UPThèses

Le travail présenté s'intéresse à la problématique générale de la mise en oeuvre de mains robotiques à haut niveau de dextérité. Dans ce contexte, nous nous intéressons à la synthèse de prise d'objets en prenant en compte les contraintes propres à la tâche de manipulation visée. La manière dont l'objet est saisi a une importance capitale sur le bon déroulement d'une tâche. Le développement d'algorithmes capables de générer automatiquement des prises optimales implique avant tout la nécessité de définir la notion de prise optimale au regard de la tâche cible. Pour répondre à ce problème, la communauté scientifique propose dans la littérature de nombreux critères de qualité et continue à en développer de nouveaux. Dans cette thèse, nous présentons une extension des travaux proposés avec une étude approfondie de ces critères dans le cadre de la manipulation dextre. Ces critères sont évalués avec une main robotique entièrement actionnée à quatre doigts et seize articulations. Nous quantifions l'efficacité de ces critères dans le cadre de la réalisation de tâches de manipulation fine avec trois types d'objets spécifiques. Deux groupes de critères sont étudiés : d'une part des critères s'appuyant uniquement sur la position des points de contact, et, d'autre part, des critères prenant en compte la cinématique du préhenseur. Cette étude nous a permis de sélectionner un ensemble de critères pertinents pour résoudre le problème de synthèse de prise que nous avons mis en oeuvre dans un processus basé sur une approche évolutionnaire. Cette approche a été validée dans l'environnement de simulation OpenRAVE, puis expérimentalement avec la nouvelle main RoBioSS.

Nous nous intéressons à la conception des mains mécaniques anthropomorphes destinées à manipuler des objets dans un environnement humain. Via l'analyse du mouvement de sujets humains lors d'une tâche de manipulation de référence, nous proposons une méthode pour évaluer la capacité des mains robotiques à manipuler les objets. Nous montrons comment les rapports de couplage angulaires entre les articulations et les limites articulaires, influent sur l'aptitude à manipuler dynamiquement des objets. Nous montrons également l'impact du poignet sur les tâches de manipulation rapides. Nous proposons une stratégie pour calculer les forces de manipulation en bout de doigts et dimensionner les moteurs d'un tel préhenseur. La méthode proposée est dépendante de la tâche visée et s'adapte à tout type de mouvement dès lors qu'il peut être capturé et analysé. Dans une deuxième partie, consacrée aux robots manipulateurs, nous élaborons des algorithmes de commande optimale. En considérant l'énergie cinétique du robot comme une métrique, le modèle dynamique est formulé sous forme tensorielle dans le cadre de la géométrie Riemannienne. La discrétisation temporelle est basée sur les Éléments Finis d'Hermite. Nous intégrons les équations de Lagrange du mouvement par une méthode de perturbation. Des exemples de simulation illustrent la superconvergence de la technique d'Hermite. Le critère de contrôle est choisi indépendant des paramètres de configuration. Les équations de la commande associées aux équations du mouvement se révèlent covariantes. La méthode de commande optimale proposée consiste à minimiser la fonction objective correspondant au critère invariant sélectionné.

Le travail présenté concerne la manipulation d'objet avec des mains robotiques. Ce mémoire contribue à la mise en oeuvre d'une plateforme expérimentale dédiée à la manipulation dextre avec une main mécanique à 4 doigts et 16 actionneurs. Une grande partie de ce travail a été effectué dans le cadre d'un projet soutenu par l'ANR intitulé ABILIS. En premier, la mise en situation spatiale de la main à l'extrémité d'un bras manipulateur est présentée. Une nouvelle commande a été développée et une modélisation du système bras-main dans son environnement a été réalisée pour permettre la simulation et le pilotage de l'ensemble. Ensuite, le problème complexe de la synthèse de prise est traité. Pour résoudre ce problème, on procède en deux étapes : la configuration de la main par rapport à l'objet est résolue avec un système expert, et ensuite la configuration des doigts sur l'objet est résolue à l'aide d'une approche évolutionnaire utilisant un algorithme génétique. Nous avons pu évaluer et comparer notre approche roboticienne avec une approche neuroscientiste ; à l'issue de ces travaux nous proposons une nouvelle approche mixte pour la résolution du problème de la synthèse de prise. Enfin, une stratégie générale permettant de réaliser une tâche de manipulation fine en bout de doigt est proposée. La manipulation d'amplitude importante conduit rapidement à des situations de blocage (butées, collisions) ; nous proposons une approche originale qui permet de résoudre ce problème en repositionnant les doigts sur l'objet, et ainsi de poursuivre la manipulation. L'ensemble de ces travaux est illustré par de nombreux résultats expérimentaux permettant de valider les approches proposées.