Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
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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In opposition to traditional rigid robots, soft robots are built from highly compliant materials, which makes them safe for manipulating/interacting with sensitive environment. The field of soft robotics brings new challenges, in particular for modeling and control. Within this document we detail the methods we propose to answer them. The methods are based on the finite element method to capture the deformations of the robot’s structure, and of its environment when deformable, and we formulate the problem of their inverse kinematics as an optimization program. The methods are tested on different case studies, in simulation, as well as on a real robot.
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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MOTS-CLÉS
KEYWORDS
contact | Soft robot | Inverse kinematics | Optimization
DOI (Digital Object Identifier)
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Autres études de cas
En anglais
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).
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(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...
ANNEXES
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
page consultée le 1er janvier 2021
GMSH
page consultée le 1er janvier 2021
qpOASES
https://github.com/coin-or/qpOASES
page consultée le 1er janvier 2021
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