Les avancées récentes en robotique inspirent des visions de robots domestiques et de service rendant nos vies plus faciles et plus confortables. De tels robots pourront exécuter différentes tâches de manipulation d'objets nécessaires pour des travaux de ménage, de façon autonome ou en coopération avec des humains. Dans ce rôle de compagnon humain, le robot doit répondre à de nombreuses exigences additionnelles comparées aux domaines bien établis de la robotique industrielle. Le but de la planification pour les robots est de parvenir à élaborer un comportement visant à satisfaire un but et qui obtient des résultats désirés et dans de bonnes conditions d'efficacité. Mais dans l'interaction homme-robot (HRI), le comportement robot ne peut pas simplement être jugé en termes de résultats corrects, mais il doit être agréable aux acteurs humains. Cela signifie que le comportement du robot doit obéir à des critères de qualité supplémentaire. Il doit être sûr, confortable pour l'homme, et être intuitivement compris. Il existe des pratiques pour assurer la sécurité et offrir un confort en gardant des distances suffisantes entre le robot et des personnes à proximité. Toutefois fournir un comportement qui est intuitivement compris reste un défi. Ce défi augmente considérablement dans les situations d'interaction homme-robot dynamique, où les actions de la personne sont imprévisibles, le robot devant adapter en permanence ses plans aux changements. Cette thèse propose une approche nouvelle et des méthodes pour améliorer la lisibilité du comportement du robot dans des situations dynamiques. Cette approche ne considère pas seulement la qualité d'un seul plan, mais le comportement du robot qui est parfois le résultat de replanifications répétées au cours d'une interaction. Pour ce qui concerne les tâches de navigation, cette thèse présente des fonctions de coûts directionnels qui évitent les problèmes dans des situations de conflit. Pour la planification d'action en général, cette thèse propose une approche de replanification locale des actions de transport basé sur les coûts de navigation, pour élaborer un comportement opportuniste adaptatif. Les deux approches, complémentaires, facilitent la compréhension, par les acteurs et observateurs humains, des intentions du robot et permettent de réduire leur confusion. / The recent advances in robotics inspire visions of household and service robots making our lives easier and more comfortable. Such robots will be able to perform several object manipulation tasks required for household chores, autonomously or in cooperation with humans. In that role of human companion, the robot has to satisfy many additional requirements compared to well established fields of industrial robotics. The purpose of planning for robots is to achieve robot behavior that is goal-directed and establishes correct results. But in human-robot-interaction, robot behavior cannot merely be judged in terms of correct results, but must be agree-able to human stakeholders. This means that the robot behavior must suffice additional quality criteria. It must be safe, comfortable to human, and intuitively be understood. There are established practices to ensure safety and provide comfort by keeping sufficient distances between the robot and nearby persons. However providing behavior that is intuitively understood remains a challenge. This challenge greatly increases in cases of dynamic human-robot interactions, where the actions of the human in the future are unpredictable, and the robot needs to constantly adapt its plans to changes. This thesis provides novel approaches to improve the legibility of robot behavior in such dynamic situations. Key to that approach is not to merely consider the quality of a single plan, but the behavior of the robot as a result of replanning multiple times during an interaction. For navigation planning, this thesis introduces directional cost functions that avoid problems in conflict situations. For action planning, this thesis provides the approach of local replanning of transport actions based on navigational costs, to provide opportunistic behavior. Both measures help human observers understand the robot's beliefs and intentions during interactions and reduce confusion.

Cette thèse présente la conception d'une interface haptique capable de rendre l'interaction physique humain-robot naturelle et intuitive. Il s'agit là d'un sujet d'étude très important avec l'avènement de la robotique collaborative et la présence toujours accrue des robots dans la vie de tous les jours. Les travaux présentés se concentrent sur l'approche macro-mini à titre d'interface haptique, plus particulièrement trois aspects importants lors de la conception d'un système macro-mini. Le premier chapitre permet d'apprendre à parler physiquement au robot (lui faire comprendre les intentions de l'humain) dans un contexte de déplacement collaboratif. Plus particulièrement, il consiste à comparer différentes méthodes pour traduire les déplacements (ou les intentions) de l'humain à un robot. Dans ce cas, des coquilles à faible impédance sont attachées sur les membrures d'un manipulateur sériel. L'humain interagit avec le robot en déplaçant ces coquilles. La réponse du robot est alors de se déplacer de façon à ce que ses membrures suivent les déplacements de la coquille qui leur est associée pour ainsi les conserver dans leur configuration neutre. Le déplacement d'une coquille par rapport à sa membrure est considéré comme une vitesse désirée de ladite membrure. Il s'agit donc de résoudre le problème cinématique inverse pour traduire le déplacement de la coquille en déplacement articulaire. Cependant, différentes stratégies peuvent être employées pour résoudre ce problème. Ce projet vise donc à comparer l'efficacité de ces méthodes. Pour y parvenir, une étude générale de ces méthodes est réalisée. Puis, un formalisme mathématique est décrit pour adapter ces méthodes à l'application présente. En effet, en fonction du type de coquille et de la membrure, tous les degrés de liberté ne sont pas nécessairement possibles. Ce formalisme mathématique permet de tenir compte de ces contraintes. Ensuite, des simulations sont réalisées pour observer le comportement des méthodes étudiées et un indice de performance est choisi pour les comparer. Ensuite, une fois que le robot est en mesure de comprendre efficacement les intentions humaines, le problème de conception consiste à déterminer comment détecter ses intentions à l'aide d'une interface et surtout, la taille que cette interface doit prendre pour bien parler. En d'autres mots, le second chapitre présente une analyse de l'impact du débattement d'un