Cette thèse présente la conception et la commande d’une main robotique légère et peu onéreuse pour un robot compagnon humanoïde. La main est conçue pour exprimer des émotions à travers des gestes et pour saisir de petits objets légers. Sa géométrie est définie à l’aide de données anthropométriques. Sa cinématique est simplifiée par rapport à la main humaine pour réduire le nombre d’actionneurs tout en respectant ses exigences fonctionnelles. La main préserve son anthropomorphisme grâce aux nombres et au placement de la base des doigts et à une bonne opposabilité du pouce. La mécatronique de la main repose sur un compromis entre des phalanges couplés, qui permettent de bien connaître la posture des doigts pendant les gestes, et des phalanges capable de s’adapter à la forme des objets pendant la saisie, réunis en une conception hybride unique. Ce compromis est rendu possible grâce à deux systèmes d’actionnement distincts placés en parallèle. Leur coexistence est garantie par une transmission compliante basée sur des barres en élastomère. La solution proposée réduit significativement le poids et la taille de la main en utilisant sept actionneurs de faible puissance pour les gestes et un seul moteur puissant pour la saisie. Le système est conçue pour être embarqué sur Romeo, un robot humanoïde de1.4 [m] produit par Aldebaran. Les systèmes d’actionnements sont dimensionnés pour ouvrir et fermer les doigts en moins de 1 [s] et pour saisir une canette pleine de soda. La main est réalisée et contrôlée pour garantir une interaction sûre avec l’homme mais aussi pour protéger l’intégrité de la mécanique. Un prototype (ALPHA) est réalisé pour valider la conception et ses capacités fonctionnelles. / This thesis presents the design and control of a low-cost and lightweight robotic hand for a social humanoid robot. The hand is designed to perform expressive hand gestures and to grasp small and light objects. Its geometry follows anthropometric data. Its kinematics simplifies the human hand structure to reduce the number of actuators while ensuring functional requirements. The hand preserves anthropomorphism by properly placing five fingers on the palm and by ensuring an equilibrated thumb opposability. Its mechanical system results from the compromise between fully-coupled phalanges and self-adaptable fingers in a unique hybrid design. This answers the need for known finger postures while gesturing and for finger adaptation to different object shapes while grasping. The design is based on two distinct actuation systems embodied in parallel within the palm and the fingers. Their coexistence is ensured by a compliant transmission based on elastomer bars. The proposed solution significantly reduces the weightand the size of the hand by using seven low-power actuators for gesturing and a single high-power motor for grasping. The overall system is conceived to be embedded on Romeo, a humanoid robot 1.4 [m] tall produced by Aldebaran. Actuation systems are dimensioned to open and close the fingers in less than1 [s] and to grasp a full soda can. The hand is realized and controlled to ensure safe human-robot interaction and to preserve mechanical integrity. A prototype(ALPHA) is realized to validate the design feasibility and its functional capabilities.

Le thème central de cette thèse est la conception d’actionneurs doux à partir de matériaux intelligents et d’une prothèse de main robotique souple. Notre approche prends en compte les différents points qui peuvent influer sur le développement d’une stratégie d’actionnement ou d’un muscle artificiel : i) Les mécanismes et la fonctionnalité de la main humaine afin d’identifier les exigences fonctionnelles pour une prothèse de main robotique en matière de préhension. ii) L’analyse et l’amélioration des mécanismes de la main robotique pour intégrer un comportement souple dans la prothèse. iii) L’évaluation expérimentale de la prothèse de main robotique afin d’identifier les spécifications du système d’actionnement nécessaire au fonctionnement cinématique et dynamique du robot. iv) Le développement et la modélisation d’une stratégie d’actionnement utilisant des matériaux intelligents.Ces points sont abordés successivement dans les 4 chapitres de cette thèse1. Analyse du mouvement de la main humaine pour l’identification des exigences technologiques pour la prothèse de main robotique.2. Conception et modélisation de la prothèse de main robotique à comportement souple.3. Evaluation mécatronique de la prothèse de main.4. Conception d’un muscle artificiel basé sur des matériaux intelligents. / In the field of robotic hand prosthesis, the use of smart and soft materials is helpful in improving flexibility, usability, and adaptability of the robots, which simplify daily living activities of prosthesis users. However, regarding the smart materials for artificial muscles, technologies are considered to be far from implementation in anthropomorphic robotic hands. Therefore, the target of this thesis dissertation is to reduce the gap between smart material technologies and robotic hand prosthesis. Five central axes address the problem: i)identification of useful grasping gestures and reformulation of the robotic hand mechanism, ii) analysis of human muscle behavior to mimic human grasping capabilities, iii) modeling robot using the hybrid model DHKK-SRQ for the kinematics and the virtual works principle for dynamics, iv) definition of actuation requirements considering the synergy between prehension conditions and robot mechanism, and v) development of a smart material based actuation system.This topics are addressed in four chapters:1. Human hand movement analysis toward the hand prosthesis requirements2. Design and modeling of the soft robotic hand ProMain-I3. Mechatronic assessment of Prosthetic hand4. Development of an artificial muscle based on smart materials

