Gestion de robots mobiles et redondants et collaboratifs en environnement contraint et dynamique / David Busson ; sous la direction de Richard Béarée

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Catalogue Worldcat

Robotique

Manipulateurs (mécanismes)

Béarée, Richard (1977-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Alami, Rachid (1954-....) (Président du jury de soutenance / praeses)

Chanal, Hélène (1980-....) (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Padois, Vincent (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Siciliano, Bruno (1959-....) (Membre du jury / opponent)

Gibaru, Olivier (19..-.... ; chercheur en intelligence artificielle) (Membre du jury / opponent)

École nationale supérieure d'arts et métiers (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

LISPEN (Laboratoire associé à la thèse / thesis associated laboratory)

Résumé / Abstract : L’utilisation de robots collaboratifs dans l’industrie de production est en plein essor. Ces robots, dont la puissance est limitée, sont dotés de capteurs leur permettant de détecter la présence d’obstacles, afin de garantir la sécurité des humains se trouvant aux alentours. On s’intéresse dans cette thèse à l’utilisation de systèmes redondants, collaboratifs et mobiles (bras articulés montés sur plateformes mobiles), dans un environnement de production aéronautique peuplé d’humains, pour la réalisation d’opérations d’assemblage. Du point de vue des process, l’utilisation de ces systèmes, souvent beaucoup moins imposants et rigides que leurs homologues non collaboratifs, est jalonnée de défis. La grande souplesse mécanique et les faibles couples qui les caractérisent peuvent induire des imprécisions de positionnement et une incapacité à soutenir l’intensité d’une interaction physique. Ce contexte induit également un besoin d’autonomie de ces systèmes, qui sont amenés à travailler dans des environnements en perpétuelle évolution. Dans cette thèse, une formulation de la redondance cinématique est d’abord présentée. Le formalisme associé permet de simplifier l’exploitation de la liberté que ces systèmes possèdent sur le choix des postures à utiliser pour réaliser des tâches de placement statique de l’effecteur. Ce formalisme est ensuite exploité pour améliorer et caractériser le comportement en déformation et la capacité d’application d’efforts des systèmes redondants sériels. Enfin, le sujet de la planification des mouvements de systèmes robotisés dans un environnement dynamique et encombré est considéré. La solution présentée adapte l’algorithme bien connu des Probabilistic RoadMaps pour y inclure une anticipation des trajectoires des obstacles dynamiques. Cette solution permet de planifier des mouvements sécuritaires, peu intrusifs et efficaces, jusqu’à la destination.

Résumé / Abstract : Industrial applications involving collaborative robots are regarded with a growing interest. These power-limited systems are embedded with additional sensing capabilities, which allow them to safely work around humans and conquer new industrial grounds. The subject of managing redundant, collaborative and mobile systems, for assembly operations within a human-populated aircraft production environment, is addressed in this thesis. From a process perspective, the use of these smaller and less stiff counterparts of the non-collaborative robots comes with new challenges. Their high mechanical flexibility and weak actuation can cause shortcomings in positioning accuracy or for interaction force sustainment. The ever-changing nature of human-populated environments also requires highly autonomous solutions. In this thesis, a formulation of positional redundancy is presented. It aims at simplifying the exploitation of the freedom redundant manipulators have on static-task-fulfilling postures. The associated formalism is then exploited to characterise and improve the deformational behaviour and the force capacity of redundant serial systems. Finally, the subject of planning motions within cluttered and dynamic environments is addressed. An adaptation of the well-known Probabilistic RoadMaps method is presented – to which obstacles trajectories anticipation has been included. This solution allows to plan safe, efficient and non-intrusive motions to a given destination.