mécanisme mini actif sur la bande passante mécanique de mouvements possibles lors de la manipulation de charges lourdes. En effet, l'approche macro-mini utilise généralement un robot mini passif, ce qui fait que l'utilisateur ressent toute l'inertie de la charge. Lorsque la charge devient suffisamment lourde, il est nécessaire pour le mini d'appuyer l'utilisateur en fournissant une force pour conserver l'interaction naturelle. Ceci signifie que le mini doit être actionné, i.e., actif. Il est cependant important que le mini reste rétrocommandable pour le bon fonctionnement de l'approche macro-mini. Des modèles mathématiques du système sont donc présentés. Les contraintes relatives à l'application sont décrites ainsi que leur impact sur la bande passante. À l'aide d'un contrôleur simple, des simulations sont réalisées à l'aide des outils développés pour déterminer le débattement nécessaire du mini actif qui permet la bande passante désirée. Enfin, une interface haptique capable de reproduire une poignée de main naturelle et intuitive avec un robot est présentée. Ce chapitre peut être divisé en deux aspects, i.e., la main et le bras. Ici, la main est le robot mini et le bras, le robot macro. D'abord, un prototype de main robotique est conçu et fabriqué. Inspirée de l'anatomie humaine, cette main robotique possède une paume comprimable capable d'émuler celle de l'humain ainsi que trois doigts sous-actionnés. Un pouce passif, relié au niveau de compression de la paume, complète le tout. Le contrôle de la main se fait via une position avec rétroaction, et ce, pour chacun des deux actionneurs (un pour la paume, l'autre pour les trois doigts). Ensuite, la main robotique est montée sur un manipulateur sériel collaboratif (le Kuka LWR), le bras. Ce dernier est contrôlé en impédance autour d'une trajectoire harmonique dans un plan vertical. En fonction des paramètres de la trajectoire (amplitude, fréquence, coefficients d'amortissement et de raideur), ce prototype permet de conférer une personnalité active au robot. L'expérimentation faite auprès de sujets humains permet de déterminer les valeurs considérées plus naturelles pour les différents paramètres de la trajectoire ainsi que diverses pistes à explorer pour des travaux futurs. / This thesis presents the design of a haptic interface capable of rendering a physical human-robot interaction natural and intuitive. It is a very important subject to study with the rise in collaborative robots and the ever-increasing presence of robots in everyday life. The work presented here focuses on the macro-mini architecture as haptic interface, more precisely on three important aspects to consider during the design of a macro-mini system. The first chapter explores how to physically communicate with a robot (make it understand the human's intentions) in a context of collaborative motion. In more details, the goal is to compare different methods to translate human motions (or intentions) to a robot. In this case, low impedance passive articulated shells are mounted on the links of a serial manipulator. The human operator interacts with the robot by displacing the shells. The robot's response is then to move so that its links follow the motion of their associated shell. The better the robot can follow the shells, the closest to their neutral configuration the shells can remain. The shell displacement relative to its link is considered as a desired velocity of the link. The translation of the shell displacement into joint motion then becomes an inverse kinematic problem. Different strategies can be used to solve this problem. This project then aims at comparing the efficiency of those strategies. To this end, a general study of the different strategies is performed. Then, a mathematical formalism is described, adapting said strategies to the present context. Indeed, depending on the type of shell and the position of the link in the chain, all degrees of freedom are not necessarily possible. This formalism takes these limitations into account. Then, simulations are conducted to observe the behaviour of the different strategies studied and a performance index is chosen to compare them. Afterwards, once the robot is capable of efficiently understanding the human intentions, the next step is to determine how to detect the intentions with the help of an interface and, most of all, what size should this interface have so as to communicate well. In other words, the second chapter presents an analysis of the impact that the range of motion of an active mini mechanism has on the mechanical bandwidth for the possible motions during the handling of large payloads. Indeed, the macro-mini architecture generally uses a passive mini robot, which means that the human operator feels the whole inertia of the payload. When the payload becomes sufficiently heavy, it becomes necessary for the mini robot to help the operator by working as well so as to keep the interaction natural. This means that the mini robot should then be actuated, i.e., active. It is however important that the mini robot remains backdrivable for the macro-mini architecture to work properly. Mathematical models are then presented. The limitations related to the application are described, as well as their effect on the bandwidth. With the help of a simple controller, simulations are performed with the tools developed to determine the range of motion necessary for the active mini robot which would allow the desired bandwidth. Finally, a haptic interface capable of emulating a natural and intuitive handshake with a robot is presented. This chapter can be divided into two aspects, i.e., the hand and the arm. Here, the hand is the mini robot and the arm, the macro robot. First, a robotic hand prototype is designed and constructed. Inspired by the human anatomy, this robotic hand has a compliant palm able to emulate a human palm as well as three underactuated fingers. A passive thumb, tied to the palm compression level, completes the hand. The hand control is done with position control with feedback for both actuators (one for the palm, the other for the three fingers). Then, the robotic hand is mounted on a collaborative serial manipulator (the Kuka LWR), the arm. The arm is controlled in impedance around a harmonic trajectory in a vertical plane. Depending on the parameters for the trajectory (amplitude, frequency, stiffness and damping coefficients), this prototype provides an active personality to the robot. Experimentation is conducted with human subjects to determine the values considered more natural for the different trajectory parameters as well as several improvements for the prototype in future works.

