Un des plus grands défis dans la commande des robots est de combler l'écart entre la capacité de mouvement de l'humain et des robots humanoïdes. La difficulté réside dans la complexité des systèmes dynamiques représentant les robots humanoïdes: la non linéarité, le sous-actionnement, le comportement non-lisse en raison de collisions et de frottement, le nombre élevé de degrés de liberté. De plus, les robots humanoïdes sont censés opérer dans des environnements non-déterministes, qui exigent une commande temps réel avancée.L'approche qui prévaut actuellement pour faire face à ces difficultés est d'imposer diverses restrictions sur les mouvements et d'employer des modèles approximatifs des robots. Dans cette thèse, nous suivons la même ligne de recherche et proposons une nouvelle approche pour la conception de contrôleurs corps entier qui préservent l'équilibre. L'idée principale est de tirer parti des avantages des modèles approximatifs et de corps entier en les mélangeant dans un seul problème de contrôle prédictif avec des objectifs strictement hiérarchisés.La préservation de l'équilibre est l'une des principales préoccupations dans la commande des robots humanoïdes. Des recherches antérieures ont déjà établi que l'anticipation des mouvements est essentiel à cet effet. Nous préconisons que l'anticipation est utile dans ce sens comme un moyen de maintenir la capturabilité du mouvement, i.e., la capacité de s'arrêter. Nous soulignons que capturabilité des mouvements prévus peut être imposée avec des contraintes appropriées. Dans la pratique, il est fréquent d'anticiper les mouvements du robot à l'aide de modèles approximatifs afin de réduire l'effort de calcul, par conséquent, un contrôleur séparé de mouvement du corps entier est nécessaire pour le suivi. Au lieu de cela, nous proposons d'introduire l'anticipation avec un modèle approximatif directement dans le contrôleur corps entier. En conséquence, les mouvements du corps entier générés respectent les contraintes de capturabilité et les mouvements anticipes du modèle approximatif prennent en compte les contraintes et les tâches désirées pour le corps entier. Nous posons nos contrôleurs du mouvement du corps entier comme des problèmes d'optimisation avec des objectifs strictement hiérarchisés. Bien que cet ordre de priorité soit commun dans la littérature, nous croyons qu'il est souvent mal exploité.Par conséquent, nous proposons plusieurs exemples de contrôleurs, où la hiérarchisation est utile et nécessaire pour atteindre les comportements souhaités. Nous évaluons nos contrôleurs dans deux scénarios simulés, où la tâche du corps entier du robot influence la marche et le robot exploite éventuellement un contact avec la main pour maintenir son équilibre en étant debout. / One of the greatest challenges in robot control is closing the gap between themotion capabilities of humans and humanoid robots. The difficulty lies in thecomplexity of the dynamical systems representing the said robots: theirnonlinearity, underactuation, discrete behavior due to collisions and friction,high number of degrees of freedom. Moreover, humanoid robots are supposed tooperate in non-deterministic environments, which require advanced real timecontrol. The currently prevailing approach to coping with these difficulties isto impose various limitations on the motions and employ approximate models ofthe robots. In this thesis, we follow the same line of research and propose anew approach to the design of balance preserving whole body motion controllers.The key idea is to leverage the advantages of whole body and approximate modelsby mixing them within a single predictive control problem with strictlyprioritized objectives.Balance preservation is one of the primary concerns in the control of humanoidrobots. Previous research has already established that anticipation of motionsis crucial for this purpose. We advocate that anticipation is helpful in thissense as a way to maintain capturability of the motion, i.e., the ability tostop. We stress that capturability of anticipated motions can be enforced withappropriate constraints. In practice, it is common to anticipate motions usingapproximate models in order to reduce computational effort, hence, a separatewhole body motion controller is needed for tracking. Instead, we propose tointroduce anticipation with an approximate model into the whole body motioncontroller. As a result, the generated whole body motions respect thecapturability constraints and the anticipated motions of an approximate modeltake into account whole body constraints and tasks. We pose our whole bodymotion controllers as optimization problems with strictly prioritizedobjectives. Though such prioritization is common in the literature, we believethat it is often not properly exploited. We, therefore, propose severalexamples of controllers, where prioritization is useful and necessary toachieve desired behaviors. We evaluate our controllers in two simulatedscenarios, where a whole body task influences walking motions of the robot andthe robot optionally exploits a hand contact to maintain balance whilestanding.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016GREAT032 |
| Date | 23 May 2016 |
| Creators | Sherikov, Alexander |
| Contributors | Grenoble Alpes, Brogliato, Bernard, Wieber, Pierre-Brice |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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