Modélisation des robots industriels
Identification dynamique des robots industriels

Dans le domaine de la robotique industrielle, les robots manipulateurs sont des systèmes électromécaniques articulés, conçus pour interagir avec leur environnement via un outil placé à leur extrémité. Ces systèmes sont intrinsèquement en boucle fermée : leur structure mécanique est composée de solides rigides connectés par des articulations, formant un système fermé dont le comportement dynamique doit être précisément maîtrisé pour garantir performance, sécurité et fiabilité.

Le pilotage de ces robots nécessite la connaissance d’un modèle du système. Ce modèle mécanique, au cœur de nombreuses applications robotiques, permet non seulement la commande des mouvements, mais aussi la simulation, la conception, le diagnostic ou encore la détection de pannes. Il peut être décliné en plusieurs niveaux de complexité : les modèles géométriques permettant de localiser l’outil dans l’espace de travail, les modèles cinématiques établissant des liens entre les vitesses articulaires et celles de l’effecteur, et les modèles dynamiques décrivant les interactions entre efforts et accélérations.

Ce sont les modèles dynamiques qui nous intéressent dans le cadre de cet article. Leur utilisation dans des algorithmes de commande avancée, comme ceux destinés à la compensation d’efforts ou à la génération de trajectoires optimales, impose une connaissance fine de leurs paramètres physiques, tels que les masses, les moments d’inertie ou les premiers moments. Ces paramètres ne sont généralement pas fournis avec une précision suffisante par les constructeurs ou les outils de conception, et doivent donc être identifiés expérimentalement.

L’identification dynamique repose sur l’exploitation de mesures enregistrées lors du déplacement du robot selon des trajectoires définies. Il s’agit donc d’une identification hors ligne des paramètres. Elle constitue un processus fondamental pour assurer l’adéquation entre le comportement réel du robot et son modèle mathématique. Ce processus est délicat car il intervient sur des systèmes complexes, souvent soumis à des contraintes de sécurité et d’accessibilité, et opère à partir de données bruitées provenant de capteurs embarqués.

Cet article se concentre sur les méthodologies opérationnelles d’identification des modèles dynamiques des robots industriels. Il vise à présenter les principales approches permettant d’estimer les paramètres inertiels à partir des mesures enregistrées de positions et de couples moteurs, dans le cadre d’une identification en boucle fermée. Nous y abordons les hypothèses de validité, les exigences sur les trajectoires d’excitation, les contraintes liées aux systèmes réels, ainsi que les atouts et limites des différentes méthodes proposées. Cette contribution s’inscrit dans un contexte où la précision des modèles est un enjeu crucial pour l’automatisation avancée, la maintenance prédictive et l’intégration de robots collaboratifs dans les environnements industriels modernes.