Cette thèse présente la conception d'une interface haptique capable de rendre l'interaction physique humain-robot naturelle et intuitive. Il s'agit là d'un sujet d'étude très important avec l'avènement de la robotique collaborative et la présence toujours accrue des robots dans la vie de tous les jours. Les travaux présentés se concentrent sur l'approche macro-mini à titre d'interface haptique, plus particulièrement trois aspects importants lors de la conception d'un système macro-mini. Le premier chapitre permet d'apprendre à parler physiquement au robot (lui faire comprendre les intentions de l'humain) dans un contexte de déplacement collaboratif. Plus particulièrement, il consiste à comparer différentes méthodes pour traduire les déplacements (ou les intentions) de l'humain à un robot. Dans ce cas, des coquilles à faible impédance sont attachées sur les membrures d'un manipulateur sériel. L'humain interagit avec le robot en déplaçant ces coquilles. La réponse du robot est alors de se déplacer de façon à ce que ses membrures suivent les déplacements de la coquille qui leur est associée pour ainsi les conserver dans leur configuration neutre. Le déplacement d'une coquille par rapport à sa membrure est considéré comme une vitesse désirée de ladite membrure. Il s'agit donc de résoudre le problème cinématique inverse pour traduire le déplacement de la coquille en déplacement articulaire. Cependant, différentes stratégies peuvent être employées pour résoudre ce problème. Ce projet vise donc à comparer l'efficacité de ces méthodes. Pour y parvenir, une étude générale de ces méthodes est réalisée. Puis, un formalisme mathématique est décrit pour adapter ces méthodes à l'application présente. En effet, en fonction du type de coquille et de la membrure, tous les degrés de liberté ne sont pas nécessairement possibles. Ce formalisme mathématique permet de tenir compte de ces contraintes. Ensuite, des simulations sont réalisées pour observer le comportement des méthodes étudiées et un indice de performance est choisi pour les comparer. Ensuite, une fois que le robot est en mesure de comprendre efficacement les intentions humaines, le problème de conception consiste à déterminer comment détecter ses intentions à l'aide d'une interface et surtout, la taille que cette interface doit prendre pour bien parler. En d'autres mots, le second chapitre présente une analyse de l'impact du débattement d'un mécanisme mini actif sur la bande passante mécanique de mouvements possibles lors de la manipulation de charges lourdes. En effet, l'approche macro-mini utilise généralement un robot mini passif, ce qui fait que l'utilisateur ressent toute l'inertie de la charge. Lorsque la charge devient suffisamment lourde, il est nécessaire pour le mini d'appuyer l'utilisateur en fournissant une force pour conserver l'interaction naturelle. Ceci signifie que le mini doit être actionné, i.e., actif. Il est cependant important que le mini reste rétrocommandable pour le bon fonctionnement de l'approche macro-mini. Des modèles mathématiques du système sont donc présentés. Les contraintes relatives à l'application sont décrites ainsi que leur impact sur la bande passante. À l'aide d'un contrôleur simple, des simulations sont réalisées à l'aide des outils développés pour déterminer le débattement nécessaire du mini actif qui permet la bande passante désirée. Enfin, une interface haptique capable de reproduire une poignée de main naturelle et intuitive avec un robot est présentée. Ce chapitre peut être divisé en deux aspects, i.e., la main et le bras. Ici, la main est le robot mini et le bras, le robot macro. D'abord, un prototype de main robotique est conçu et fabriqué. Inspirée de l'anatomie humaine, cette main robotique possède une paume comprimable capable d'émuler celle de l'humain ainsi que trois doigts sous-actionnés. Un pouce passif, relié au niveau de compression de la paume, complète le tout. Le contrôle de la main se fait via une position avec rétroaction, et ce, pour chacun des deux actionneurs (un pour la paume, l'autre pour les trois doigts). Ensuite, la main robotique est montée sur un manipulateur sériel collaboratif (le Kuka LWR), le bras. Ce dernier est contrôlé en impédance autour d'une trajectoire harmonique dans un plan vertical. En fonction des paramètres de la trajectoire (amplitude, fréquence, coefficients d'amortissement et de raideur), ce prototype permet de conférer une personnalité active au robot. L'expérimentation faite auprès de sujets humains permet de déterminer les valeurs considérées plus naturelles pour les différents paramètres de la trajectoire ainsi que diverses pistes à explorer pour des travaux futurs. / This thesis presents the design of a haptic interface capable of rendering a physical human-robot interaction natural and intuitive. It is a very important subject to study with the rise in collaborative robots and the ever-increasing presence of robots in everyday life. The work presented here focuses on the macro-mini architecture as haptic interface, more precisely on three important aspects to consider during the design of a macro-mini system. The first chapter explores how to physically communicate with a robot (make it understand the human's intentions) in a context of collaborative motion. In more details, the goal is to compare different methods to translate human motions (or intentions) to a robot. In this case, low impedance passive articulated shells are mounted on the links of a serial manipulator. The human operator interacts with the robot by displacing the shells. The robot's response is then to move so that its links follow the motion of their associated shell. The better the robot can follow the shells, the closest to their neutral configuration the shells can remain. The shell displacement relative to its link is considered as a desired velocity of the link. The translation of the shell displacement into joint motion then becomes an inverse kinematic problem. Different strategies can be used to solve this problem. This project then aims at comparing the efficiency of those strategies. To this end, a general study of the different strategies is performed. Then, a mathematical formalism is described, adapting said