Analyse et exploitation de la dynamique naturelle des robots sous-actionnés

Analyzing and exploiting the natural dynamics of underactuated robots

• Auteur / Autrice : Ziad Zamzami
• Direction : Faïz Ben Amar
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Robotique
• Date : Soutenance le 27/06/2018
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mécaniques, acoustique, électronique et robotique de Paris (2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des systèmes intelligents et de robotique (Paris ; 2009-....)
• Jury : Président / Présidente : Saïd Zeghloul
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Vincent Padois, Anis Sahbani
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Pierre Blazevic, Nazih Mechbal

Mots clés

Mots clés contrôlés

Dynamique non-linéaire

Robots

Mécanique humaine

Analyse du mouvement

Mots clés libres

Robots sous-actionnés

Dynamique naturelle

Couplage dynamique

Analyse du mouvement

Planification de mouvement

Coordination dynamique

Optimisation de trajectoire

Modélisation dynamique

Underactuated robots

Natural dynamics

Dynamic coupling

Motion analysis

Motion planning

Dynamic coordination

Trajectory optimization

Dynamic modeling

Résumé

L’humain et les animaux sont capables d'effectuer des mouvements gracieux et agiles. L'un des ingrédients clés pour ces comportements complexes est la coordination motrice pour exploiter leur dynamique naturelle qui résulte en un mouvement synergique qui dépasse leurs limites physiques. Malgré l'existence d'outils puissants tels que l'optimisation de trajectoire non linéaire, ils sont généralement traités comme une boîte noire. Cette thèse introduit la DCM (Dynamical Coupling Map), une nouvelle technique d'analyse de trajectoire, permettant de mieux comprendre et d'analyser les capacités des robots sous-actionnés tout en tenant compte des contraintes de sous-actionnement et des limites de couple. L'analyse DCM ainsi que les trois nouvelles mesures de performances dénommées Natural Dynamics Index (NDI) démontrent le rôle central de l'exploitation de la dynamique naturelle pour dépasser la capacité physique du robot qui est dictée par les limites des couples d'entrée. De plus, les mérites de l'analyse DCM sont démontrés sur plusieurs manœuvres dynamiques telles que le mouvement de balancement d'un modèle simplifié d'un gymnaste à la barre fixe et le saut en hauteur pour un robot humanoïde de haute dimension. En outre, le DCM est étendu d'un outil d'analyse a posteriori à une heuristique fondamentale pour générer des mouvements dynamiques. On introduit donc le Natural Dynamics based Tree (NDT), un nouvel algorithme de planification kinodynamique qui planifie un mouvement dynamique basé sur la dynamique naturelle du système résultant en une planification de mouvement plus efficace de point de vue computationnel et avec une solution de mouvement de haute qualité.

Humans and animals are capable of performing graceful and agile movements. One of the key ingredients for such complex behaviors is motor coordination to exploit their natural dynamics which results in a synergistic motion that surpasses their physical limits. Despite the existence of powerful tools such as nonlinear trajectory optimization, they are usually treated as a black box. This thesis introduces the Dynamical Coupling Map (DCM), a novel graphical analysis technique, to help gain insight into the resulting trajectory of the optimization and analyze the capability of underactuated robots while taking into consideration underactuation constraints and torque limits. The DCM analysis technique along with the three novel performance measures aptly named Natural Dynamics Indexes (NDI) demonstrate the pivotal role of exploiting the natural dynamics to exceed the robot's physical capability which is dictated by the input torques limits. Furthermore, the merits of the DCM analysis are demonstrated on several dynamic maneuvers such as the swing-up motion of a simplified model of a gymnast on high bar and standing high jump for a high-dimensional humanoid robot with arm swing. In addition, the DCM is extended from a posteriori analysis tool to a fundamental heuristic for generating dynamic motions by leveraging the probabilistic motion planning approach with a new natural dynamic based heuristic. Thus, introducing the Natural Dynamics based Tree (NDT), a novel sampling-based kinodynamic planning algorithm which plans a dynamic motion based on the natural dynamics of the system resulting in a more computational efficient motion planning and with high-quality motion solution.