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Modélisation et optimisation de la marche d'un robot bipède avec genoux anthropomorphiques

Hobon, Mathieu 12 December 2012 (has links) (PDF)
La conception des robots humanoïdes est un défi depuis plusieurs années. Les articulations de l'être humain de par leur complexité cinématique créent des mouvements difficilement reproductibles par un mécanisme. Le genou humain permet des mouvements composés de roulement et de glissement. La conception de nouvelles articulations bio-inspirées est un enjeu pour recréer avec un robot une marche anthropomorphe. Une analyse de la cinématique des genoux a été effectuée et nous proposons une solution mécanique pour reproduire cette cinématique de genoux. L'idée est de recréer un genou avec un contact roulant entre le fémur et le tibia. Les modèles géométriques, cinématiques et dynamiques et un modèle d'impact sont développés pour un robot bipède muni de ce genou à contacts roulants. L'allure de marche est étudiée sous forme d'un problème d'optimisation paramétrique sous contraintes. Les trajectoires de marche sont approximées par des fonctions mathématiques pour deux allures de marche : une allure de simple support avec impacts et une allure de double support suivi d'un simple support puis d'un impact. Des critères énergétiques permettent de comparer le robot muni du mécanisme de genoux roulants à un robot muni de genoux à liaison rotoïde. Les résultats des optimisations montrent que le genou roulant apporte une diminution du critère sthénique. L'optimisation énergétique montre que les couples articulaires sont plus faibles sur les hanches ce qui engendre une diminution de la masse des actionneurs du robot. Enfin, un gain d'énergie est possible en associant des systèmes à ressorts en parallèle sur les articulations du robot.
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Emergence of complex behaviors from coordinated predictive control in humanoid robotics / Emergence de comportements complexes par commande prédictive coordonnée en robotique humanoïde

Ibanez, Aurélien 25 September 2015 (has links)
Le problème de commande motrice de systèmes exécutant des activités multi-objectifs et fortement contraintes est à résoudre pour permettre l’émergence de comportements performants et robustes ; l’élaboration de stratégies complexes de coordination motrice est critique pour en assurer les performances, faisabilité et sécurité.Bien que les approches de commande prédictive multi-objectifs permettent la définition de stratégies complexes et sous contraintes coordonnant l’activité motrice du système, leur coût de calcul est un inconvénient critique à leur application.Le travail présenté dans ce manuscrit vise à considérer des techniques de commande prédictive multi-objectifs pour des applications pratiques à la robotique humanoïde.Une architecture de commande est alors proposée sous la forme d’un contrôleur multi-objectif à deux niveaux, exploitant les avantages respectifs des formulations prédictive et instantanée.La contribution de ce travail prend la forme de la validation des avantages d’une telle approche dans son développement pour des défis pratiques, en simulation et implémentation temps-réel, sur les robots iCub et TORO ainsi que sur des modèles d’humain.Le coût de calcul du niveau prédictif est contenu par l’introduction de problèmes réduits, permettant la formulation avantageuse de problèmes de commande au travers de programmes en nombres entiers mixtes et de distributions séquentielles et parallèles.Malgré les approximations sur la dynamique du système au niveau prédictif, des comportements complexes émergent, exploitant des stratégies de coordination entre objectifs et contraintes conflictuels pour augmenter les performances et robustesse face à des perturbations. / Rising to the challenge of motor control for systems involved in multi-objective and highly-constrained activities is a requirement to enable the emergence of efficient and robust behaviors; the elaboration of complex motor coordination strategies is critical in ensuring performance, feasibility and safety.Although multi-objective predictive approaches enable the definition of complex and constrained strategies coordinating the motor activity of the system, their computational cost is a critical drawback from practical applications.The work presented in this dissertation aims at considering multi-objective predictive control for feasible and practical applications to humanoid robotics.A control architecture is proposed to this purpose as a multi-objective, two-layered controller exploiting the respective advantages of predictive and instantaneous formulations.The contribution of this work takes the form of the validation of the benefits from such an approach in its development for practical challenges and applications, in simulation and real-time implementation, on the iCub and TORO robots and virtual human models.Computational demand of the predictive level is contained with the introduction of reduced multi-objective predictive problems, enabling computationally-favorable formulations of the control problem using mixed-integer programming and sequential and parallel distributions.Despite the resulting approximations on the dynamics of the system at the predictive level, complex behaviors are emerging, exploiting elaborate coordination strategies between conflicting objectives and constraints to increase performance and robustness against disturbances.
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Modèle probabiliste hérarchique de la locomotion bipède / Probabilistic hierarchical model of biped locomotion