strategies to the present context. Indeed, depending on the type of shell and the position of the link in the chain, all degrees of freedom are not necessarily possible. This formalism takes these limitations into account. Then, simulations are conducted to observe the behaviour of the different strategies studied and a performance index is chosen to compare them. Afterwards, once the robot is capable of efficiently understanding the human intentions, the next step is to determine how to detect the intentions with the help of an interface and, most of all, what size should this interface have so as to communicate well. In other words, the second chapter presents an analysis of the impact that the range of motion of an active mini mechanism has on the mechanical bandwidth for the possible motions during the handling of large payloads. Indeed, the macro-mini architecture generally uses a passive mini robot, which means that the human operator feels the whole inertia of the payload. When the payload becomes sufficiently heavy, it becomes necessary for the mini robot to help the operator by working as well so as to keep the interaction natural. This means that the mini robot should then be actuated, i.e., active. It is however important that the mini robot remains backdrivable for the macro-mini architecture to work properly. Mathematical models are then presented. The limitations related to the application are described, as well as their effect on the bandwidth. With the help of a simple controller, simulations are performed with the tools developed to determine the range of motion necessary for the active mini robot which would allow the desired bandwidth. Finally, a haptic interface capable of emulating a natural and intuitive handshake with a robot is presented. This chapter can be divided into two aspects, i.e., the hand and the arm. Here, the hand is the mini robot and the arm, the macro robot. First, a robotic hand prototype is designed and constructed. Inspired by the human anatomy, this robotic hand has a compliant palm able to emulate a human palm as well as three underactuated fingers. A passive thumb, tied to the palm compression level, completes the hand. The hand control is done with position control with feedback for both actuators (one for the palm, the other for the three fingers). Then, the robotic hand is mounted on a collaborative serial manipulator (the Kuka LWR), the arm. The arm is controlled in impedance around a harmonic trajectory in a vertical plane. Depending on the parameters for the trajectory (amplitude, frequency, stiffness and damping coefficients), this prototype provides an active personality to the robot. Experimentation is conducted with human subjects to determine the values considered more natural for the different trajectory parameters as well as several improvements for the prototype in future works.

Depuis plusieurs années la robotique est vue comme une solution clef pour améliorer la qualité de vie des personnes ayant subi une amputation. Pour créer de nouvelles prothèses intelligentes qui peuvent être facilement intégrées à la vie quotidienne et acceptée par ces personnes, celles-ci doivent être non-intrusives, fiables et peu coûteuses. L’électromyographie de surface fournit une interface intuitive et non intrusive basée sur l’activité musculaire de l’utilisateur permettant d’interagir avec des robots. Cependant, malgré des recherches approfondies dans le domaine de la classification des signaux sEMG, les classificateurs actuels manquent toujours de fiabilité, car ils ne sont pas robustes face au bruit à court terme (par exemple, petit déplacement des électrodes, fatigue musculaire) ou à long terme (par exemple, changement de la masse musculaire et des tissus adipeux) et requiert donc de recalibrer le classifieur de façon périodique. L’objectif de mon projet de recherche est de proposer une interface myoélectrique humain-robot basé sur des algorithmes d’apprentissage par transfert et d’adaptation de domaine afin d’augmenter la fiabilité du système à long-terme, tout en minimisant l’intrusivité (au niveau du temps de préparation) de ce genre de système. L’aspect non intrusif est obtenu en utilisant un bracelet à électrode sèche possédant dix canaux. Ce bracelet (3DC Armband) est de notre (Docteur Gabriel Gagnon-Turcotte, mes co-directeurs et moi-même) conception et a été réalisé durant mon doctorat. À l’heure d’écrire ces lignes, le 3DC Armband est le bracelet sans fil pour l’enregistrement de signaux sEMG le plus performant disponible. Contrairement aux dispositifs utilisant des électrodes à base de gel qui nécessitent un rasage de l’avant-bras, un nettoyage de la zone de placement et l’application d’un gel conducteur avant l’utilisation, le brassard du 3DC peut simplement être placé sur l’avant-bras sans aucune préparation. Cependant, cette facilité d’utilisation entraîne une diminution de la qualité de l’information du signal. Cette diminution provient du fait que les électrodes sèches obtiennent un signal plus bruité que celle à base de gel. En outre, des méthodes invasives peuvent réduire les déplacements d’électrodes lors de l’utilisation, contrairement au brassard. Pour remédier à cette dégradation de l’information, le projet de recherche s’appuiera sur l’apprentissage profond, et plus précisément sur les réseaux convolutionels. Le projet de recherche a été divisé en trois phases. La première porte sur la conception d’un classifieur permettant la reconnaissance de gestes de la main en temps réel. La deuxième porte sur l’implémentation d’un algorithme d’apprentissage par transfert afin de pouvoir profiter des données provenant d’autres personnes, permettant ainsi d’améliorer la classification des mouvements de la main pour un nouvel individu tout en diminuant le temps de préparation nécessaire pour utiliser le système. La troisième phase consiste en l’élaboration et l’implémentation des algorithmes d’adaptation de domaine et d’apprentissage faiblement supervisé afin de créer un classifieur qui soit robuste au changement à long terme. / For several years, robotics has been seen as a key solution to improve the quality of life of people living with upper-limb disabilities. To create new, smart