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Article

1 - MODÉLISATION DES ROBOTS INDUSTRIELS

2 - COMMANDE, ACQUISITION ET TRAITEMENT DES DONNÉES

3 - MODÈLE D’IDENTIFICATION PAR MODÈLE DYNAMIQUE INVERSE (INVERSE DYNAMIC IDENTIFICATION MODEL)

  • 3.1 - Structure de l’IDIM
  • 3.2 - Trois hypothèses importantes
  • 3.3 - Que se passe-t-il si… ?

4 - GÉNÉRATION DE TRAJECTOIRES DYNAMIQUES EXCITANTES

5 - TROIS MÉTHODES D’IDENTIFICATION

6 - APPLICATION EXPÉRIMENTALE SUR LE ROBOT TX40

7 - OUTILS OPEN SOURCE POUR L’IDENTIFICATION DYNAMIQUE

8 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : S7779 v1

Trois méthodes d’identification
Identification dynamique des robots industriels

Auteur(s) : Alexandre JANOT, Maxime GAUTIER, Pierre-Olivier VANDANJON, Vincent BONNET

Date de publication : 10 nov. 2025 | Read in English

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RÉSUMÉ

Cet article traite de l’identification dynamique des robots manipulateurs très largement utilisés dans les unités de production. Ces robots sont des
systèmes électromécaniques polyarticulés complexes étudiés depuis les années 1950. Cela a conduit à l’établissement d’un modèle mathématique représentant leur comportement dynamique pour élaborer leur commande, leur simulation, leur conception. Ce modèle dépend de paramètres qui ne sont pas connus avec une précision suffisante. Leur identification est essentielle pour l’exploitation du modèle mathématique. L’identification des robots est un domaine aujourd’hui bien exploré et arrivé à une bonne maturité. Cet article présente un ensemble d’outils mathématiques ainsi que trois méthodes d’identification illustrées par des résultats expérimentaux.

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Auteur(s)

  • Alexandre JANOT : Directeur de recherche - DTIS ONERA, Université de Paris Saclay, Palaiseau, France

  • Maxime GAUTIER : Professeur des universités émérite - Université de Nantes, Nantes, France

  • Pierre-Olivier VANDANJON : Directeur de recherche - Ame-Splott, Université Gustave-Eiffel, Nantes, France

  • Vincent BONNET : Maître de conférence - LAAS-CNRS/IPAL Université de Toulouse III-IUTGe2i, Toulouse, France

INTRODUCTION

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.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-s7779


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5. Trois méthodes d’identification

5.1 Méthode IDIM-LS

Les premiers travaux sur l’identification dynamique des robots datent de 1984. Actuellement, la méthode IDIM-LS (Inverse Dynamic Indentification Model with Least Squares) pour identifier β peut être considérée comme la méthode de référence. Elle a été introduite par Maxime Gautier en 1986 , puis développée par le même auteur et ses étudiants, étudiantes, collaborateurs et collaboratrices depuis bientôt 40 ans et jusqu’à aujourd’hui. L’idée de cette méthode est très simple : comme (12) est linéaire vis-à-vis de β , on l’identifie avec les moindres carrés linéaires. On obtient donc l’estimée LS de β , notée β ^ LS

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - KHALIL (W.), DOMBRE (E.) -   Modeling, identification and control of robots. -  -  Butterworth-Heinemann (2004).

  • (2) - ARMSTRONG-HELOUVRY (B.), DUPONT (P.), DE WIT (C.C.) -   A survey of models : analysis tools and compensation methods for the control of machines with friction.  -  Automatica, 30(7) :1083–1138 (1994).

  • (3) - BONA (B.), INDRI (M.) -   Friction compensation in robotics : An overview.  -  Proceedings of the 44th IEEE Conference on Decision and Control, p. 4360–4367, Dec 2005.

  • (4) - GAUTIER (M.), KHALIL (W.) -   Direct calculation of minimum set of inertial parameters of serial robots.  -  IEEE Transactions on Robotics and Automation, 6(3) :368–373 (1990).

  • (5) - GAUTIER (M.) -   Numerical calculation of the base inertial parameters of robots.  -  Journal of robotic systems, 8(4) :485–506 (1991).

  • ...

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