Shape control of deformable objects by adaptive visual servoing

par Romain Lagneau

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Maud Marchal et de Alexandre Krupa.

Thèses en préparation à Rennes, INSA , dans le cadre de Mathématiques et STIC depuis le 18-10-2017 .


  • Résumé

    A ce jour, la manipulation robotisée d’objets déformables est bien plus complexe que celle d’objets rigides du fait des déformations que subissent ces objets lorsque des forces extérieures leur sont appliquées. Améliorer la manipulation robotisée de ce type d’objets est cruciale pour des applications telles que la production de denrées alimentaires ou en chirurgie. Parmi les défis scientifiques importants résultant de la manipulation robotisée d’objets déformables, nous avons choisi de concentrer nos travaux sur le contrôle de leur forme et l’estimation de leurs propriétés physiques. Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle méthode de contrôle de déformation qui ne nécessite pas de connaissances concernant les propriétés physiques de l’objet. Cette méthode estime en ligne la matrice Jacobienne de déformations qui relie les déplacements du ou des effecteur(s) robotique(s) aux déformations résultantes. En utilisant cette matrice, il est possible de calculer la loi de commande permettant de générer la déformation désirée. Pour évaluer la précision et la stabilité de la méthode, nous proposons une évaluation reposant sur des marqueurs visuels et une ne reposant pas sur des marqueurs. Dans un second temps, nous présentons une méthode permettant une manipulation de câbles déformables à l’aide de deux bras manipulateurs robotiques. Pour ce faire, nous proposons une nouvelle caractéristique visuelle basée sur un modèle géométrique permettant de décrire la forme 3D d’un câble déformable, ainsi qu’une méthode de suivi permettant de suivre la forme 3D de câbles déformables en temps quasi-réel. Nous proposons également une méthode de contrôle de déformations non-basée modèle pour commander les manipulateurs robotiques tenant les extrémités du câble. Enfin, nous proposons une méthode permettant simultanément de suivre les déformations d’un objet déformable et d’en estimer la rigidité. En utilisant les mesures de forces de contact et le résultat du suivi des déformations, la rigidité est estimée via une procédure d'optimisation. Les propriétés physiques utilisées pour le suivi de déformations sont mises à jour en utilisant le résultat de l'optimisation, formant ainsi un système en boucle fermée. Quand l’estimation de la rigidité converge pour plusieurs expériences successives, la méthode de suivi de déformation peut être utilisée afin d’estimer les forces de contact uniquement à partir d’informations visuelle. En améliorant la manipulation robotisée d’objets déformables, ces travaux contribueront au développement de robots capables d’adapter automatiquement leur comportement face à des objets inconnus, leur permettant de remplacer des opérateurs humains dans des environnements inhospitaliers.


  • Résumé

    Nowadays, robots are able to manipulate rigid objects at a high rate and with an accuracy greater than human operators. However, when it comes to non-rigid objects, dexterous robotic manipulations become much difficult due to the deformations that occur when forces are applied. Improving the manipulation of such objects is crucial for applications such as food manufacturing or surgery. Among the scientific challenges arising from the robotic manipulation of deformable objects, we chose to focus our work on controlling their shape and estimating their physical properties. First, we propose a novel deformation servoing method allowing to control the shape of an object while not requiring any knowledge on its physical properties. We estimate online the deformation Jacobian matrix that relates the motions of the end-effector(s) to the resulting deformations. Using this matrix, it is possible to compute the velocity control law that permits to generate a desired deformation. To evaluate the accuracy and stability of the method, we also propose both a marker-based and a marker-less evaluations. Then, we present a method permitting dual-arm robotic manipulation of deformable wires. To this end, we propose a novel visual feature based on a geometric model to infer the shape of a deformable wire. Along with this novel visual feature, we propose a wire tracking method that permits to infer the 3D shape of a deformable wire at an interactive time. Finally, a model-free deformation servoing is used to control two end-effectors handling the extremities of the wire. Finally, we propose a method to simultaneously track a non-rigid object and estimate its stiffness. Using the deformation tracking results and force measurements, the stiffness parameter is estimated in a optimization procedure. The physical parameters used for deformation tracking are updated using the estimated value, closing the loop. When convergence is reached, the deformation tracking can be used as a remote force sensor. By improving robotic manipulation of deformable objects, these contributions pave the way for the development of robots able to automatically adapt their behavior with unknown deformable environments, allowing them to replace human operators in harmful environments.