prostheses that can easily be integrated into everyday life, they must be non-intrusive, reliable and inexpensive. Surface electromyography provides an intuitive interface based on a user’s muscle activity to interact with robots. However, despite extensive research in the field of sEMG signal classification, current classifiers still lack reliability due to their lack of robustness to short-term (e.g. small electrode displacement, muscle fatigue) or long-term (e.g. change in muscle mass and adipose tissue) noise. In practice, this mean that to be useful, classifier needs to be periodically re-calibrated, a time consuming process. The goal of my research project is to proposes a human-robot myoelectric interface based on transfer learning and domain adaptation algorithms to increase the reliability of the system in the long term, while at the same time reducing the intrusiveness (in terms of hardware and preparation time) of this kind of systems. The non-intrusive aspect is achieved from a dry-electrode armband featuring ten channels. This armband, named the 3DC Armband is from our (Dr. Gabriel Gagnon-Turcotte, my co-directors and myself) conception and was realized during my doctorate. At the time of writing, the 3DC Armband offers the best performance for currently available dry-electrodes, surface electromyographic armbands. Unlike gel-based electrodes which require intrusive skin preparation (i.e. shaving, cleaning the skin and applying conductive gel), the 3DC Armband can simply be placed on the forearm without any preparation. However, this ease of use results in a decrease in the quality of information. This decrease is due to the fact that the signal recorded by dry electrodes is inherently noisier than gel-based ones. In addition, other systems use invasive methods (intramuscular electromyography) to capture a cleaner signal and reduce the source of noises (e.g. electrode shift). To remedy this degradation of information resulting from the non-intrusiveness of the armband, this research project will rely on deep learning, and more specifically on convolutional networks. The research project was divided into three phases. The first is the design of a classifier allowing the recognition of hand gestures in real-time. The second is the implementation of a transfer learning algorithm to take advantage of the data recorded across multiple users, thereby improving the system’s accuracy, while decreasing the time required to use the system. The third phase is the development and implementation of a domain adaptation and self-supervised learning to enhance the classifier’s robustness to long-term changes.

L'architecture mécanique, l'actionnement, la détection directe ou indirecte des efforts ainsi que la conception de contrôleurs en impédance ou en admittance sont les aspects fondamentaux et importants à considérer pour le développement d'un robot permettant une interaction physique humain-robot (IPHR) sécuritaire. Cette thèse est consacrée au développement de nouvelles architectures de robots pour l'IPHR qui ont une structure simple, peu ou pas de singularités, qui sont légers et à faible impédance mécanique. Un nouveau robot parallèle hybride cinématiquement redondant (RPHCR) sans singularité dans l'espace de travail et ayant une faible inertie mobile est d'abord proposé. Le concept de la redondance cinématique des membrures et l'agencement d'assemblage de la plate-forme mobile de ce robot sont ensuite généralisés et développés en une méthodologie pour la synthèse de nouveaux RPHCRs. Plusieurs exemples d'architectures sont présentés et une solution analytique du problème géométrique inverse est obtenue. Le problème géométrique direct des RPHCRs doit être résolu afin de déterminer la position et l'orientation de la plate-forme mobile pour des coordonnées articulaires données. Différentes approches pour résoudre le problème géométrique direct sont alors proposées. Il est montré que le problème géométrique direct des RPHCRs proposés dans la thèse est beaucoup plus simple que celui associé aux robots non redondants ou à de nombreux autres robots parallèles cinématiquement redondants. L'agrandissement de l'espace de travail et l'optimisation des trajectoires articulaires des RPHCRs sont réalisés en déterminant les valeurs optimales des coordonnées redondantes. Enfin, la redondance est en outre utilisée pour opérer un préhenseur monté sur la plateforme mobile à partir des actionneurs fixés à la base du robot ou près de celle-ci. Un contrôleur combiné en position et force de préhension est proposé pour le contrôle de la force de préhension. / Robot architecture, actuation, indirect/direct force sensing, and impedance/admittance controller design are the fundamental and important aspects to be considered in order to achieve safe physical human-robot interaction (pHRI). This thesis is devoted to the development of novel robot architectures for pHRI that have a simple structure, few or no singularities, lightweight, and low-impedance. A novel kinematically redundant hybrid parallel robot (KRHPR) that is singularity-free throughout the workspace and has low moving inertia is firstly proposed. The concept of the redundant links and moving platform assembly arrangement of this robot is further generalised and developed into a methodology for the synthesis of novel KRHPRs. Several example architectures are presented and an analytical inverse kinematic solution is derived.The forward kinematics of the KRHPRs must be solved to determine the position and orientation of the moving platform for given joint coordinates. Different approaches for solving the forward kinematic problem are then proposed. It is shown that the forward kinematics of the KRHPRs proposed in the thesis is much simpler than that of their non-redundant counterparts or that of many other kinematically redundant parallel robots. Workspace enlargement and joint trajectory optimisation of the KRHPRs are pursued by determining the optimal values of the redundant coordinates. Finally, the redundancy is further utilised to operate a gripper on the moving platform from the base actuators. A combined position and grasping force controller is proposed for the control of the grasping force.

