYERBE

Mots clés : Systèmes incertains, détection de défauts, observateurs, filtrage adaptatif, commande adaptative.

  1. Contexte

Le développement de robots légers et de stratégies de commande associées suscite depuis plusieurs années l’intérêt croissant de chercheurs et d’industriels dans le cadre de l’interaction sûre homme-robot, présentant de nombreuses applications potentielles dans les domaines industriel, spatial, médical ou de service. La détection de collision avec un nombre minimal de capteurs, à la fois sensible et robuste aux incertitudes, ainsi que les stratégies de commande de réaction à l’impact représentent les éléments clés pour le développement de la robotique interactive.

Dans la continuité des travaux menés au Département Automatique en collaboration avec le Laboratoire de Robotique Interactive du CEA-LIST, le travail proposé a pour objectif le développement d’une stratégie optimale pour la détection de collisions et la commande post-impact associée, en présence d’incertitudes de modélisation du robot et de son environnement, et utilisant un nombre minimal de capteurs (notamment sans capteur d’effort).

  1. Sujet de thèse

Les méthodes de détection fondées sur un modèle dynamique du système sont sujettes au compromis entre la sensibilité de détection et la robustesse vis-à-vis des incertitudes de modélisation. Afin de séparer efficacement les effets dynamiques des collisions de ceux des erreurs de modélisation, une stratégie de filtrage et de décision adaptatifs tenant compte de l’état du système a précédemment été proposée [1,2] et a donné de premiers résultats satisfaisants dans le cas d’un mécanisme à deux degrés de liberté, malgré un nombre de capteurs très restreint (capteurs de position moteur uniquement). Dans la continuité de ces travaux, le développement d’une méthodologie d’analyse quantitative, théorique et expérimentale, d’algorithmes de détection de collisions est aujourd’hui nécessaire pour l’évaluation et la comparaison objective de stratégies existantes telles que décrites par exemple dans [3]. Dans le cadre de ce projet, une validation pratique dans le cas d’un robot complet à six degrés de liberté est envisagée, ainsi qu’une analyse détaillée des performances de détection selon une méthodologie à déterminer. En réaction à l’impact détecté, une reconfiguration de la commande est nécessaire afin de garantir la sécurité de l’opérateur humain. En particulier, la commande en impédance offre un cadre intéressant pour l’interaction homme-robot [4]. Une adaptation des gains de commande pourra être envisagée pour obtenir un comportement optimal en phase post-impact (passivité, transparence) vis-à-vis des objectifs de performance et de robustesse dans le cas de robots à articulations flexibles [5,6], et tenant compte des caractéristiques de la collision détectée (point de contact, amplitude de l’effort). Cette adaptation, voire reconfiguration, devrait permettre une meilleure maîtrise de la sécurité de l’opérateur humain.

Les points suivants seront plus particulièrement examinés :

- méthodologie d’analyse quantitative d’algorithmes de détection de collisions pour l’évaluation et la comparaison, théorique et expérimentale, de stratégies existantes ;

- synthèse d’observateurs pour la détection à partir de mesures moteurs ou articulaires, et étude de l’influence des flexibilités de transmission du robot sur la détection ;

- lois adaptatives de commande en impédance pour réaction post-impact tenant compte des caractéristiques de la collision détectée et des objectifs d’interaction (passivité, transparence).

Les méthodes proposées seront validées expérimentalement sur un bras robotique développé au CEA-LIST. Ce robot à six degrés de liberté, réversible et doté de capteurs de position moteurs et articulaires, offre un cadre applicatif privilégié pour l’évaluation de méthodes de détection et de lois de commande pour l’interaction.

  1. Profil du candidat

Ce sujet de thèse requiert principalement des compétences en Automatique, avec de façon privilégiée des connaissances dans le domaine de l’identification et de la commande adaptative. Des très bons résultats dans le cursus ingénieur ainsi que des connaissances préalables dans les sujets liés à la robotique constitueront des atouts par rapport au sujet proposé.

  1. Compétences acquises lors du travail de thèse

Le sujet proposé permettra d’acquérir de solides compétences théoriques dans le domaine de l’automatique pour la robotique, plus particulièrement liées à la détection de défauts. L’approche proposée conduira également à la maîtrise des outils liés à l’identification et l’observation, outils utilisés dans plusieurs domaines de l’Automatique (commande adaptative, commande robuste etc.).

  1. Références

[1]  M. Makarov, A. Caldas, M. Grossard, P. Rodriguez-Ayerbe, D. Dumur. "Adaptive Filtering for Robust Proprioceptive Robot Impact Detection under Model Uncertainties". IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. ISSN: 1083-4435, DOI: 10.1109/TMECH.2014.2315440, 2014.
[3]  A. Caldas, M. Makarov, M. Grossard, P. Rodriguez-Ayerbe, D. Dumur. "Adaptive Residual Filtering for Safe Human-Robot Collision Detection under Modeling Uncertainties". IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM 2013). Wollongong, Australie, 9-12 Juillet 2013.
[3]  S. Haddadin, A. Albu-Schaffer, A. De Luca, and G. Hirzinger, “Collision detection and reaction: A contribution to safe physical human-robot interaction,” in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2008.
[4]  A. Albu-Schäffer, C. Ott et G. Hirzinger. "A unified passivity-based control framework for position, torque and impedance control of flexible joint robots", The International Journal of Robotics Research, 26(1), p. 23–39, 2007.
[5]  G. Ferretti, G. Magnani, P. Rocco. "Impedance control for elastic joints industrial manipulators". IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 20, no. 3, pp. 488-498, 2004.
[6]  S.S. Ge, Y. Li, C. Wang. "Impedance adaptation for optimal robot–environment interaction". International Journal of Control, vol. 87, no. 2, pp. 249-263, 2014.