Cinématique inverse avec gestion des contacts
Cinématique inverse de robots souples dans leur environnement
S7851 v1 Article de référence

Cinématique inverse avec gestion des contacts
Cinématique inverse de robots souples dans leur environnement

Auteur(s) : Eulalie COEVOET

Date de publication : 10 juil. 2021 | Read in English

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Présentation

1 - Contexte

2 - Modélisation pour la simulation en temps réel de robots souples

3 - Cinématique inverse des robots souples

4 - Cinématique inverse avec gestion des contacts

5 - Autres études de cas

6 - Conclusion

7 - Glossaire

8 - Acronymes, notations et symboles

Sommaire

Présentation

RÉSUMÉ

Contrairement aux robots rigides traditionnels, les robots souples sont construits à partir de matériaux très flexibles, ce qui les rend plus sûrs pour de la manipulation/interaction avec un environnement fragile. Cependant, l’utilisation de ces matériaux pose de nouveaux défis, en particulier pour la modélisation et le contrôle. Dans cet article, nous proposons et détaillons des méthodes pour y répondre. Celles-ci sont basées sur la méthode des éléments finis pour capturer les déformations du robot, et de son environnement lorsqu’il est déformable, et nous formulons le problème de leur cinématique inverse comme un problème d’optimisation. Les méthodes sont testées en simulation, pour différentes études de cas, ainsi que sur un robot réel.

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Auteur(s)

  • Eulalie COEVOET : Ingenieure R&D - Université de Lille, Inria, CNRS, Centrale Lille, France

INTRODUCTION

La robotique souple (ou déformable) est un domaine très récent et actif dans lequel les chercheurs explorent activement les conceptions des robots et leurs usages. La robotique souple puise son inspiration dans la nature, dans la façon dont les organismes vivants se déplacent et adaptent leur forme à leur environnement. L’utilisation de matériaux souples permet à ces robots d’accomplir des tâches avec plus de flexibilité et d’adaptabilité.

La résolution de la cinématique inverse d’un robot souple ne peut pas être réalisée directement à partir des méthodes standard utilisées en robotique traditionnelle. La raison principale est liée à leurs mouvements, obtenus par déformation de la structure plutôt que par des articulations. Par conséquent, le comportement de ces robots doit être modélisé à l’aide de la mécanique des corps déformables. L’utilisation de la mécanique des milieux continus soulève en effet plusieurs problèmes. Aucune solution analytique n’existe dans le cas général et des méthodes numériques, généralement la méthode des éléments finis (FEM – finite element method), doivent être utilisées.

De plus, en raison de leur flexibilité naturelle, les robots souples sont souvent utilisés au contact de leur environnement.

Pourtant, leur cinématique est fortement dépendante de facteurs externes, ce qui augmente la complexité de la résolution de leur cinématique inverse.

Dans cet article, nous proposons et détaillons des méthodes pour la modélisation d’un large éventail de robots souples, et des méthodes pour résoudre leur cinématique inverse. Elles sont basées sur la FEM pour capturer les déformations de la structure du robot et de son environnement si ce dernier est déformable. Nous formulons le problème de leur cinématique inverse comme un programme d’optimisation, permettant une gestion aisée des contraintes sur les problèmes d’actionnement et de singularité. Ces méthodes incluent également les contacts dans le processus d’optimisation.

Nous accordons une attention particulière à fournir des solutions avec des performances en temps réel, permettant un contrôle en ligne dans des environnements évolutifs.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-s7851

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4. Cinématique inverse avec gestion des contacts

Comme les applications de robotique souple impliquent généralement une interaction entre le robot et son environnement, et que l’utilisation d’un contrôleur sans connaissance des contacts qui se produisent sur le robot réel peut avoir des effets néfastes (figure 9), nous étendons le problème d’optimisation, tel que détaillé dans la section 3.2, pour gérer les contacts.

4.1 Programmation quadratique avec contraintes de complémentarité

La méthode proposée dans cette section repose sur la modélisation de l’environnement du robot, qui peut être rigide ou déformable. Une fois l’environnement modélisé dans la simulation, nous utilisons les méthodes fournies par la plateforme SOFA pour détecter les contacts potentiels entre chaque objet et générer les emplacements des points de contact. La détection est basée sur le calcul des distances minimales en utilisant une implémentation de l’algorithme décrit dans , adapté aux maillages déformables. Cet algorithme gère facilement la détection de contact entre maillages concaves, tout en limitant le nombre de couples de points de proximité, car il ne sélectionne un couple de points que s’ils représentent une distance minimale locale. On peut aussi utiliser une adaptation de l’algorithme pour l’autocollision, mais en pratique, on peut souvent définir les deux points du maillage qui vont s’autoheurter, et simplifier la détection d’autocollision. Lorsque le robot interagit avec un obstacle ou se heurte à lui-même,...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - TOLLEY (M.T.) et al -   A resilient, untethered soft robot.  -  In Soft robotics 1.3, p. 213-223 (2014).

  • (2) - SHEPHERD (R.F.) et al -   Multigait soft robot.  -  In Proceedings of the national academy of sciences 108.51, p. 20400-20403 (2011).

  • (3) - VANNESTE (F.) et al -   Anisotropic soft robots based on 3D printed meso-structured materials : design, modeling by homogenization and simulation.  -  In IEEE Robotics and Automation Letters 5.2, p. 2380-2386 (2020).

  • (4) - RIEFFEL (J.), MOURET (J.-B.) -   Adaptive and resilient soft tensegrity robots.  -  In Soft robotics 5.3, p. 318-329 (2018).

  • (5) - WANG (H.) et al -   A cable-driven soft robot surgical system for cardiothoracic endoscopic surgery : preclinical tests in animals.  -  In Surgical endoscopy 31.8, p. 3152-3158 (2017).

  • (6) - ZHANG...

1 Sites Internet

SOFA Framework

https://www.sofa-framework.org/

page consultée le 1er janvier 2021

SoftRobots plugin for SOFA

https://project.inria.fr/softrobot/

page consultée le 1er janvier 2021

CGAL

https://www.cgal.org/

page consultée le 1er janvier 2021

GMSH

https://gmsh.info/

page consultée le 1er janvier 2021

qpOASES

https://github.com/coin-or/qpOASES

page consultée le 1er janvier 2021

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