Depuis plusieurs années la robotique est vue comme une solution clef pour améliorer la qualité de vie des personnes ayant subi une amputation. Pour créer de nouvelles prothèses intelligentes qui peuvent être facilement intégrées à la vie quotidienne et acceptée par ces personnes, celles-ci doivent être non-intrusives, fiables et peu coûteuses. L’électromyographie de surface fournit une interface intuitive et non intrusive basée sur l’activité musculaire de l’utilisateur permettant d’interagir avec des robots. Cependant, malgré des recherches approfondies dans le domaine de la classification des signaux sEMG, les classificateurs actuels manquent toujours de fiabilité, car ils ne sont pas robustes face au bruit à court terme (par exemple, petit déplacement des électrodes, fatigue musculaire) ou à long terme (par exemple, changement de la masse musculaire et des tissus adipeux) et requiert donc de recalibrer le classifieur de façon périodique. L’objectif de mon projet de recherche est de proposer une interface myoélectrique humain-robot basé sur des algorithmes d’apprentissage par transfert et d’adaptation de domaine afin d’augmenter la fiabilité du système à long-terme, tout en minimisant l’intrusivité (au niveau du temps de préparation) de ce genre de système. L’aspect non intrusif est obtenu en utilisant un bracelet à électrode sèche possédant dix canaux. Ce bracelet (3DC Armband) est de notre (Docteur Gabriel Gagnon-Turcotte, mes co-directeurs et moi-même) conception et a été réalisé durant mon doctorat. À l’heure d’écrire ces lignes, le 3DC Armband est le bracelet sans fil pour l’enregistrement de signaux sEMG le plus performant disponible. Contrairement aux dispositifs utilisant des électrodes à base de gel qui nécessitent un rasage de l’avant-bras, un nettoyage de la zone de placement et l’application d’un gel conducteur avant l’utilisation, le brassard du 3DC peut simplement être placé sur l’avant-bras sans aucune préparation. Cependant, cette facilité d’utilisation entraîne une diminution de la qualité de l’information du signal. Cette diminution provient du fait que les électrodes sèches obtiennent un signal plus bruité que celle à base de gel. En outre, des méthodes invasives peuvent réduire les déplacements d’électrodes lors de l’utilisation, contrairement au brassard. Pour remédier à cette dégradation de l’information, le projet de recherche s’appuiera sur l’apprentissage profond, et plus précisément sur les réseaux convolutionels. Le projet de recherche a été divisé en trois phases. La première porte sur la conception d’un classifieur permettant la reconnaissance de gestes de la main en temps réel. La deuxième porte sur l’implémentation d’un algorithme d’apprentissage par transfert afin de pouvoir profiter des données provenant d’autres personnes, permettant ainsi d’améliorer la classification des mouvements de la main pour un nouvel individu tout en diminuant le temps de préparation nécessaire pour utiliser le système. La troisième phase consiste en l’élaboration et l’implémentation des algorithmes d’adaptation de domaine et d’apprentissage faiblement supervisé afin de créer un classifieur qui soit robuste au changement à long terme. / For several years, robotics has been seen as a key solution to improve the quality of life of people living with upper-limb disabilities. To create new, smart prostheses that can easily be integrated into everyday life, they must be non-intrusive, reliable and inexpensive. Surface electromyography provides an intuitive interface based on a user’s muscle activity to interact with robots. However, despite extensive research in the field of sEMG signal classification, current classifiers still lack reliability due to their lack of robustness to short-term (e.g. small electrode displacement, muscle fatigue) or long-term (e.g. change in muscle mass and adipose tissue) noise. In practice, this mean that to be useful, classifier needs to be periodically re-calibrated, a time consuming process. The goal of my research project is to proposes a human-robot myoelectric interface based on transfer learning and domain adaptation algorithms to increase the reliability of the system in the long term, while at the same time reducing the intrusiveness (in terms of hardware and preparation time) of this kind of systems. The non-intrusive aspect is achieved from a dry-electrode armband featuring ten channels. This armband, named the 3DC Armband is from our (Dr. Gabriel Gagnon-Turcotte, my co-directors and myself) conception and was realized during my doctorate. At the time of writing, the 3DC Armband offers the best performance for currently available dry-electrodes, surface electromyographic armbands. Unlike gel-based electrodes which require intrusive skin preparation (i.e. shaving, cleaning the skin and applying conductive gel), the 3DC Armband can simply be placed on the forearm without any preparation. However, this ease of use results in a decrease in the quality of information. This decrease is due to the fact that the signal recorded by dry electrodes is inherently noisier than gel-based ones. In addition, other systems use invasive methods (intramuscular electromyography) to capture a cleaner signal and reduce the source of noises (e.g. electrode shift). To remedy this degradation of information resulting from the non-intrusiveness of the armband, this research project will rely on deep learning, and more specifically on convolutional networks. The research project was divided into three phases. The first is the design of a classifier allowing the recognition of hand gestures in real-time. The second is the implementation of a transfer learning algorithm to take advantage of the data recorded across multiple users, thereby improving the system’s accuracy, while decreasing the time required to use the system. The third phase is the development and implementation of a domain adaptation and self-supervised learning to enhance the classifier’s robustness to long-term changes.

