High-level planning of dexterous in-hand manipulation using a robotic hand

par Urbain Prieur

Thèse de doctorat en Robotique

Sous la direction de Véronique Perdereau et de Alexandre Bernardino.

Soutenue en 2013

à Paris 6 .

  • Titre traduit

    Planification haut-niveau de la manipulation dextre par une main robotique


  • Résumé

    This work considers a robot equipped with an anthropomorphic hand and aims at providing it with efficient autonomous in-hand manipulation skills. While fine in-hand action planning algorithms have interesting state-of-the-art solutions, we built a competitive high-level control layer to plan the complete in-hand manipulation activity. Our solution generates a sequence of subgoals from an initial to a final configuration provided by the task, thus decomposing in-hand manipulation into simple transitions that can be easily planned by the low-level algorithms. We use a Markov decision process (MDP) to generate the sequence, taking into account the object influence and the desired final subgoal. We use a simple state representation for the sugoals: canonical grasp types from a taxonomy, enabling fast and on-line computation. The transitions between grasp types are modelled as probabilities of success. The simple formulation of the sequence leaves the complete configurations and transitions to be planned by the low-level layer, which can ask for a different subgoal path if required. The MDP can generate the appropriate behaviour if the in-hand action skills of the robot are known. They can be learnt by self-exploration of the robot if possible. Otherwise, the behaviour can be directly learnt from human demonstration. We boost the learning process using an empirical guess of the transition probabilities and an active learning algorithm. We implemented our solution on a real platform. The planning of in-hand manipulation relies on the grasp sequence generated which probability of success is used as an insight of the task achievability for the initial grasp choice.


  • Résumé

    Jusqu’ici, les solutions apportées à la problématique de manipulation dextre robotique par une main anthropomorphe se concentraient sur la planification bas niveau des différents types de mouvements fins. Aussi, une solution complète de planification, prenant en compte l’étendue de ces différentes actions, reste à développer. Tel est le fondement de ce travail : pour une tache définie, caractérisée par des configurations initiale et finale, une séquence de configurations intermédiaires est générée : la totalité de l’activité complexe se trouve donc décomposée en une succession de transitions simples à planifier par le bas niveau. Afin de générer cette séquence, influencée par l’objet et la configuration finale, on utilise un processus de décision markovien (MDP). Les configurations intermédiaires sont représentées par des types de saisies tirés d’une taxonomie existante, les transitions sont formulées par des probabilités de succès : si ces approximations assurent la rapidité de l’algorithme, elles requièrent du bas niveau la planification des configurations complètes et le détail des transitions. En cas d’impossibilité d’exécution, des séquences alternatives peuvent être proposées. Le MDP doit connaître les capacités du robot à réaliser les transitions, par auto-apprentissage, ou par observation de mouvements humains. Nous utilisons un processus d’apprentissage actif initialisé par une estimation empirique des probabilités de succès des transitions. La solution a été implémentée avec succès sur un robot réel, prenant un rôle central dans la commande de la manipulation fine, jusqu'à propager l’influence de la tâche sur la saisie initiale.

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  • Détails : 1 vol. (X-148 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p.142-148

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