Modèle inverse de robots souples basé sur des méthodes d’optimisation, avec prise en compte des contacts

Optimization-based inverse model of soft robots, with contact handling

• Auteur / Autrice : Eulalie Coevoet
• Direction : Christian Duriez
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique, automatique
• Date : Soutenance le 09/01/2019
• Etablissement(s) : Université de Lille (2018-2021)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille ; 1992-2021)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille

Mots clés

Mots clés contrôlés

Optimisation mathématique

Problèmes inverses

Robots -- Cinématique

Méthode des éléments finis

Robotique molle

Mots clés libres

Contacts

Résumé

La robotique souple s’inspire de la nature, de la manière dont les organismes vivants se déplacent et adaptent leur forme à leur environnement. Contrairement aux robots traditionnels, les robots souples accomplissent des tâches avec plus de flexibilité. Les matériaux souples avec lesquels ils sont construits les rendent plus sûrs pour des environnements fragiles.Cependant, le domaine de la robotique souple pose de nouveaux défis, en particulier pour la modélisation et le contrôle. Dans cette thèse, nous visons à fournir des méthodes génériques pour leur modélisation. Les méthodes sont basées sur la méthode des éléments finis pour capturer les déformations de la structure du robot, et de son environnement, quand il est déformable. Nous formulons le problème de leur cinématique inverse et dynamique inverse comme un programme d’optimisation, permettant de gérer facilement des contraintes aux actionneurs et des problèmes de singularité. Nous sommes en mesure de contrôler plusieurs types d’actionnement, tels que les actionnements par câbles, pneumatiques et hydrauliques.De plus, la plupart des applications impliquent une interaction du robot avec des obstacles. Or, la cinématique des robots souples dépend fortement des facteurs environnementaux. Nous proposons ainsi de nouvelles méthodes qui prennent en compte les contacts dans le processus d’optimisation. Enfin, nous proposons de contrôler certaines tâches de locomotion et de préhension nécessitant l’utilisation de contacts frottants (statique). Nous accordons une attention particulière à fournir des solutions avec des performances temps réel, permettant un contrôle en ligne des robots dans des environnements changeant.

Soft robotics draws its inspiration from nature, from the way living organisms move and adapt their shape to their environment. In opposition to traditional rigid robots, soft robots are built from highly compliant materials, allowing them to accomplish tasks with more flexibility. They are safer when working in fragile environment, which allows for potential use of soft robotics in the fields of manufacturing and medicine.Yet, the field of soft robotics brings new challenges, in particular for modeling and control. Within this thesis we aim at providing generic methods for soft robot modeling, without assumptions on the geometry. The methods are based on the finite element method to capture the deformations of the robot’s structure and of its environment when deformable. We formulate the problem of their inverse kinematics and dynamics as optimization programs, allowing easy handling of constraints on actuation and singularity problems. We are able to control several types of actuation, such as cable, pneumatic and hydraulic actuations.Moreover, most of the applications involve interaction of the robot with obstacles. Yet soft robots kinematics is highly dependent on environmental factors. We propose new methods that include contacts into the optimization process. These methods make an important step as we think that the knowledge of contacts in the modeling is all the more important. Finally, we propose to control some soft robots during locomotion and grasping tasks which require the use of contact with static friction. We give a particular attention to provide solutions with real-time performance, allowing online control in evolving environments.