Positionnement et saisie par une main robotique à l'aide de la vision

Robot hand positioning and grasping using vision

• Auteur / Autrice : Kanako Miura
• Direction : Michel de Mathelin, Hikaru Inooka
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Électronique, électrotechnique, automatique
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Strasbourg 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Optimisation mathématique

Robots -- Systèmes de commande

Robotique

Résumé

La robotique d'assistance aux gestes humains est en plein essor. Ce type de robots doit être capable de gérer les demandes humaines et d'y répondre de manière flexible avec grande précision. Par exemple, quand un robot doit amener un objet à un être humain, il est très important de saisir l'objet quel qu'il soit sans prendre le risque de le briser. Dans cette thèse, le problème de la saisie d'objet est étudié dans son ensemble. Le robot étudié est un bras anthropomorphe, équipé d'un système de vision monoculaire non calibré et d'une main à deux doigts indépendants avec capteurs d'efforts. Le robot doit pouvoir retrouver un objet à portée de main, l'approcher et le saisir délicatement. Les caractéristiques de la saisie humaine sont étudiées et appliquées à la commande de la main robotique pour saisir des objets inconnus et fragiles. Le travail de thèse se décompose en deux parties. Une première partie concerne l'approche d'un objet inconnu sans connaissance a priori d'un modèle du robot, de la caméra ou de l'objet, en s'aidant d'un retour visuel. Une approche nouvelle est proposée dans cette thèse pour la commande par vision sans modèle et sans étalonnage basée. L'idée principale dans cette méthode consiste dans un premier temps à évaluer en temps-réel une fonction objectif qui à partir de l'image vue par la caméra et de la mesure de la position des axes du robot " quantifie " la distance par rapport à l'objectif d'approche de l'objet. Nous avons montré en simulation et par des expériences réelles avec un robot six axes que cet algorithme permettait d'approcher correctement des objets inconnus sans modèle du robot ou de la caméra. La deuxième partie concerne la modélisation de la saisie humaine d'objet et la saisie de l'objet par la main robotique par retour visuel et retour d'efforts combinés. Ce travail a pour objectif de s'en rapprocher. Les deux doigts du robot sont commandés par retour visuel et par retour d'effort. Un objectif de synchronisation par retour visuel a été rajouté à une loi de commande classique de fermeture des doigts de manière à obtenir un contact simultané des deux doigts avec l'objet. L'objet est ensuite transporté par la main robotique sans glissement de l'objet entre les deux doigts. Ces expériences sont réalisées avec succès à l'aide d'une pince robotique à deux doigts expérimentale.

Recently, significant developments have been made in the design of practical robot manipulators and hands that can perform various manipulation tasks required in different fields. However, most industrial robots have been designed to perform only specific movements based on a priori knowledge of the object to be manipulated. Therefore they cannot accomplish tasks when the target object (e. G. , object mass, shape, or position) is unknown, or when the relative position of the vision system with respect to the robot is unknown. In this thesis, the total grasping task is investigated. The manipulator has an uncalibrated camera system and the simple precision gripper has two fingers on the end-effector. Then, the problem is divided into two tasks; the positioning task of the manipulator, and the grasping task of the robot hand. Most of the previous works on visual servoing assume that the kinematic model of the robot, a model the object, and the camera intrinsic parameters are known. They would fail if the robot and the vision system were not fully known. We employ an indirect (look-and-move) scheme for the versatility and stability brought by the internal joint controllers. A novel approach for uncalibrated and model-less visual servoing using a modified simplex iterative search method is proposed. The basic idea behind this method is to compare the value of the objective function in several configurations and to move to the next configurations in order to decrease this value. Demonstrations with a 6DOF industrial manipulator show the efficiency of this method. Human have the ability to touch an object without inducing large displacements even if it is light and could easily fall. Though such skill is very important when the object is fragile, few investigations have been made so far on soft grasping. Furthermore, it is not applied yet to control laws of robot hands. In this thesis, experimental studies are carried out on the human grasping with the index finger and the thumb (precision grasp). The features of contact motions given by the measurement of human motions are applied to a robot grasping task. The " soft " contact motion is demonstrated with a robot hand with two fingers controlled individually. Each finger has two pairs of strain gauges as force sensors. A vision system is also available with a camera for real-time visual feedback.