La robotique collaborative a pour vocation d'assister physiquement l'opérateur dans ses tâches quotidiennes. Les deux partenaires qui composent un tel système possèdent des atouts complémentaires : physique pour le robot versus cognitif pour l'opérateur. Cette combinaison offre ainsi de nouvelles perspectives d'applications, notamment pour la réalisation de tâches non automatisables. Dans cette thèse, nous nous intéressons à une application particulière qui est l'assistance à la manipulation de pièces de grande taille lorsque la tâche à réaliser et l'environnement sont inconnus du robot. La manutention de telles pièces est une activité quotidienne dans de nombreux domaines et dont les caractéristiques en font une problématique à la fois complexe et critique. Nous proposons une stratégie d'assistance pour répondre à la problématique de contrôle simultané des points de saisie du robot et de l'opérateur liée à la manipulation de pièces de grandes dimensions, lorsque la tâche n'est pas connue du robot. Les rôles du robot et de l'opérateur dans la réalisation de la tâche sont distribués en fonction de leurs compétences relatives. Alors que l'opérateur décide du plan d'action et applique la force motrice qui permet de déplacer la pièce, le robot détecte l'intention de mouvement de l'opérateur et bloque les degrés de liberté qui ne correspondent pas au mouvement désiré. De cette façon, l'opérateur n'a pas à contrôler simultanément tous les degrés de liberté de la pièce. Les problématiques scientifiques relatives à l'interaction physique homme-robot abordées dans cette thèse se décomposent en trois grandes parties : la commande pour l'assistance, l'analyse du canal haptique et l'apprentissage lors de l'interaction. La stratégie développée s'appuie sur un formalisme unifié entre la spécification des assistances, la commande du robot et la détection d'intention. Il s'agit d'une approche modulaire qui peut être utilisée quelle que soit la commande bas niveau imposée dans le contrôleur du robot. Nous avons mis en avant son intérêt au travers de tâches différentes réalisées sur deux plateformes robotiques : un bras manipulateur et un robot humanoïde bipède. / Collaborative robotics aims at physically assisting humans in their daily tasks.The system comprises two partners with complementary strengths : physical for the robot versus cognitive for the operator. This combination provides new scenarios of application such as the accomplishment of difficult-to-automate tasks. In this thesis, we are interested in assisting the human operator to manipulate bulky parts while the robot has no prior knowledge of the environment and the task. Handling such parts is a daily activity in manyareas which is a complex and critical issue. We propose a new strategy of assistances to tackle the problem of simultaneously controlling both the grasping point of the operator and that of the robot. The task responsibilities for the robot and the operator are allocated according to their relative strengths. While the operator decides the plan and applies the driving force, the robot detects the operator's intention of motion and constrains the degrees of freedom that are useless to perform the intended motion. This way, the operator does not have to control all the degrees of freedom simultaneously. The scientific issues we deal with are split into three main parts : assistive control, haptic channel analysis and learning during the interaction.The strategy is based on a unified framework of the assistances specification, robot control and intention detection. This is a modular approach that can be applied with any low-level robot control architecture. We highlight its interest through manifold tasks completed with two robotics platforms : an industrial arm manipulator and a biped humanoid robot.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014MON20030 |
| Date | 12 March 2014 |
| Creators | Dumora, Julie |
| Contributors | Montpellier 2, Fraisse, Philippe |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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