Le sujet principal de cette thèse est le développement d’un contrôle commande intelligentpour une prothèse de main robotique avec des parties souples qui comporte: (i) uneinterface homme–machine permettant de contrôler notre prothèse, (ii) et des stratégiesde contrôle améliorant les performances de la main robotique. Notre approche tientcompte : 1. du développement d’une interaction intuitive entre l'homme et la prothèse facilitantl'utilisation de la main, d'un système d’interaction entre l’utilisateur et la mainreposant sur l'acquisition de signaux ElectroMyoGrammes superficiels (sEMG) aumoyen d'un dispositif placé sur l'avant-bras du patient. Les signaux obtenus sontensuite traités avec un algorithme basé sur l'intelligence artificielle, en vued'identifier automatiquement les mouvements désirés par le patient.2. du contrôle de la main robotique grâce à la détection du contact avec l’objet et de lathéorie du contrôle hybride.Ainsi, nous concentrons notre étude sur : (i) l’établissement d’une relation entre lemouvement du membre supérieur et les signaux sEMG, (ii) les séparateurs à vaste margepour classer les patterns obtenues à partir des signaux sEMG correspondant auxmouvements de préhension, (iii) le développement d'un système de reconnaissance depréhension à partir d'un dispositif portable MyoArmbandTM, (iv) et des stratégieshybrides de contrôle commande de force-position de notre main robotique souple. / The target of this thesis disertation is to develop a new Smart control of a soft robotic hand prosthesis for the soft robotic hand prosthesis called ProMain Hand, which is characterized by:(i) flexible interaction with grasped object, (ii) and friendly-intuitive interaction between human and robot hand. Flexible interaction results from the synergies between rigid bodies and soft bodies, and actuation mechanism. The ProMain hand has three fingers, each one is equipped with three phalanges: proximal, medial and distal. The proximal and medial are built with rigid bodies,and the distal is fabricated using a deformable material. The soft distal phalange has a new smart force sensor, which was created with the aim to detect contact and force in the fingertip, facilitating the control of the hand. The friendly intuitive human-hand interaction is developed to facilitate the hand utilization. The human-hand interaction is driven by a controller that uses the superficial electromyographic signals measured in the forearm employing a wearable device. The wearable device called MyoArmband is placed around the forearm near the elbow joint. Based on the signals transmitted by the wearable device, the beginning of the movement is automatically detected, analyzing entropy behavior of the EMG signals through artificial intelligence. Then, three selected grasping gesture are recognized with the following methodology: (i) learning patients entropy patterns from electromyographic signals captured during the execution of selected grasping gesture, (ii) performing a support vector machine classifier, using raw entropy data extracted in real time from electromyographic signals.

Nous nous intéressons à la conception des mains mécaniques anthropomorphes destinées à manipuler des objets dans un environnement humain. Via l'analyse du mouvement de sujets humains lors d'une tâche de manipulation de référence, nous proposons une méthode pour évaluer la capacité des mains robotiques à manipuler les objets. Nous montrons comment les rapports de couplage angulaires entre les articulations et les limites articulaires, influent sur l'aptitude à manipuler dynamiquement des objets. Nous montrons également l'impact du poignet sur les tâches de manipulation rapides. Nous proposons une stratégie pour calculer les forces de manipulation en bout de doigts et dimensionner les moteurs d'un tel préhenseur. La méthode proposée est dépendante de la tâche visée et s'adapte à tout type de mouvement dès lors qu'il peut être capturé et analysé. Dans une deuxième partie, consacrée aux robots manipulateurs, nous élaborons des algorithmes de commande optimale. En considérant l'énergie cinétique du robot comme une métrique, le modèle dynamique est formulé sous forme tensorielle dans le cadre de la géométrie Riemannienne. La discrétisation temporelle est basée sur les Éléments Finis d'Hermite. Nous intégrons les équations de Lagrange du mouvement par une méthode de perturbation. Des exemples de simulation illustrent la superconvergence de la technique d'Hermite. Le critère de contrôle est choisi indépendant des paramètres de configuration. Les équations de la commande associées aux équations du mouvement se révèlent covariantes. La méthode de commande optimale proposée consiste à minimiser la fonction objective correspondant au critère invariant sélectionné. / We focus on the design of anthropomorphous mechanical hands destined to manipulate objects in a human environment. Via the motion analysis of a reference manipulation task performed by human subjects, we propose a method to evaluate a robotic hand manipulation capacities. We demonstrate how the angular coupling between the fingers joints and the angular limits affect the hands potential to manipulate objects. We also show the influence of the wrist motions on the manipulation task. We propose a strategy to calculate the fingertip manipulation forces and dimension the fingers motors. In a second part devoted to articulated robots, we elaborate optimal control algorithms. Regarding the kinetic energy of the robot as a metric, the dynamic model is formulated tensorially in the framework of Riemannian geometry. The time discretization is based on the Hermite Finite Elements.A time integration algorithm is designed by implementing a perturbation method of the Lagrange's motion equations. Simulation examples illustrate the superconvergence of the Hermite's technique. The control criterion is selected to be coordinate free. The control equations associated with the motion equations reveal to be covariant. The suggested control method consists in minimizing the objective function corresponding to the selected invariant criterion.