Modélisation et calibration pour une numérisation robotisée

Modeling and calibration for a robotized digitizing

• Auteur / Autrice : Matthias Bordron
• Direction : Olivier Bruneau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Productique
• Date : Soutenance le 06/06/2019
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mécaniques et énergétiques, matériaux et géosciences (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École normale supérieure Paris-Saclay (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1912-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire universitaire de recherche en production automatisée (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1981-....)
• Jury : Président / Présidente : Gérard Poisson
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Bruneau, Charyar Mehdi-Souzani, David Daney, Luc Mathieu
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Sébastien Remy, Faïz Ben Amar

Mots clés

Mots clés contrôlés

Identification

Performances

Numérisation

Robotique

Mots clés libres

Robotique

Calibration

Numérisation

Performances

Identification

Robotic

Calibration

Scanning

Performances

Identification

Résumé

Les robots sériels de grandes dimensions apportent dextérité, répétabilité et flexibilité dans les chaînes de production. Sur ces chaînes, des opérations telles que la mesure de pièces peuvent exploiter ces avantages très attractifs. Il est cependant impératif de mieux maîtriser le positionnement de l’effecteur de ces robots, pour répondre aux exigences de la mesure 3D. Dans ce contexte, une cellule de numérisation robotisée a été développée, exploitant un robot sériel 6 axes comme support d’un capteur laser plan (KZ25 Kreon), et utilisant un système de stéréovision externe pour le suivi de l’opération et la calibration de la cellule (C-Track Creaform). La calibration que nous proposons pour cette cellule permet de maîtriser la qualité et d’optimiser la vitesse de numérisation, et se veut à la fois rapide et pratique (peu de contraintes et de matériel) pour répondre à un contexte industriel.Cette calibration passe par l’identification des paramètres d’un modèle géométrique pour le robot, à l’aide d’une nouvelle méthode que nous proposons, généralisant le concept d’étude d’arc de cercle proposé dans la méthode CPA (Circle Point Analysis). Une étude comparative démontre les avantages de cette nouvelle méthode par rapport aux méthodes classiquement utilisées. Une méthode de sélection que nous avons développée permet ensuite de compléter le modèle du robot avec des paramètres non-géométriques pertinents (flexibilités, jeux). Au cours de la calibration, nous étudions également les capacités du robot en vitesse et en qualité de positionnement au travers d’indices de performance originaux. Enfin nous avons élaboré et validé une méthode de calibration en position et orientation du KZ25 sur son support (le robot) ce qui permet une numérisation à 6 DDL.En perspective, un générateur de trajectoires, à donner en consigne au robot, devra utiliser cette calibration de la cellule entière pour maîtriser la qualité de la numérisation et optimiser sa durée.

Serial robots are designed for repetitive tasks in wide workspaces, and provide good dexterity and flexibility to production lines. Restrictive applications such as parts digitizing can make use of those attractive benefits. However, digitizing needs on accuracy require to work carefully on the quality of the robot end-effector positioning. In this context, a digitizing cell using a 6 axis robot as displacement system for a laser plane sensor (KZ25) was developed. In this cell all calibrations are ensured by an external measurement system (C-Track Creaform) following the end-effector. The goal is to master the digitizing quality and to optimize the operating speed thanks to quick and convenient calibrations (few equipment, installation and constraints).First, the parameters of the robot geometric model are identified with a quick and convenient method we developed, based on the existing circle point analysis method (CPA). A comparative study shows the advantages of our identification method over classic methods. Then a selective method we proposed allows us to complete this geometric model with relevant non-geometric parameters such as flexibilities or backlashes. Robot performances in terms of speed and posing quality are also studied through new performance indexes. Finally, we had to create and validate a calibration method for the position and orientation of the KZ25 sensor in order to exploit the unrestricted orientation provided by the robot end- effector.In our work prospects, a path generation strategy will use those calibrations to create paths for the robot, with mastered digitizing quality and optimized speed.