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Le contexte gen´eral´ de la robotique
La robotique
Jusque dans les annees´ 60, la robotique etait´ consider´ee´ plus comme un theme` de science-fiction que comme un fait de la realit´e´. D’ailleurs le terme robotique est introduit dans la litterature´ en 1942 par Isaac Asimov dans son livre Runaround. Celui-ci y enonce´ ce que l’on appelera par la suite les trois lois de la robotique.
De cette science-fiction a` la realit´e,´ la robotique a bien evolu´e´. Apres` avoir et´e´ essentiellement un domaine de recherche scientifique, la robotique a fait son apparition dans l’industrie.
On peut definir´ la robotique comme la science qui etudie´ l’automatisation d’un systeme` mecanique´. En dotant ce systeme` de capacites´ de perception, de decision´ et d’action, nous lui permettons d’interagir avec son environnement de fac¸on autonome. La robotique est un domaine pluridisciplinaire au carrefour de la mecanique,´ de l’automatique, de l’intelligence artificielle, de l’informatique ou encore du traitement de l’information (capteurs, moteurs …).
Nous definissons´ maintenant le terme robot, invente´ en 1920 par Karel Capek en faisant ref´erence,´ a` cette epoque,´ a` des humains organiques artificiels, comme : un systeme` automatique mecanis´e´ capable d’effectuer une ou plusieurs taches,ˆ dans un environnement donne,´ de maniere` autonome, par l’execution´ d’un programme ou d’une sequence´ d’instructions.
L’autonomie suppose que le programme d’instruction prevoit´ la venue de certains ev´enements,´ puis la ou les reactions´ appropriees´ a` ceux-ci. On associe donc toujours au robot une boucle Perception Decision´ Action :
– La perception represente´ le flot d’informations en entree´ du systeme`. La plupart du temps, ces informations sont fournies par des capteurs. Suivant la nature du capteur (cameras,´ lasers, sons, ultra-sons, etc.), le systeme` peut obtenir et traiter differentes´ informations sur son environnement.
– La decision´ represente´ le programme (informatique ou non) qui en fonction des entrees´ rec¸ues, va pouvoir analyser la situation et prendre ou construire la solution qui correspondra le mieux a` ce que le robot souhaite realiser´.
– L’action represente´ le flot d’informations en sortie du systeme`. Dans la majorite´ des cas, ces informations sont souvent des consignes envoyees´ aux actionneurs ou aux moteurs du robot. C’est le resultat´ de la decision´.
La robotique dans la societ´e´ actuelle La societ´e´ japonaise en tete,ˆ en raison de sa demographie´ en forme de pyramide inversee,´ tente de developper´ tres` rapidement des solutions robotisees´ pour venir en aide a` la population vieillissante du pays. On y compte pres` de 300 robots pour 10000 ouvriers. Une densite´ qui est 10 fois superieure´ a` la moyenne mondiale.
De nos jours, les robots sont intensivement et principalement utilises´ dans l’industrie. Ils y effectuent des tachesˆ rep´etitives´ souvent fastidieuses et/ou dangereuses pour un etreˆ humain et le tout avec plus de rigueur et de precision´. Ils remplacent les ouvriers sur les chaˆınes de montage de l’industrie automobile pour les tachesˆ de peinture, soudage, etc. Mais ils ont des applications dans des domaines aussi varies´ que l’industrie manufacturiere,` le spatial, l’automobile, le medical´ ou plus recemment´ les loisirs. Ceci demontre´ leur inter´etˆ economique´ et social, notamment pour la recherche.
La robotique mobile autonome vise plus specifiquement´ a` concevoir des systemes` capables de se deplacer´ de fac¸on autonome. Les applications directes se situent dans le domaine de l’automobile (avec par exemple les nouvelles options proposees´ comme le parking automatique), de l’exploration planetaire´ ou de la robotique de service.
La robotique medicale´ est egalement´ tres` active. De nouveaux robots sont developp´es´ pour la chirurgie mini-invasive et la tel´echirurgie´. De nouvelles techniques sont exploitees,´ comme les actionneurs AMF (alliages a` memoire´ de forme), la microrobotique et les interfaces haptiques. Des algorithmes d’analyse d’images sont developp´es´ dans la memeˆ voie.
