Parce que la robotique collaborative vise à libérer les robots des barrières physiques les séparant des opérateurs humains, de nouveaux défis apparaissent autour de la sécurité de ces derniers. S'il est possible de diminuer la dangerosité des robots en amont de leur conception, les logiciels qui les contrôlent doivent impérativement intégrer des mesures de sécurité, afin d'être compatibles avec des environnements humains dynamiques. Les algorithmes classiques de planification de trajectoire nécessitant de lourds calculs, il est avantageux de modifier la trajectoire en temps réel pour l'adapter à l'environnement dangereux.
Dans ce projet de recherche, un algorithme de cinématique inverse, sous forme de problème d'optimisation, est utilisé afin de générer la commande du robot à partir d'une trajectoire définie hors-ligne. L'ajout de contraintes de sécurité à ce problème est particulièrement étudié : dans un premier temps, l'indice de manipulabilité, qui traduit la distance du robot à une configuration singulière, est considéré. Ainsi, il doit être maximisé tout au long de la trajectoire afin d'assurer la meilleure mobilité disponible. Dans un deuxième temps, le facteur humain a été intégré par la prise en compte du confort de celui-ci : afin de réduire le stress éprouvé par l'opérateur face à un robot aux mouvements imprévisibles, on s'assure de minimiser la distance entre l'effecteur et le regard de l'humain pour garantir une plus grande visibilité de la tâche. Dans les deux cas, nous avons présenté une formulation originale de ces critères afin de les intégrer dans le problème d'optimisation. Par ailleurs la contrainte d'évitement d'obstacles a aussi été utilisée, de même que la relaxation de la trajectoire, qui permet au robot de dévier un peu de cette dernière pendant une portion de la durée de la tâche. Enfin des tests en simulation et avec le robot réel Baxter de Rethink Robotics ont permis de valider notre approche et de vérifier les performances en conditions réelles, en utilisant une caméra RGB-D et un logiciel de détection d'humain en temps réel. / Abstract : Because collaborative robots are aimed at working in the vicinity of human workers without physical security fences, they bring new challenges about security. Even if robots can be conceived to be less harmful, their software has to integrate security features in order to be suitable for dynamic human environments. Since classical path planning algorithms require heavy calculations, it is interesting to modify the trajectory in real time to adapt it to the dangerous environment.
In this research project, an inverse kinematics solver, in the form of an optimization problem, is used to generate the command of the robot to follow a trajectory defined offline. The addition of security constraints is studied: first, the manipulability index, which reflects the distance of the robot to singular configurations, is considered. Thus, it should be maximized all along the trajectory to ensure the best mobility available. Then the human is integrated by taking into account its comfort: in order to reduce the stress of working near an unpredictable moving robot, the distance between the end-effector and the human gaze is minimized to guarantee a greater visibility of the task. In both cases, we have presented a new formulation of those criteria to integrate them into the optimization problem. Moreover, the collision avoidance constraint is used, as well as the trajectory relaxation, which allows the robot to deviate from its trajectory for a certain amount of time during the task. Finally tests in simulation and with the real Baxter robot from Rethink Robotics validated our approach and the performance has been evaluated in real conditions, using a RGB-D camera and a real time human tracker software.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usherbrooke.ca/oai:savoirs.usherbrooke.ca:11143/11810 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Dufour, Kévin |
| Contributors | Suleiman, Wael |
| Publisher | Université de Sherbrooke |
| Source Sets | Université de Sherbrooke |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Mémoire |
| Rights | © Kévin Dufour |
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