Commande de chute pour robots humanoïdes par reconfiguration posturale et compliance adaptative

par Vincent Samy

Projet de thèse en SYAM - Systèmes Automatiques et Micro-Électroniques

Sous la direction de Abderrahmane Kheddar.

Thèses en préparation à Montpellier , dans le cadre de I2S - Information, Structures, Systèmes , en partenariat avec LIRMM - Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Micro-électronique de Montpellier (laboratoire) et de Département Robotique (equipe de recherche) depuis le 01-10-2014 .


  • Résumé

    Cette thèse traite du problème de la chute de robots Humanoı̈des. L'étude consiste à découpler la stratégie de chute en une phase de pré-impact et une phase de post-impact. Dans la première, une solution géométrique permet au robot de choisir des points d'impact dans un environnement encombré. Pour se faire, le robot réadapte sa posture tout en évident les singularités de chute et en préparant le seconde phase. La phase de post-impact utilise une commande par Programmation Quadratique (QP) qui permet d'adapter les gains Proportionnels-Dérivés (PD) des moteurs en ligne, ceci afin d'obtenir de la compliance dans les articulations. L'approche consiste à incorporer les gains de raideur et d'amortissement dans le vecteur d'optimisation du QP avec les variables habituelles que sont l'accélération articulaire et les forces de contact. Les contraintes ont été adaptées à ce nouveau QP. Enfin, comme la solution est locale, une commande de modèle prédictif sur un modèle simplifié du robot. A chaque pas du développement, plusieurs expériences et simulations ont été effectuées.

  • Titre traduit

    Humanoid fall control by postural reshaping and adaptive compliance


  • Résumé

    This thesis deals with the problem of humanoid falling with a decoupled strategy consisting of a pre-impact and a post-impact stages. In the pre-impact stage, geometrical reasoning allows the robot to choose appropriate impact points in the surrounding environment –that can be unstructured and may contain cluttered obstacles, and to adopt a posture to reach them while avoiding impact singularities and preparing for the post-impact. The post-impact stage uses a quadratic program controller that adapts on-line the joint proportional-derivative (PD) gains to make the robot compliant, i.e. to absorb post-impact dynamics, which lowers possible damage risks. We propose a new approach incorporating the stiffness and damping gains directly as decision variables in the QP along with the usually-considered variables that are the joint accelerations and contact forces. By doing so, various constraints can be added to the QP. Finally, since the gain adaptation is local, we added a preview on a time-horizon for more optimal gain adaptation based on model reduction. At each step of the development, several experiments on the humanoid robot HRP-4 in a full-dynamics simulator are presented and discussed.