Ergonomie en environnement virtuel pour la conception de robots collaboratifs

Virtual ergonomics for the design of collaborative robots

• Auteur / Autrice : Pauline Maurice
• Direction : Philippe Bidaud, Vincent Padois
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Robotique
• Date : Soutenance le 16/06/2015
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mécaniques, acoustique, électronique et robotique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des systèmes intelligents et de robotique (Paris ; 2009-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Yvan Measson, Thomas Robert, Guillaume Morel, Ambarish Goswami
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Franck Multon, Philippe Souères

Mots clés

Mots clés contrôlés

Dynamique

Robotique

Mots clés libres

Analyse ergonomique

Humain virtuel

Simulation dynamique

Capture de mouvement

Analyse de sensibilité

Robotique collaborative

Collaborative robots

Ergonomic analysis

Résumé

Parce qu’elle permet d’associer les capacités physiques d’un robot aux capacités perceptives et cognitives de l’Homme, la robotique collaborative peut être une solution pour répondre au problème des troubles musculo-squelettiques dans l’industrie. Cependant, le gain d’ergonomie qu’apporte l'utilisation de tels robots est rarement quantifié, à cause du manque d’outils adéquats.Ce travail vise à développer un outil générique permettant d’effectuer des évaluation ergonomiques d'activités de co-manipulation, à partir de très peu de données d’entrée. Cet outil s’appuie sur une évaluation en simulation, à l’aide d’un mannequin virtuel. Afin d'estimer les différentes sollicitations biomécaniques auxquelles sont exposés les ouvriers lorsqu’ils réalisent des tâches manuelles, de nombreux indicateurs d'ergonomie sont définis, et mesurés grâce à une simulation dynamique. Le mannequin virtuel est animé avec une technique d’optimisation LQP, et le robot est contrôlé par une commande en amplification d’effort. L'outil proposé est validé à l'aide d'expériences basées sur la capture de mouvement.Cependant, le choix d’un robot plutôt que d’un autre est rendu difficile par le nombre élevé d’indicateurs d'ergonomie à prendre en compte. Une méthode pour analyser la sensibilité des indicateurs aux différents paramètres du robot et de la tâche considérée est donc développée. Une telle analyse permet de réduire le nombre d’indicateurs à prendre en compte, tout en rendant suffisamment compte de l’ergonomie de chaque situation.Enfin, l’outil de simulation mis en place est couplé à un logiciel d’optimisation par algorithme génétique, afin d' optimiser la cinématique d’un robot collaboratif.

The growing number of musculoskeletal disorders in industry could be addressed by the use of collaborative robots, which allow the joint manipulation of objects by both a robot and a person. Designing such robots requires to assess the ergonomic benefit they offer. However there is a lack of adapted assessment tools. This work presents a generic tool for performing accurate ergonomic assessments of co-manipulation activities, with very little input data. This tool relies on an evaluation carried out within a digital world, using a virtual manikin to simulate the worker. A framework is developed to enable the estimation of the different biomechanical solicitations which occur during manual activities. Multiple ergonomic indicators are defined and measured through a dynamic simulation of the considered activity. The virtual manikin is animated through a LQP optimization technique, and the robot is controlled according to the manikin-robot interaction force. The proposed framework is validated with motion capture experiments. However, the high number of indicators that are measured makes any kind of conclusion difficult for the user. Hence, a methodology for analyzing the sensitivity of the various indicators to the robot and task parameters is proposed. The goal of such an analysis is to reduce the number of ergonomic indicators which are considered in an evaluation, while sufficiently accounting for the global ergonomic level of the considered activity. Finally, an application of the proposed methodology is presented. The evaluation framework is linked to a genetic algorithm software in order to optimize the morphology of a collaborative robot for a given task.