Rose-Andrieux, Raphaël 09 December 2016 (has links)
Les robots humanoïdes ont toujours fasciné car leur potentiel d’application est considérable. En effet, si un robot avait les mêmes caractéristiques sensori-motrices et morphologiques qu’un homme, il pourrait théoriquement réaliser les mêmes tâches. Cependant, un premier obstacle au développement de ces robots est la stabilité d’une posture bipède. Lors d’une marche bipède, la marge d’erreur est très faible et les décisions doivent être prises rapidement avec une information souvent incomplète et incertaine. L’incertitude a de multiples sources comme des capteurs imparfaits, un modèle simplifié du monde ou encore une mécanique imprécise.Dans cette thèse, nous partons d’un contrôle de la marche par gestion des points d’appuis. L’idée est d’affiner le choix des points d’appuis en intégrant dans notre modèle les incertitudes que l’on vient d’évoquer. Pour cela, nous allons utiliser un modèle probabiliste Bayésien. A l’aide d’une distribution de probabilité, on peut exprimer simultanément une estimation, et l’incertitude associée à celle-ci. Le cadre théorique des probabilités Bayésiennes permet de définir les variables, et de les intégrer de manière rigoureuse dans un modèle global.Un autre avantage de ce modèle probabiliste est que notre objectif est aussi décrit sous la forme d’une distribution de probabilité. Il est donc possible de s’en servir pour exprimer à la fois un objectif déterministe, et une tolérance autour de celui-ci. Cela va nous permettre de fusionner facilement plusieurs objectifs et de les adapter automatiquement en fonction des contraintes extérieures. De plus, la sortie du modèle étant elle aussi une distribution de probabilité, ce type de modèle s’intègre parfaitement dans un cadre hiérarchique : l’entrée du modèle vient du niveau au-dessus et sa sortie est donnée en objectif niveau en dessous.Dans ce travail, nous allons d’abord explorer une technique de maintien de l’équilibre et la comparer aux résultats d’une expérience préliminaire sur l’homme. Nous allons ensuite étendre cette technique pour créer une stratégie de marche. Autour de cette stratégie, nous allons construire un modèle probabiliste Bayésien. Ce modèle sera finalement implémenté en simulation pour pouvoir quantifier son intérêt dans les différentes situations évoquées plus haut : intégration des incertitudes, fusion d’objectifs et hiérarchie. / Humanoid robots have always fascinated due to the vast possibilities they encompass.Indeed, a robot with the same sensorimotor features as a human could theoretically carry out the same tasks. However, a first obstacle in the development of these robots is the stability of a bipedal gait. Bipedal walkers are inherently unstable systems experiencing highly dynamic and uncertain situations. Uncertainty arises from many sources, including intrinsic limitations of a particular model of the world, the noise and perceptual limitations in a robot's sensor measurements, and the internal mechanical imperfection of the system.In this thesis, we focus on foot placement to control the position and velocity of the body's center of mass. We start from a deterministic strategy, and develop a probabilistic strategy around it that includes uncertainties. A probability distribution can express simultaneously an estimation of a variable, and the uncertainty associated. We use a Bayesian model to define relevant variables and integrate them in the global frame.Another benefit of this model is that our objective is also represented as a probability distribution. It can be used to express both a deterministic objective and the tolerance around it. Using this representation one can easily combine multiple objectives and adapt them to external constraints. Moreover, the output of the model is also a probabilistic distribution which fits well in a hierarchical context: the input comes from the level above and the output is given as objective to the lower level.In this work, we will review multiple ways to keep balance and compare them to the results of a preliminary experiment done with humans. We will then extend one strategy to walking using foot placement to keep balance. Finally, we will develop a probabilistic model around that strategy and test it in simulation to measure its benefits in different contexts : integrating uncertainties, fusing multiple objectives and hierarchy.
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Apprentissage et correction des imperfections des robots humanoïdes de petite taille : application à l'odométrie et à la synthèse de mouvements / Learning and correcting flaws of small humanoid robots : application to odometry and motion generation