La robotique humano¨ıde et le projet Humano¨ıd Robot Project – HRP Nous avons assiste,´ il y a quelques annees´ a` une intensification de la recherche sur la robotique a` locomotion bipede` dont font partie les robots humano¨ıdes.
Planification de tachesˆ de manipulation par pivotement pour un robot humano¨ıde
Le projet HRP est un projet mene´ en collaboration entre la societ´e´ Kawada (pour la fabrication) et Humanoid Research Group (HRG) de l’institut de recherche japonais Advanced Industrial Science and Technology – AIST pour la conception et la recherche. Le projet s’interesse´ a` l’etude´ des robots humano¨ıdes incluant le design, la simulation dynamique, le controleˆ ou encore la planification de mouvement.
Malheureusement, malgre´ un premier ageˆ d’or avec des robots comme HRP-2 (voir Fig. 1.1), la recherche humano¨ıde couteˆ cher et les retombees´ economiques´ ne sont pas forcement encore perceptibles. Son successeur HPR-3 n’ayant pas eu la reconnaissance de son aˆıne,´ les instituts de recherches japonais se sont lances´ alors dans la robotique de loisirs pour toucher un plus large public. Avec l’andro¨ıde HRP-4 (Fig. 1.1), en plus des programmes de recherches centres´ sur la locomotion humaine, les expressions faciales, etc. Les instituts japonais tentent de poursuivre dans la breche` entamee´ par la societ´e´ Sony et son chien robot A¨ıbo ou le petit robot Nao de la societ´e´ franc¸aise Aldebaran Robotics.
HRP-4 reste pourtant un acteur majeur pour la suite de la recherche humano¨ıde. Nous sommes en droit de nous demander si nous sommes au commencement d’une nouvelle ere` ou en train de refermer provisoirement une page de la robotique. En tout cas, la recherche franc¸aise y croit encore, en lanc¸ant en janvier 2009 le projet Romeo (www.projetromeo.com) visant a` construire pour 2011 le premier robot humano¨ıde franc¸ais.
De ce fait de nombreuses personnes nous posent la question : pourquoi etudier´ des machines bipedes` qui sont, par nature, plus instables que des robots hexapodes, quadrupedes,` etc. ? Ces derniers etant´ statiquement stable. Et pourquoi ne pas ajouter plusieurs bras ou outils ?
D’un point de vue pragmatique, tout ceci pourrait facilement se justifier. Mais d’un point de vue scientifique, il ne faut pas oublier que la recherche en robotique humano¨ıde est aussi un tres` beau moyen d’etudier´ l’homme et le comportement humain : comment la locomotion humaine est produite, quels reperes` utilisons nous, nous servons-nous de tous nos sens pendant le deplacement,´ etc. ? Beaucoup de ces questions sont encore discutees´ de nos jours. C’est pourquoi notre groupe travaille en collaboration avec des laboratoires de neurosciences tels que le CERCO de Toulouse ou le College` de France avec le Pr. Berthoz.
Graceˆ aux progres,` les robots humano¨ıdes peuvent maintenant executer´ des tachesˆ de plus en plus complexes pour remplacer l’homme dans des environnements dangereux ou l’aider a` accomplir des tachesˆ fastidieuses. L’une de ces applications est la manipulation d’objets divers, et tout particulierement,` celle des objets lourds et/ou volumineux sollicitant les propriet´es´ d’un corps anthropomorphe. Pour cela, nous devons utiliser toutes les possibilites´ mecaniques´ offertes par le robot humano¨ıde. Tous les degres´ de liberte´ du robot sont sollicites´ lors de la manipulation. Dans nos travaux, nous nous interessons´ a` la question suivante : pouvons-nous deplacer´ des objets encombrants par une methode´ de pivotement avec un robot humano¨ıde, comme le ferait un humain pour dem´enager´ une commode, un refrig´erateur´ etc. ?
