Date : 2017
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : anglais / English
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Résumé / Abstract : Lorsque des changements inattendus de la surface du sol se produisent lors de la marche, le système nerveux central humain doit appliquer des mesures de contrôle appropriées pour assurer une stabilité dynamique. De nombreuses études dans le domaine de la commande moteur ont étudié les mécanismes d'un tel contrôle postural et ont largement décrit comment les trajectoires du centre de masse (COM), le placement des pas et l'activité musculaire s'adaptent pour éviter une perte d'équilibre. Les mesures que nous avons effectuées montrent qu'en arrivant sur un sol mou, les participants ont modulé de façon active les forces de réaction au sol (GRF) sous le pied de support afin d'exploiter les propriétés élastiques et déformables de la surface pour amortir l'impact et probablement dissiper l'énergie mécanique accumulée pendant la ‘chute’ sur la nouvelle surface déformable. Afin de contrôler plus efficacement l'interaction pieds-sol des robots humanoïdes pendant la marche, nous proposons d'ajouter des semelles extérieures souples (c'est-à-dire déformables) aux pieds. Elles absorbent les impacts et limitent les effets des irrégularités du sol pendant le mouvement sur des terrains accidentés. Cependant, ils introduisent des degrés de liberté passifs (déformations sous les pieds) qui complexifient les tâches d'estimation de l'état du robot et ainsi que sa stabilisation globale. Pour résoudre ce problème, nous avons conçu un nouveau générateur de modèle de marche (WPG) basé sur une minimisation de la consommation d'énergie qui génère les paramètres nécessaires pour utiliser conjointement un estimateur de déformation basé sur un modèle éléments finis (FEM) de la semelle souple pour prendre en compte sa déformation lors du mouvement. Un tel modèle FEM est coûteux en temps de calcul et empêche la réactivité en ligne. Par conséquent, nous avons développé une boucle de contrôle qui stabilise les robots humanoïdes lors de la marche avec des semelles souples sur terrain plat et irrégulier. Notre contrôleur en boucle fermée minimise les erreurs sur le centre de masse (COM) et le point de moment nul (ZMP) avec un contrôle en admittance des pieds basé sur un estimateur de déformation simplifié. Nous démontrons son efficacité expérimentalement en faisant marcher le robot humanoïde HRP-4 sur des graviers.
Résumé / Abstract : When unexpected changes of the ground surface occur while walking, the human central nervous system needs to apply appropriate control actions to assure dynamic stability. Many studies in the motor control field have investigated the mechanisms of such a postural control and have widely described how center of mass (COM) trajectories, step patterns and muscle activity adapt to avoid loss of balance. Measurements we conducted show that when stepping over a soft ground, participants actively modulated the ground reaction forces (GRF) under the supporting foot in order to exploit the elastic and compliant properties of the surface to dampen the impact and to likely dissipate the mechanical energy accumulated during the ‘fall’ onto the new compliant surface.In order to control more efficiently the feet-ground interaction of humanoid robots during walking, we propose adding outer soft (i.e. compliant) soles to the feet. They absorb impacts and cast ground unevenness during locomotion on rough terrains. However, they introduce passive degrees of freedom (deformations under the feet) that complexify the tasks of state estimation and overall robot stabilization. To address this problem, we devised a new walking pattern generator (WPG) based on a minimization of the energy consumption that offers the necessary parameters to be used jointly with a sole deformation estimator based on finite element model (FEM) of the soft sole to take into account the sole deformation during the motion. Such FEM computation is time costly and inhibit online reactivity. Hence, we developed a control loop that stabilizes humanoid robots when walking with soft soles on flat and uneven terrain. Our closed-loop controller minimizes the errors on the center of mass (COM) and the zero-moment point (ZMP) with an admittance control of the feet based on a simple deformation estimator. We demonstrate its effectiveness in real experiments on the HRP-4 humanoid walking on gravels.