Rouxel, Quentin 04 December 2017 (has links)
Les petits robots humanoïdes sont généralement soumis à de nombreuses imperfections : déformations et jeux mécaniques, défauts électriques et problèmes d'asservissements moteurs. L'objet de ces travaux est l'utilisation de techniques d'apprentissage pour compenser les imperfections du robot réel. L'amélioration de la précision de l'odométrie et de la stabilité de mouvements générés est étudiée. Cette thèse est fortement guidée et inspirée par la participation de l'équipe Rhoban (Rhoban Football Club) à la compétition internationale de robotique, la RoboCup. Depuis 2011, l'équipe concourt chaque année dans la ligue des petits robots humanoïdes complètement autonomes (Humanoid Kid-Size) dans un tournoi de football robotique. L'odométrie proprioceptive estime les déplacements du robot à partir de ses capteurs internes (la caméra n'est pas utilisée) alors que l'odométrie prédictive simule les déplacements engendrés par une séquence donnée d'ordres du mouvement de marche. Deux méthodes de correction sont ici proposées pour les deux odométries. La première se fonde sur une technique de régression non paramétrique (LWPR) et un système externe de capture de mouvement. La deuxième optimise (CMA-ES) un modèle de correction linéaire sans ne nécessiter aucun autre dispositif de mesure. L'odométrie proprioceptive est essentielle à la localisation du robot sur le terrain de football alors que l'odométrie prédictive permet d'entraîner hors ligne une politique de contrôle de la marche. La synthèse de mouvements très dynamiques tels que la marche ou le tir est rendue difficile par la forte contrainte de stabilité bipède et les imperfections des servomoteurs. Des mouvements de tir sont tout d'abord générés par optimisation (CMA-ES) et évalués au travers du modèle dynamique inverse du robot. Le développement d'un simulateur physique a été commencé. Le but est de réduire la distance entre le comportement réel et désiré du robot par correction des mouvements au sein du simulateur. / Small humanoid robots are often affected by many flaws : mechanical wraps and backlashes, electrical issues and motor control problems. This work is aimed at applying machine learning methods to deal with the flaws of the real robot. More precisely, improving the odometry accuracy and generated motion stability is studied. This thesis is highly guided and inspired by the participation of the Rhoban team (Rhoban Football Club) to the international RoboCup competition. Since 2011, the team has been competing each year in a soccer tournament within the fully autonomous small humanoid robots (Kid-Size) league. Proprioceptive odometry estimates the robot displacements from its internal sensors (no camera is used) whereas predictive odometry simulates the displacements created from a sequence of walk orders. Two corrective methods are proposed for the two kinds of odometries. The first one is based on a non parametric regression (LWPR) and a motion capture setup. The second one optimizes (CMA-ES) a linear corrective model without needing any external measure system. The proprioceptive odometry is essential to the localization of the robot on the soccer field. The predictive odometry is used to train a control policy for the walk motion. The generation of very dynamic motions like walking or kicking the ball is difficult due to the biped balance constraint and the many servomotor flaws. To start, kick motions are generated by optimization (CMA-ES) and evaluated based on the inverse dynamic model of the robot. The implementation of a physics simulator has been started. The objective is make the real behaviour of the robot to catch up the target trajectory by correcting the motion within the simulator.
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Modélisation et optimisation de la marche d'un robot bipède avec genoux anthropomorphiques / Modeling and Optimization of the Gait of a Biped Robot with Anthropomorphic Knees

Hobon, Mathieu 12 December 2012 (has links)
La conception des robots humanoïdes est un défi depuis plusieurs années. Les articulations de l'être humain de par leur complexité cinématique créent des mouvements difficilement reproductibles par un mécanisme. Le genou humain permet des mouvements composés de roulement et de glissement. La conception de nouvelles articulations bio-inspirées est un enjeu pour recréer avec un robot une marche anthropomorphe. Une analyse de la cinématique des genoux a été effectuée et nous proposons une solution mécanique pour reproduire cette cinématique de genoux. L'idée est de recréer un genou avec un contact roulant entre le fémur et le tibia. Les modèles géométriques, cinématiques et dynamiques et un modèle d'impact sont développés pour un robot bipède muni de ce genou à contacts roulants. L'allure de marche est étudiée sous forme d'un problème d'optimisation paramétrique sous contraintes. Les trajectoires de marche sont approximées par des fonctions mathématiques pour deux allures de marche : une allure de simple support avec impacts et une allure de double support suivi d'un simple support puis d'un impact. Des critères énergétiques permettent de comparer le robot muni du mécanisme de genoux roulants à un robot muni de genoux à liaison rotoïde. Les résultats des optimisations montrent que le genou roulant apporte une diminution du critère sthénique. L'optimisation énergétique montre que les couples articulaires sont plus faibles sur les hanches ce qui engendre une diminution de la masse des actionneurs du robot. Enfin, un gain d'énergie est possible en associant des systèmes à ressorts en parallèle sur les articulations du robot. / The design of humanoids robot has been a tricky challenge for several years. Due to the kinematic complexity of human joints, their movements are notoriously difficult to be reproduced by a mechanism. The human knees allow movements including rolling and sliding, and therefore the design of new bio-inspired robots is of utmost importance for the reproduction of anthropomorphic walking in a robot. In this thesis, the kinematic characteristics of knees were analyzed and a mechanical solution reproducing them is proposed. The geometrical, kinematic and dynamic models are created together with an impact model for a piped robot with the knees proposed. The walking is studied as of a problem of parametric optimization under constraints. The trajectories of walking are simulated approximately by mathematical functions for two gaits: one of a single support with impacts and one of double supports followed by a simple support and then an impact. Energy criteria allow comparing the robot provided with the mechanism of rolling knees and a robot provided with revolute knees connection. The results of the optimizations show that the rolling knee brings a decrease of the sthenic criterion. The energy optimization shows that the articular couples are weaker on hips what engenders a decrease of the mass of the actuators of the robot. Finally, energy gains are possible by associating spring systems.

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