Le travail présenté s'intéresse à la problématique générale de la mise en oeuvre de mains robotiques à haut niveau de dextérité. Dans ce contexte, nous nous intéressons à la synthèse de prise d'objets en prenant en compte les contraintes propres à la tâche de manipulation visée. La manière dont l'objet est saisi a une importance capitale sur le bon déroulement d'une tâche.Le développement d'algorithmes capables de générer automatiquement des prises optimales implique avant tout la nécessité de définir la notion de prise optimale au regard de la tâche cible. Pour répondre à ce problème, la communauté scientifique propose dans la littérature de nombreux critères de qualité et continue à en développer de nouveaux. Dans cette thèse, nous présentons une extension des travaux proposés avec une étude approfondie de ces critères dans le cadre de la manipulation dextre. Ces critères sont évalués avec une main robotique entièrement actionnée à quatre doigts et seize articulations.Nous quantifions l'efficacité de ces critères dans le cadre de la réalisation de tâches de manipulation fine avec trois types d'objets spécifiques. Deux groupes de critères sont étudiés : d'une part des critères s'appuyant uniquement sur la position des points de contact, et, d'autre part, des critères prenant en compte la cinématique du préhenseur. Cette étude nous a permis de sélectionner un ensemble de critères pertinents pour résoudre le problème de synthèse de prise que nous avons mis en oeuvre dans un processus basé sur une approche évolutionnaire. Cette approche a été validée dans l'environnement de simulation OpenRAVE, puis expérimentalement avec la nouvelle main RoBioSS. / The work presented in this thesis concerns object grasping with dexterous robotic hands. In this work, we are going to focus on the grasp synthesis problem by taking into account the in-hand manipulation task. The initial grasp has a capital role for the successful completion of a given task.In order to develop algorithms which are able to generate automatically correct grasps for a manipulation task, we need to define suitable grasp quality metrics to assess the validity of a grasp. Throughout the years, a large variety of quality measures have been proposed in the literature and researchers keep on developing new ones. However those quality measures are generally developed for simple grippers and for grasping tasks. In this thesis, we will extend the study of selected interesting grasp quality measures for in-hand manipulation tasks. These quality measures will be evaluated on a four finger robotic hand with sixteen fully actuated degrees of freedom.We will assess the chosen quality measures for in-hand manipulation tasks with three different carefully selected type of objects. The quality metrics are classified in two groups, first one focuses exclusively on the location of contact points and the second one considers the kinematics of the robotic hand. The review of these quality measures led us to select the ones meaningful for solving the grasp synthesis problem for in-hand manipulation. The grasping pipeline implemented to generate the correct grasps is based on an evolutionary approach using a mix of the selected quality measures. The proposed approach was tested in the OpenRAVE robotic simulator and also validated experimentally with the new RoBioSS hand.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016POIT2271 |
Date | 21 June 2016 |
Creators | Mnyusiwalla, Hussein |
Contributors | Poitiers, Gazeau, Jean-Pierre, Zeghloul, Saïd |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, Image, StillImage |
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