Nous décrivons, dans cette thèse, des modèles et des algorithmes conçus pour produire des simulations dynamiques efficaces et consistantes, dans le contexte de la Robotique d'intervention (c'est-à-dire, pour les tâches robotiques qui impliquent des contraintes fortes sur la nature de l'interaction entre des objets qui ne sont pas forcément rigides). Ces modèles et ces algorithmes ont été intégrés et implantés dans le système Robot_Phy qui peut être potentiellement reconfiguré pour traiter une grande variété de tâches d'intervention, comme la manipulation dextre d'un objet par une main robotique, la manipulation d'un objet non rigide, la téléprogrammation du mouvement d'un véhicule tout-terrain, ou encore des tâches chirurgicales assistées par robot (par exemple, le positionnement d'un ligament artificiel dans la chirurgie du genou). L'approche utilise une nouvelle technique de modélisation physique pour produire des simulations dynamiques qui sont à la fois efficaces et consistantes avec les lois de la physique. Les avantages par rapport aux travaux antérieurs dans le domaine de la robotique et de la synthèse d'image sont: le développement d'une structure unique pour traiter simultanément le mouvement, les déformations, et les interactions; et l'incorporation d'algorithmes et de modèles appropriés pour obtenir un temps d'exécution efficace en assurant un comportement consistant avec les lois de la physique. Les contributions principales de ce système sont: l'intégration de la notion du système masse/ressort avec la dynamique d'objets rigides, la discrétisation adaptative basée sur la notion de matrice d'inertie et de centre d'inertie, le pas de temps adaptatif basé sur la notion de l'énergie mécanique pour optimiser le temps de calcul et éviter la divergence numérique, la détection rapide du contact entre polyèdres déformables, et l'identification des paramètres physiques en utilisant les algorithmes génétiques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00004948 |
| Date | 02 June 1997 |
| Creators | Joukhadar, Ammar |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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