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EnglishRÉSUMÉ
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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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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7. Glossaire
Effecteur ; end effector
En robotique, un effecteur correspond à l’extrémité d’un bras robotisé. Plus généralement, dans cet article, on appelle effecteurs tous les points sur le robot avec lesquels on souhaite atteindre une position et/ou une orientation désirée.
Cinématique directe ; forward kinematics
En robotique, la cinématique directe correspond au calcul de la position et/ou de l’orientation de l’effecteur compte tenu des paramètres d’actionnement variables connus.
Cinématique inverse (IK) ; inverse kinematics
Il s’agit de l’opération inverse de la cinématique directe, généralement beaucoup plus difficile pour les robots de type série. La cinématique inverse est le calcul des paramètres d’actionnement variables nécessaires pour placer l’effecteur dans une position et/ou une orientation souhaitée.
Programmation quadratique (QP) ; quadratic programming
La programmation quadratique est un type de programmation non linéaire utilisé pour optimiser (minimiser ou maximiser) une fonction quadratique de plusieurs variables soumise à des contraintes linéaires sur les variables.
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Glossaire
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).
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(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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