Boutin Luc
Biomimétisme, génération de trajectoires pour la robotique humanoïde à partir de mouvements humains
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Section CNU :
Résumé
Français
Biomimétisme, génération de trajectoires pour la robotique humanoïde à partir de mouvements humains
La reproduction fidèle de la locomotion humaine est une problématique d'actualité concernant les robots humanoïdes. Les travaux présentés dans ce mémoire ont pour objectif de définir une procédure permettant l'imitation par les robots humanoïdes du mouvement humain. Dans un premier temps les techniques de l'analyse du mouvement humain sont présentées. Le protocole de mesure adopté est exposé, ainsi que le calcul des angles articulaires. La problématique de la détection des évènements de contact est abordée en proposant l'adaptation des méthodes existantes pour des mouvements complexes. Les algorithmes sont validés par une série de mesures effectuées sur une trentaine de sujets sains. La deuxième partie traite de la transposition du mouvement humain aux robots. Une fois la problématique générale et le processus de transposition définis, le critère d'équilibre des robots marcheurs est présenté. A partir des données du mouvement humain capturé, les trajectoires de référence des pieds et du ZMP sont définies. Une modification de ces trajectoires est ensuite effectuée dans le cas de risque de collision entre les pieds notamment dans le cas de l'exécution d'un slalom. Finallement un algorithme de cinématique inverse, développé pour cette problématique est utilisé pour déterminer les angles articulaires du robot associés aux trajectoires de référence des pieds et du ZMP. Plusieurs applications sur les robots HOAP-3 et HPR-2 sont présentées. Les trajectoires sont validées vis-à-vis du maintien de l'équilibre grâce à des simulations dynamiques du mouvement ainsi que vis-à-vis des limites des actionneurs.
Mots-clés libres : Apprentissage moteur, Apprentissage contextualisé, Similarité (psychologie), Intégration sensorimotrice.
- Apprentissage moteur
- Apprentissage contextualisé
- Similarité (psychologie)
- Intégration sensorimotrice
English
Biomimetism, generation of trajectories for humanoid robots from human motions
The true reproduction of human locomotion is a topical issue on humanoid robots. The goal of this work is to define a process to imitate the human motion with humanoid robots. In the first part, the motion capture techniques are presented. The measurement protocol adopted is exposed and the calculation of joint angles. An adaptation of three existing algorithms is proposed to detect the contact events during complex movements. The method is valided by measurements on thirty healthy subjects. The second part deals with the generation of humanoid trajectories imitating the human motion. Once the problem and the imitation process are defined, the balance criterion of walking robots is presented. Using data from human motion capture, the reference trajectories of the feet and ZMP are defined. These paths are modified to avoid collision between feet, particularly in the case of executing a slalom. Finally an inverse kinematics algorithm developed for this problem is used to determine the joint angles associated with the robot reference trajectories of the feet and ZMP. Several applications on robots HOAP-3 and HRP-2 are presented. The trajectories are validated according to the robot balance through dynamic simulations of the computed motion, and respecting the limits of actuators.
Keywords : Motor learning, Situated learning, Sensorimotor integration.
Notice
- Diplôme :
- Doctorat d'Université
- Établissement de soutenance :
- Université de Poitiers
- UFR, institut ou école :
- UFR des sciences fondamentales et appliquées (SFA)
- Laboratoire :
- Laboratoire de mécanique des solides - LMS (Poitiers)
- Domaine de recherche :
- Génie mécanique, productique, transport et bio-ingénierie
- Directeur(s) de thèse :
- Saïd Zeghloul, Patrick Lacouture
- Date de soutenance :
- 02 décembre 2009
- Rapporteurs :
- Gérard Poisson, Xuguang Wang
- Membres du jury :
- Saïd Zeghloul, Patrick Lacouture, Lotfi Romdhane, Pascal Seguin
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