Les robots souples pourraient permettre une interaction homme-robot intrinsèquement sécuritaire car ils sont fabriqués de matériaux déformables. Les capteurs de mouvement adaptés aux robots souples doivent être compatibles avec les mécanismes déformables comportant plusieurs degrés de liberté (DDL) retrouvés sur les robots souples. Le projet de recherche propose des outils de conception pour ce nouveau genre de systèmes de capteurs de mouvement. Pour démontrer ces outils, un système de capteurs est conçu pour un robot souple existant servant pour des interventions chirurgicales guidées par imagerie. De plus, un algorithme de calibration utilisant des techniques d’apprentissage automatique est proposé pour les capteurs à plusieurs DDL. Un prototype du système de capteurs conçu est fabriqué et installé sur le robot souple existant. Lors d’essais expérimentaux, le prototype du système de capteurs atteint une précision moyenne de 0.3 mm et minimale de 1.2 mm.

Nos travaux portent sur la supervision d'un robot autonome en environnement humain et plus particulièrement sur la prise en compte de l'interaction homme-robot au niveau décisionnel. Dans ce cadre, l'homme et le robot constituent un système dans lequel ils partagent un espace commun et échangent des informations à travers différentes modalités. L'interaction peut intervenir soit sur une requête explicite de l'homme, soit parce que le robot l'a estimée utile et en a pris l'initiative. Dans les deux cas le robot doit agir afin de satisfaire un but en prenant en compte de manière explicite la présence et les préferences de son partenaire humain. Pour cela, nous avons conçu et développé un système de supervision nommé Shary qui permet de gérer des tâches individuelles (où seul le robot est impliqué) et des tâches jointes (où le robot et un autre agent sont impliqués). Ce système se compose d'une mécanique d'exécution de tâches gérant d'une part la communication nécessaire au sein d'une tâche et d'autre part l'affinement de la tâche en sous-tâches. Pour cela chaque tâche est définie par un plan de communication et un plan de réalisation auxquels sont associés des moniteurs de suivi. Nous avons développé ce système sur le robot Rackham dans le cadre d'une tâche de "Guide de musée". Nous avons également utilisé ce système dans le cadre d'une tâche du type : "apporter quelque chose à quelqu'un" sur le robot Jido pour montrer la généricité du système.

Aujourd’hui, les manipulateurs robotiques sont appelés à effectuer une gamme de plus en plus large de tâches allant au-delà des applications traditionnelles. Un tel type d’application est l’interaction physique humain-robot. Pour que ces systèmes soient sécuritaires, il peut être souhaitable de réduire leur poids et leur force en réduisant la taille de leurs actionneurs. En effet, réduire la taille des actionneurs augmente la sécurité de deux manières, l’inertie du manipulateur diminue et les couples générés par les moteurs sont fortement réduits. Cependant, le principal inconvénient de ces manipulateurs est la réduction de leur capacité de charge utile. C’est pourquoi une meilleure utilisation des capacités articulaires est nécessaire pour leur permettre d’accomplir des tâches qu’elles ne pourraient normalement pas accomplir. Ainsi, cette thèse présente une étude de deux types principaux de tâches pour lesquelles une stratégie d’optimisation de trajectoire efficace peut être particulièrement utile. La première tâche consiste à soulever des objets lourds, c’est-à-dire, qui dépassent la capacité de charge utile d’un manipulateur. L’étude de cette tâche pourrait mener à la conception de manipulateurs plus légers et plus capables. Ce travail se concentre sur l’étude des méthodes de génération de trajectoires permettant aux manipulateurs ayant des actionneurs relativement faibles de soulever des charges lourdes en exploitant pleinement leur dynamique. La deuxième tâche étudiée dans cette thèse est la tâche de lancer des objets. Plus précisément, la portée des manipulateurs est étudiée, c’est-à-dire, la distance maximale à laquelle un objet peut être lancé avec un manipulateur donné est recherchée. Cette tâche est étudiée à trois niveaux de complexité : la recherche de la distance maximale possible avec des contraintes de vitesse, la recherche de la capacité maximale de lancement en considérant une trajectoire complète avec des contraintes cinématiques et la recherche de la capacité maximale de lancement en considérant une trajectoire complète avec des contraintes dynamiques. Enfin, des critères de performance sont établis à partir de ces deux types de tâches afin d’aider au processus de conception d’un nouveau manipulateur. Ainsi, une simulation d’optimisation de la conception est effectuée à titre de preuve de concept. / Today, robotic manipulators are being called upon to perform an increasingly wide range of tasks that extend beyond the conventional ones required in traditional applications. One such type of application is physical human-robot interaction. In order for such systems to be safe, it can be desirable to decrease their weight and strength by reducing the size of their actuators.Indeed, reducing the size of the actuators increases safety in two manners, the inertia of the manipulator decreases and the torques generated by the motors are greatly reduced. However, the main drawback of such manipulators is the reduction of their payload capacity.Therefore, better usage of the limited joint efforts is required to enable them to perform tasks that they would normally not be able to accomplish. Thus, this thesis presents a study of two main types of tasks where an effective trajectory optimisation strategy can be particularly valuable. The first task is that of lifting heavy objects, i.e., objects that exceed the conservative estimate of the payload capacity of a manipulator. Studying this task could lead to the design of lighter,more capable manipulators. This work focuses on studying trajectory generation methods to enable manipulators with relatively weak actuators to lift heavy payloads by fully utilizing their dynamics. The second task studied in this thesis is the task of throwing objects. Specifically, the distance throwing capabilities of manipulators is studied where the maximum distance that an object can be thrown with a given manipulator is sought. This task is studied at three levels of complexity: finding the maximum possible throwing capacity of manipulators with velocity constraints, finding the maximum throwing capacity considering a full trajectory with kinematic constraints, and finding the maximum throwing capacity considering a full trajectory with dynamic constraints. Finally, performance criteria are established from these two types of tasks in order help in the process of designing a new manipulator. Thus, a simple design optimisation simulation is performed as a proof of concept.