Approche gen´erale´ du probleme`
Definition´ du probleme`
Dans cette these` nous cherchons a` nous demarquer´ des methodes´ de decomposition´ fonctionnelle (chapitre 2.2.5) de [Yoshida et al. 2008] en proposant une manipulation d’objets encombrants necessitant´ obligatoirement un mouvement synchronise´ des bras et des jambes. Nous voulons ici, utiliser au mieux les propriet´es´ anthropomorphes que nous offre le type de robot humano¨ıde.
On appellera, un mouvement corps complet (en l’anglais whole-body motion) un mouvement qui implique l’activation de l’ensemble des degres´ de liberte´ d’un systeme` anthropomorphe tel que le robot humano¨ıde HRP-2.
Il s’agira donc de planifier des mouvements corps complet pour un systeme` anthropomorphe de type robot humano¨ıde afin que celui-ci puisse deplacer´ un objet encombrant dans un environnement complexe a` l’aide d’une methode´ de pivotement. La figure 1.2 nous montre un exemple de problemes` a` resoudre´ a` l’aide de notre methode´. Le robot doit deplacer´ l’objet de sa position initiale a` sa position finale.
Table des matières
1 Introduction
1.1 Le contexte g´en´eral de la robotique
1.2 Approche g´en´erale du probl`eme
1.2.1 D´efinition du probl`eme
1.2.2 Notre approche
1.2.3 HRP-2 et son architecture logicielle
1.3 Organisation du Manuscrit
1.4 Publications associ´ees `a cette th`ese
1.5 Contexte de la th`ese
2.1 Planification de mouvement
2.1.1 Le probl`eme de la planification de mouvement
2.1.2 Les m´ethodes de planification par ´echantillonnage al´eatoire et diffusion
2.1.3 M´ethode locale de planification et commandabilit´e locale en temps petit
2.2 Le mouvement humano¨ıde
2.2.1 ZMP et mod`eles
2.2.2 G´en´erateur de marche
2.2.3 Cin´ematique inverse g´en´eralis´ee
2.2.4 Extension `a la commande en couple
2.2.5 Prise en compte de la dynamique en planification
2.3 La manipulation en robotique
2.3.1 La manipulation de petit objet par des bras manipulateur
2.3.2 La manipulation humano¨ıde corps complet
2.4 La planification de tˆaches de manipulation
2.5 Conclusion
3 Analyse de commandabilit´e
3.1 Analyse des propri´et´es g´eom´etriques de la m´ethode de pivotement
3.1.1 D´efinition d’un mouvement de pivot ´el´ementaire
3.1.2 Le probl`eme du pivotement
3.2 Pivotement et commandabilit´e locale en temps-petit : une preuve directe
3.3 M´ethode locale de planification par pivotement en trois coups
3.4 Conclusion
4 De la strat´egie de pivotement `a la manipulation
4.1 De la planification de chemin `a la s´equence de pivotement
4.1.1 Planification de mouvement pour un corps rigide soumis `a des contraintes nonholonomes
4.1.2 Gen´eration de s´equence de pivotement
4.2 Calcul de la trajectoire des mains et du positionnement des pieds
4.2.1 Calcul des trajectoires des mains
4.2.2 Calcul du positionnement des pieds
4.3 G´en´eration de mouvement corps complet
4.3.1 Algorithme de cin´ematique inverse g´en´eralis´ee avec priorit´e
4.3.2 La constructions des contraintes
4.3.3 Le m´ecanisme g´en´eral : des contraintes au mouvement
4.4 R´esultats exp´erimentaux
4.4.1 R´esultats exp´erimentaux de simulation
4.4.2 Exp´erimentation sur la plate-forme r´eelle HRP-2
4.5 Conclusion
5 Planification de reprise pour de la manipulation par pivotement
5.1 Identification des configurations critiques
5.2 Planification de reprise
5.3 Probl`emes d’impl´ementation
5.4 R´esultats de simulation
5.5 Conclusion
6 Conclusion
6.1 Conclusion g´en´erale
6.2 Perspectives
