Classification des méthodes d’étalonnage

Il existe deux classes principales d’étalonnage : en boucle ouverte et en boucle fermée.

Boucle ouverte
L’étalonnage en boucle ouverte consiste à utiliser un système de mesure externe pour acquérir les mesures nécessaires à l’identification des paramètres. L’avantage principal de cette méthode est qu’elle permet généralement l’acquisition de mesures dans tout l’espace de travail du robot. Les inconvénients potentiels sont que l’utilisation des appareils de mesure nécessite une formation, que le robot doit généralement être déplacé de sa position et que le temps de prise de mesures soit long (Driels, 1993).

Boucle fermée
L’étalonnage en boucle fermée, aussi connue sous le nom d’étalonnage autonome (Bennett et al., 1991), est défini comme étant le procédé qui permet de déterminer le modèle du robot  en utilisant seulement l’information de ces capteurs internes. Généralement, le modèle est obtenu en appliquant des contraintes physiques partielles ou complètes sur l’effecteur du robot ou en ajoutant des capteurs redondants (c.-à-d. caméras, barre à billes (BB), palpeur, capteurs de force). Les avantages de la méthode d’étalonnage en boucle fermée sont nombreux : aucune nécessité de déplacer le robot de sa position pour l’étalonner, la méthode peut généralement être entièrement automatisée et répétée facilement, et son coût est généralement beaucoup moins élevé puisqu’elle ne nécessite aucun appareil externe de mesure. Le principal inconvénient est qu’elle ne permet généralement pas d’acquérir des mesures dans l’enveloppe de travail complète ce qui réduit le volume étalonné. La méthode d’étalonnage proposée dans cet ouvrage est une méthode en boucle fermée et elle utilise des contraintes physiques de position appliquées sur des billes pour prendre les mesures.

Processus d’étalonnage de robots industriels

Le processus complet d’étalonnage de robots industriels a été clairement défini par le passé (Mooring et al., 1991) et n’a pas changé à travers les années. Les quatre grandes étapes restent les mêmes : la modélisation, la prise de mesures, l’identification des paramètres et la compensation. Ces quatre phases sont présentées plus en détail dans les prochaines sous-sections.

Modélisation
La première étape du processus d’étalonnage est la modélisation du robot. Il existe plusieurs techniques de modélisation, chacune possédant leurs forces et leurs faiblesses. Selon Everett et al. (1987) et Schröer et al. (1997), un bon modèle doit posséder quatre propriétés : il doit être complet, proportionnel, minimal et équivalent. Pour être complet, le modèle doit être capable d’exprimer toutes les variations possibles de la géométrie du robot. La propriété de proportionnalité stipule que de légères différences sur la position et l’orientation des joints doivent produire de légères variations sur les paramètres du modèle. Un modèle est minimal lorsqu’il contient un nombre minimal de paramètres. Finalement, la propriété d’équivalence signifie que les paramètres modélisés doivent être transposables dans un autre modèle. Par conséquent,deux modèles équivalents devraient donner des résultats similaires lors de l’étalonnage.

Modèles Denavit-Hartenberg
Parmi toutes les méthodes de modélisation de mécanismes sériels qui existent, une des plus populaires est la méthode proposée initialement par Denavit et Hartenberg (1955), communément appelée méthode D-H. Cette méthode suit un processus simple qui permet l’attribution systématique de référentiels à chacune des articulations du robot. Ces référentiels sont reliés par quatre paramètres et permettent de définir la matrice de transformation homogène paramétrique qui relie deux référentiels successifs. Il existe trois autres conventions différentes qui sont basées sur la méthode D-H classique (Paul (1981), Khalil et Dombre (2004), Craig (2005)). Ces méthodes ont toutes quatre paramètres et offrent différents compromis pour rendre la présentation des référentiels et l’attribution des indices des paramètres plus intuitives.

Des chercheurs ont utilisé les modèles D-H pour faire l’étalonnage (Ibarra et Perreira (1985), Sugimoto et Okada (1985), Payannet et al. (1985), Nubiola et Bonev (2013)). Cependant, ces modèles présentent certains problèmes connus à la phase d’identification lorsque deux axes consécutifs sont parallèles ou quasi-parallèles (Mooring, 1983). Cela est dû au fait que le modèle n’est pas proportionnel. De plus, malgré que la représentation par ligne présentée par D-H soit minimale, les singularités inhérentes de cette représentation n’en font pas le modèle idéal.