Ce mémoire présente le développement d'un mécanisme de type macro-mini permettant des interactions humain-robot intuitives. Le type d'architecture macro-mini permet de contrôler un robot ayant une grande impédance tel qu'une cellule robotisée cartésienne (e.g. gantry) à l'aide d'un mécanisme à plus faible impédance, réduisant considérablement l'effort devant être fourni par l'opérateur et atténuant par conséquent la fatigue de ce dernier. Le mécanisme macro-mini proposé est composé d'une cellule robotisée cartésienne ayant trois axes et d'un mécanisme parallèle découplé à trois degrés de liberté. Chacun des axes de la cellule est contrôlé à partir de mesures de position angulaire provenant d'un encodeur attaché à l'un des degrés de liberté du mécanisme parallèle. Ce type d'architecture découplé permet un contrôle simple et intuitif. Le contrôle par impédance est privilégié pour ce type d'architecture. Une comparaison expérimentale des performances entre le contrôle par impédance et par admittance utilisant des capteurs d'effort est également présentée. L'analyse des résultats obtenus démontre que le contrôle par impédance permet d'effectuer des tâches plus rapidement (facteur 2) et avec moins d'effort (facteur 20). Une analyse approfondie de la stabilité du système avec différents modèles de contrôleur par impédance a été effectuée. Ceci a permis de déterminer que le contrôleur par impédance standard n'est pas stable lorsque utilisé avec l'architecture proposée. Un contrôleur alternatif a donc été développé afin de permettre un contrôle plus intuitif et stable. L'ajout d'un moteur à l'axe de rotation du mécanisme parallèle a permis la création de retour haptique à l'utilisateur a n de simuler des interactions avec des objets ou contraintes virtuelles. Ce retour haptique a également été utilisé pour varier l'impédance ressentie par l'utilisateur en ajoutant une masse virtuelle à l'effecteur du mini. Pour terminer, l'analyse de la dynamique du système est utilisée pour la détection de collision entre le mécanisme parallèle et l'environnement sans avoir recours à des capteurs d'effort. Cet élément est essentiel pour des interactions humain-robot sécuritaires. / This thesis presents the development of a novel macro-mini mechanism allowing intuitive physical human-robot interaction (pHRI). This type of architecture allows the control of a high-impedance robot such as a Cartesian gantry robot in a manufacturing environment using a smaller and lower impedance mechanism, therefore allowing a signi cant reduction of the operator's e ort and fatigue. The proposed macro-mini mechanism consists of a three-axis Cartesian gantry system (i.e. macro mechanism) and a passive three-degree-of-freedom parallel mechanism (i.e. mini mechanism). The mini mechanism is statically balanced at its workspace centre and all three degrees of freedom are decoupled. This means that the gantry axes are individually controlled using the measurement of a single angular encoder of the mini. It also means that the motion of the mini mechanism along the direction of a degree of freedom does not a ect the remaining degrees of freedom, considerably simplifying the control. The use of impedance control with this type of architecture is thoroughly described and analyzed. An experimental comparison with a standard admittance controller using a force sensor is accomplished using a simple peg-in-hole experiment. Results show that the impedance control allows a faster task completion (by a factor of 2) with smaller e ort (by a factor of 20) compared with the admittance controller. A comprehensive stability analysis is also accomplished on several designs of impedance controller, but with the same macro-mini architecture. Results demonstrate that the standard impedance controller is not stable with the proposed architecture and hence an alternative controller is introduced and evaluated. A backdrivable motor is added at the mini's joint in order to render haptic feedback to the operator. Such feedback is used to simulate virtual environment interactions such as walls and collisions with movable objects. The backdrivable motor is also used to vary the impedance felt by the user during control by adding a virtual mass at the mini mechanism end-e ector. Finally, the system's dynamic analysis is used for collision detection of the macro-mini mechanism during planned trajectory motion without the need for force sensors. This last aspect is essential for safe physical human-robot interactions.