Optimisation numérique pour la robotique et exécution de trajectoires référencées capteurs

par Thomas Moulard

Thèse de doctorat en Systèmes automatiques

Sous la direction de Florent Lamiraux.

Soutenue le 17-09-2012

à Toulouse, INPT .


  • Résumé

    Le travail présenté dans cette thèse est divisé en deux parties. Dans la première partie, un modèle pour la représentation unifiée de problèmes d'optimisation numérique est proposé. Ce modèle permet de définir un problème d'optimisation indépendamment de la stratégie utilisée pour le résoudre. Cette représentation unifiée est particulièrement appréciable en robotique où une solution analytique des problèmes est rarement possible. La seconde partie traite de l'exécution de mouvements complexes asservis sur un robot humanoïde. Lors de la locomotion d'un tel système, les glissements des points de contact entraînent une dérive qu'il est nécessaire de corriger. Nous proposons ici un modèle permettant d'asservir une tâche de locomotion sur un capteur externe afin de compenser les erreurs d'exécution des mouvements. Un modèle est également proposé permettant de représenter des séquences de tâches de locomotion et de manipulation asservies. Enfin, une méthodologie pour le développement d'applications robotiques complexes est établie. Les stratégies proposées dans le cadre de cette thèse ont été validées sur la plate-forme expérimentale HRP-2.

  • Titre traduit

    Numerical Optimization for robotics and closed-loop trajectory execution


  • Résumé

    The presented work is divided into two parts. In the first one, an unified computer representation for numerical optimization problems is proposed. This model allows to define problems independently from the algorithm used to solve it. This unified model is particularly interesting in robotics where exact solutions are difficult to find. The second part is dealing with complex trajectory execution on humanoid robots with sensor feedback. When a biped robots walks, contact points often slip producing a drift which is necessary to compensate. We propose here a closed-loop control scheme allowing the use of sensor feedback to cancel execution errors. To finish, a method for the the development of complex robotics application is detailed. This thesis contributions have been implemented on the HRP-2 humanoid robot.


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