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 REVUE DE LITTÉRATURE
1.1 Sources d’erreurs
1.1.1 Erreurs géométriques
1.1.2 Erreurs non géométriques
1.2 Niveaux d’étalonnage
1.2.1 Niveau 1
1.2.2 Niveau 2
1.2.3 Niveau 3
1.3 Types d’étalonnage
1.4 Classification des méthodes d’étalonnage
1.4.1 Boucle ouverte
1.4.2 Boucle fermée
1.5 Processus d’étalonnage de robots industriels
1.5.1 Modélisation
1.5.1.1 Modèles Denavit-Hartenberg
1.5.1.2 Modèles Denavit-Hartenberg modifiés pour étalonnage
1.5.1.3 Modèle S
1.5.1.4 Modèle CPC
1.5.1.5 Produits d’exponentielles (POE)
1.5.2 Prise de mesures
1.5.2.1 Laser de poursuite
1.5.2.2 Caméras
1.5.2.3 Machine à mesurer tridimensionnelle à portique
1.5.2.4 Barre à billes
1.5.2.5 Prise de mesures par contraintes
1.5.2.6 Autres
1.5.3 Identification des paramètres
1.5.3.1 Méthodes d’optimisation
1.5.3.2 Sélection des configurations optimales
1.5.4 Implémentation
CHAPITRE 2 TRICAL – NOUVEL INSTRUMENT DE MESURE 3D
2.1 Présentation générale
2.2 Composantes du TriCal
2.2.1 Dispositif de mesure
2.2.2 Dispositif de mise à zéro
2.2.3 Plateforme de mesure
2.3 Procédure de prise de mesures
2.3.1 Étapes semi-automatisées
2.3.2 Étapes automatisées
2.4 Principe de mesure
2.4.1 Mesure de déviation avec embouts planaires
2.4.2 Mesure de déviation avec embouts sphériques
2.5 Évaluation des sources d’erreurs de mesure
2.5.1 Sources d’erreurs angulaires
2.5.2 Sources d’erreurs reliées à la procédure de mesure
2.5.3 Sources d’erreurs de dilatation thermique
2.6 Analyse financière
2.7 Avantages
2.8 Limitations
2.9 Instruments similaires
CHAPITRE 3 MODÉLISATION
3.1 Présentation du robot expérimental
3.2 Choix de la technique de modélisation
3.3 Attribution des référentiels
3.4 Paramètres Denavit-Hartenberg
3.5 Cinématique directe
3.6 Inclusion des paramètres d’erreurs
3.6.1 Paramètres géométriques
3.6.2 Paramètres non géométriques
3.7 Modélisation dynamique avec la méthode itérative de Newton-Euler
CHAPITRE 4 PRISE DE MESURES ET IDENTIFICATION
4.1 Génération d’un bassin de configurations candidates
4.1.1 Cinématique inverse
4.1.2 Gestion des collisions
4.1.3 Configurations pour l’identification
4.1.4 Configurations pour la validation
4.2 Méthode d’optimisation linéaire des moindres carrés
4.2.1 Algorithme itératif pour l’identification
4.2.2 Irréductibilité du modèle d’erreurs
4.2.3 Conditionnement
4.2.4 Décomposition en valeurs singulières
4.2.5 Indice d’observabilité
CHAPITRE 5 EXPÉRIMENTATION, RÉSULTATS ET ANALYSES
5.1 Prise de mesures
5.1.1 Installation expérimentale 1 : prise de mesures avec le TriCal
5.1.2 Installation expérimentale2:validation avec le TriCal et un laser
de poursuite
5.1.3 Installation expérimentale3:validation avec un autre outil fixé
sur le robot et un laser de poursuite
5.1.4 Installation expérimentale 4 : mesure des TCP des outils avec une
MMT à portique
5.2 Analyse des performances globales après étalonnage
5.3 Analyse des paramètres identifiés
5.4 Erreurs de précision absolue
5.4.1 Analyse de régression
5.4.2 Analyse de la distribution
5.5 Erreurs de précision absolue décomposées
5.6 Comparaison des performances avant et après étalonnage
5.7 Comparaison des performances de différentes technologies de mesure
CONCLUSION

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