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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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Lire l’articleAuteur(s)
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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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Glossaire
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6. Conclusion
Cet article présente des méthodes de simulation et de résolution de cinématique inverse de robots déformables. Ces méthodes reposent sur une approche FEM pour modéliser les déformations mécaniques du robot. Les actionneurs, effecteurs et contacts sont modélisés avec précision à l’aide des multiplicateurs de Lagrange. Ces modèles permettent la simulation directe du mouvement du robot et de son interaction avec son environnement. De plus, la représentation mécanique peut être utilisée pour résoudre le problème inverse par une optimisation, et ainsi piloter le robot, même en situation de contact avec l’environnement. Les capacités de ces méthodes sont illustrées par plusieurs expériences montrant qu’une erreur raisonnable entre les robots simulés et réels peut être obtenue.
Les résultats que nous présentons dans cet article sont des expériences en boucle ouverte. Il n’y a pas de signal de rétroaction des robots réels pour calculer les commandes. Cela rend les robots sensibles aux perturbations externes et augmente les erreurs. De plus, comme toute méthode IK basée sur un modèle, les approches présentées dans cet article reposent fortement sur la qualité de la modélisation sous-jacente. Ces problèmes pourraient être résolus en utilisant un contrôleur en boucle fermée , .
On a montré qu’il était possible d’obtenir de bonnes performances temps réel sur des problèmes directs et inverses en utilisant des maillages d’éléments finis relativement grossiers. La modularité de la plateforme SOFA encourage de nombreuses extensions. Par exemple, les travaux futurs pourraient inclure l’ajout de lois mécaniques plus complexes, de lois de commande...
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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).
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(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).
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(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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