Commande par impédance et par admittance

Les commandes les plus utilisées dans le domaine de l’IpHR, sont les commandes par impédance et par admittance [23, 24]. Ces deux commandes ont l’avantage de s’adapter au comportement humain et au monde réel et sont donc les plus aptes à rendre une coopération humain-robot plus intuitive et plus performante [24]. En effet, le concept de ces deux commandes est de rendre aux systèmes robotiques un comportement similaire à un système virtuel masse-ressort-amortisseur découplé [24- 26]. Cependant, leurs définitions et leurs domaines d’application diffèrent [24]. En effet, la commande par impédance, dans le cas d’une trajectoire en consigne, est un modèle de commande en force qui prend en entrée un déplacement (c.-à-d. la trajectoire due à une collision avec une surface virtuelle) et réagit avec une force en sortie [27]. La commande par admittance, quant à elle, prend en entrée une force et réagit avec un déplacement en sortie [28, 29]. Une telle différence implique des comportements distincts en pratique. D’ailleurs, chaque commande aura des avantages et des inconvénients selon son contexte d’application [24].

Cette section présentera une revue de la littérature sur ces deux commandes. Nous commençons, tout d’abord, avec la commande par impédance.

Commande par impédance 

Elle se présente comme la commande en force   la plus courante et la plus utilisée dans la littérature pour diverses applications en haptique [30]. En effet, elle représente le modèle le plus facile à utiliser pour obtenir une interaction stable avec une surface rigide lorsque le mécanisme possède peu d’inertie et peu de friction. Dans ce cas, avec la commande en impédance, il est plus difficile de compenser des inerties et la friction considérant l’absence d’un capteur d’efforts [24] [31]. Cependant, avec une telle commande, le capteur de force n’est pas nécessaire ce qui représente un avantage considérant son coût d’achat élevé.

Il serait possible de rendre cette force en boucle fermée en utilisant un capteur de force. De plus, un accéléromètre permettrait de compenser l’inertie du mécanisme. Cependant, en pratique, la récupération de l’accélération du système s’avère une procédure délicate et difficile à cause des erreurs de mesure et de la dérivée du signal bruité. Cette commande n’est donc généralement pas utilisée telle quelle.

Applications de la commande par impédance 

L’objectif terminal de ce projet de recherche consiste à assister les opérateurs, grâce à des mécanismes robotiques, dans la réalisation de leurs tâches qui seraient difficiles et complexes en absence de ces machines. Une telle assistance suppose un certain niveau de transparence des imperfections des systèmes pour les humains. Ceci peut être réalisé grâce à une perception efficace des intentions de l’opérateur et des environnements de travail des opérateurs. Plusieurs chercheurs ont été intéressés à ce sujet. En effet, certains précurseurs, dont Tsumugiwa et al. [30], ont exploré une technique de commande par impédance,  permettant de varier un coefficient de viscosité en fonction de la valeur estimée de la rigidité du bras humain .

De plus, nous retrouvons le travail d’Ikeura et al. [34] dans lequel ils ont proposé d’utiliser une méthode de commande par impédance variable en fonction du seuil de la vitesse du mécanisme. Par surcroît, Tsuji et al.

Commande par admittance

La commande par admittance,est un modèle de commande en force qui prend en entrée une force et réagit avec un déplacement en  sortie [28, 29]. La commande par admittance, contrairement à la commande par impédance, est moins courante dans la littérature. Cependant, des travaux très récents ont été proposés [36, 37] dans le contexte de l’assemblage de pièces automobile. Elle est souvent utilisée avec les systèmes mécatroniques caractérisés par du frottement et de l’inertie élevés. De plus, avec ce type de mécanisme, cette commande favorise le rendu de faibles inerties virtuelles, la réduction de l’impact du frottement et l’obtention des contacts stables avec des murs virtuels hautement rigide. Cet avantage rend cette commande la plus adaptée à notre situation du fait que nous traiterons des applications où les charges à déplacer sont lourdes et où l’assemblage est réalisé avec un guide haptique. Cependant, cette commande nécessite une attention particulière afin d’assurer des interactions stables avec des surfaces rigides [24] ou avec l’humain. Cet aspect sera traité dans le prochain chapitre et consistera en une des contributions de nos travaux de recherche.

Table des matières

Chapitre 1 Introduction
1.1 Généralités
1.2 L’ampleur de la problématique des TMS
1.3 Une approche vers la réduction des troubles musculo-squelettiques chez les
manutentionnaires
1.4 Solution technologique pour assister les interactions physiques humain-robot
1.5 Problématique de l’interaction robotique
1.6 Objectifs de la recherche
1.7 Méthodologie de la recherche
Chapitre 2 État de l’Art
2.1 Introduction
2.2 Commande par impédance et par admittance
2.2.1 Commande par impédance
2.2.2 Applications de la commande par impédance
2.2.3 Commande par admittance
2.2.4 Applications de la commande par admittance
2.3 Observateurs et régulateurs de passivité
2.3.1 La passivité
2.3.2 Observateur de passivité (PO)
2.3.3 Régulateur de passivité (PC)
2.3.4 Applications du régulateur et de l’observateur de passivité
2.4 Stabilité via un observateur de type réseau de neurones artificiels
2.5 La réalité augmentée et le rendu haptique lors d’IpHR
2.5.1 La réalité augmentée (RA)
2.5.2 Interactions à retour haptique
2.6 Les systèmes de réalité augmentée utilisant le rendu haptique
2.6.1 Importance des guides haptiques dans le domaine des interactions 3D
2.6.2 Importance de la RA dans le domaine de l’IpHR
2.6.3 La RA en situation d’IpHR
2.7 Conclusion
Chapitre 3 Observateurs de vibrations
3.1 Introduction
3.2 Système d’assistance intelligent
3.3 Modélisation du système d’assistance intelligent
3.4 Schéma de la commande en force
3.5 Modèle suggéré de la boucle de commande
3.5.1 Schéma de la boucle de commande
3.5.2 Analyse de stabilité de la boucle de commande
3.5.3 Comportement fréquentiel du système
3.6 Observateurs de vibrations
3.6.1 Observateur de vibrations à base d’une analyse statistique
a) Analyse statistique
b) Indices des observateurs à base d’une analyse statistique
3.6.2 Observateur de vibrations actif (AVO) à base d’intelligence artificielle
a) Réseau de neurones artificiels
b) Architecture proposée pour le réseau de neurones artificiels
c) Entrainement du réseau de neurones artificiels
3.7 Résultats expérimentaux
3.7.1 Évaluation en temps réel de l’AVO avec un mécanisme robotique à 1-DDL
3.7.2 Évaluation en temps réel des observateurs avec un mécanisme robotique à 4-DDL
a) Performance de l’Observateur de Vibrations Actif (AVO)
b) Performance de l’observateur de type analyse statistique
3.7.3 Comparaison de l’AVO avec le TD-VOVC
3.7.4 Discussion
3.8 Conclusion
Chapitre 4 Conclusion

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