Contrôle optimal et apprentissage automatique pour robots humanoïdes et aériens

Optimal control and machine learning for humanoid and aerial robots

• Auteur / Autrice : Mathieu Geisert
• Direction : Nicolas Mansard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Robotique
• Date : Soutenance le 23/04/2018
• Etablissement(s) : Toulouse, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : ECOLE DOCTORALE SYSTEMES
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LABORATOIRE D'ANALYSE ET ARCHITECTURE DES SYSTEMES - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes [Toulouse] / LAAS
• Jury : Président / Présidente : Juan Cortes mastral
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Mansard, Pierre-Yves Oudeyer, Karen Liu, Stéphane Doncieux, Jonas Buchli
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pierre-Yves Oudeyer, Karen Liu

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage automatique

Commande, Théorie de la

Robots humanoïdes

Mots clés libres

Contrôle optimal numérique

Contrôle hiérarchique

Apprentissage automatique

Planification de contacts

Robots humanoïdes

Robots aériens

Numerical optimal control

Machine learning

Machine learning

Contact planning

Humanoid robots

Aerial robots

Résumé

Quelle sont les points communs entre un robot humanoïde et un quadrimoteur ? Et bien, pas grand-chose… Cette thèse est donc dédiée au développement d’algorithmes permettant de contrôler un robot de manière dynamique tout en restant générique par rapport au model du robot et à la tâche que l’on cherche à résoudre. Le contrôle optimal numérique est pour cela un bon candidat. Cependant il souffre de plusieurs difficultés comme un nombre important de paramètres à ajuster et des temps de calcul relativement élevés. Ce document présente alors plusieurs améliorations permettant d’atténuer ces difficultés. D’un côté, l’ordonnancement des différentes tâches sous la forme d’une hiérarchie et sa résolution avec un algorithme adapté permet de réduire le nombre de paramètres à ajuster. D’un autre côté, l’utilisation de l’apprentissage automatique afin d’initialiser l’algorithme d’optimisation ou de générer un modèle simplifié du robot permet de fortement diminuer les temps de calcul.

What are the common characteristics of humanoid robots and quadrotors? Well, not many… Therefore, this thesis focuses on the development of algorithms allowing to dynamically control a robot while staying generic with respect to the model of the robot and the task that needs to be solved. Numerical optimal control is good candidate to achieve such objective. However, it suffers from several difficulties such as a high number of parameters to tune and a relatively important computation time. This document presents several ameliorations allowing to reduce these problems. On one hand, the tasks can be ordered according to a hierarchy and solved with an appropriate algorithm to lower the number of parameters to tune. On the other hand, machine learning can be used to initialize the optimization solver or to generate a simplified model of the robot, and therefore can be used to decrease the computation time.