Commande robuste d'objets déformables avec des bras robotiques et application à un procédé industriel

Robust Command of deformable objects using robotic arms and application to an industrial process

• Auteur / Autrice : Victor Giraud
• Direction : Belhassen-Chedli Bouzgarrou, Youcef Mezouar
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Image, Système de perception et Robotique
• Date : Soutenance le 24/01/2024
• Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne (2021-...)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Pascal (Aubière, Puy-de-Dôme)
• Jury : Président / Présidente : Yuri Lapusta
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Erol Özgür, Mélodie Daniel, Juan Antonio Corrales Ramón
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Pierre Gazeau, Omar Tahri
• DOI : 10.70675/c95f5277z9b8cz47a1za123z80b323b545eb

Mots clés

Mots clés contrôlés

Robots industriels

Pneus

Industrie

Mots clés libres

Robotique

Objet déformable

Architecture Logicielle

Commande Optimale

Asservissement de forme

Robotics

Deformable Object

Software Architecture

Optimal Control

Shape Servoing

Résumé

Les objets déformables sont omniprésents. Sous forme de câbles, vêtements, plastiques, ilsfont parti du quotidien. Ces objets doivent être manipulés, fabriqués, transportés. Leur déforma-bilité rend ces tâches plus ardues que pour leurs homologues rigides. Les travaux de cette thèsese focalisent sur la résolution d'un cas concret industriel, non résolu et applicativement intéres-sant : l'assemblage de bande de roulement de poids lourd, partie au contact de la route, procédéencore manuel actuellement. Ce procédé industriel est proposé par le partenaire industriel Miche-lin au sein du consortium SoftManBot, programme Horizon20 de l'Union Européenne ayant pourambition d'automatiser la production industrielle d'objets déformables. La manipulation d'objetsdéformables soulève plusieurs problèmes que ne présentent pas les objets rigides : un problème demodélisation, un problème de perception, un problème d'asservissement de forme, et un problèmed'ingénierie système pour faire fonctionner tous les composants précédent de concert.Dans cette thèse, nous proposons deux contributions majeures. La première, Optimal ShapeServoing, est une commande par retour d'état basé sur la commande optimale améliorant l'étatde l'art de l'asservissement de forme en ajoutant une gestion implicite de la trajectoire de défor-mation - la manière dont l'objet atteint la déformation finale. De plus, la stratégie de commandepermet de découpler et pondérer les erreurs de forme et de position. Enfin, cette thèse expose unapprentissage par démonstration des paramètres du contrôleur grâce à un algorithme génétiquepour suivre le comportement de l'objet manipulé par un humain, afin de reproduire cette défor-mation lors de tâches de manipulation. L'identification de ces paramètres grâce aux stratégies deMachine Learning permet le meilleur des deux mondes - à la fois un fonctionnement explicable etun comportement proche de l'opération effectuée par un humain.Notre seconde contribution, Holistic Architecture for Deformable Object Software, répond auproblème d'ingénierie système en proposant une architecture logicielle modulaire formalisant be-soins et interfaces nécessaire pour les problèmes de manipulation d'objets déformables, en labora-toire et en contexte industriel, de l'interface utilisateur au driver des préhenseurs. Cette architecturea été validée et testé par l'intégration de nombreuses briques logicielles - modèles, commandes,perception, interface utilisateur, contrôleurs de robots, drivers de caméra, drivers de préhenseurs.Ces briques sont comparées objectivement grâce aux métriques industrielles gouvernant la qualitéd'un produit final, permettant non seulement d'automatiser la tâche proposée mais aussi de choisirla combinaison de modules la plus adaptée à cette même tâche.

Deformable objects are ubiquitous. In the form of cables, clothing, plastics, they are part ofeveryday life. These objects need to be manipulated, manufactured, and transported. Their defor-mability makes these tasks more challenging than for their rigid counterparts. The work of thisthesis focuses on solving a specific industrial case, which is unresolved and of practical interest :the assembly of heavy-duty tire treads, the part that comes into contact with the road, which isstill a manual process. This industrial process is proposed by the industrial partner Michelin wi-thin the SoftManBot consortium, a Horizon20 program of the European Union with the ambitionto automate the industrial production of deformable objects. The manipulation of deformable ob-jects raises several problems that rigid objects do not present : a modeling problem, a perceptionproblem, a shape servoing problem, and a system engineering problem to make all the precedingcomponents work together.In this thesis, we propose two major contributions. The first one, Optimal Shape Servoing, is astate feedback control based on optimal control that improves the state of the art in shape controlby adding an implicit management of the deformation trajectory - how the object reaches its finaldeformation. Furthermore, the control strategy allows for decoupling and weighting shape andposition errors. Finally, this thesis presents a demonstration-based learning of controller parametersusing a genetic algorithm to mimic the behavior of an object manipulated by a human, in orderto reproduce this deformation during manipulation tasks. Identifying these parameters throughmachine learning strategies combines the best of both worlds - both explainable operation andbehavior close to that performed by a human.Our second contribution, Holistic Architecture for Deformable Object Software, addresses thesystem engineering problem by proposing a modular software architecture that formalizes theneeds and interfaces required for deformable object manipulation problems, both in the labora-tory and in an industrial context, from user interface to gripper drivers. This architecture has beenvalidated and tested through the integration of numerous software components - models, controls,perception, user interfaces, robot controllers, camera drivers, gripper drivers. These componentsare objectively compared using industrial metrics governing the quality of a final product, allowingnot only the automation of the proposed task but also the selection of the most suitable combinationof modules for the same task.