Thèse soutenue

Contributions aux architectures de contrôle partagé pour la télémanipulation avancée

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Auteur / Autrice : Firas Abi-Farraj
Direction : Paolo Robuffo Giordano
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique, productique et robotique
Date : Soutenance le 18/12/2018
Etablissement(s) : Rennes 1
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : ComuE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) - RAINBOW

Mots clés

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Résumé

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Bien que la pleine autonomie dans des environnements inconnus soit encore loin, les architectures de contrôle partagé où l'humain et un contrôleur autonome travaillent ensemble pour atteindre un objectif commun peuvent constituer un « terrain intermédiaire » pragmatique. Dans cette thèse, nous avons abordé les différents problèmes des algorithmes de contrôle partagé pour les applications de saisie et de manipulation. En particulier, le travail s'inscrit dans le projet H2020 Romans dont l'objectif est d'automatiser le tri et la ségrégation des déchets nucléaires en développant des architectures de contrôle partagées permettant à un opérateur humain de manipuler facilement les objets d'intérêt. La thèse propose des architectures de contrôle partagé différentes pour manipulation à double bras avec un équilibre opérateur / autonomie différent en fonction de la tâche à accomplir. Au lieu de travailler uniquement sur le contrôle instantané du manipulateur, nous proposons des architectures qui prennent en compte automatiquement les tâches de pré-saisie et de post-saisie permettant à l'opérateur de se concentrer uniquement sur la tâche à accomplir. La thèse propose également une architecture de contrôle partagée pour contrôler un humanoïde à deux bras où l'utilisateur est informé de la stabilité de l'humanoïde grâce à un retour haptique. En plus, un nouvel algorithme d'équilibrage permettant un contrôle optimal de l'humanoïde lors de l'interaction avec l'environnement est également proposé.