Cette thèse s’est intéressée à la planification des tâches de manipulation effectuées par une main robotisée. Il s’agissait de mettre au point un système de calcul auto-matique des trajectoires que doivent suivre les doigts et l’objet manipulé, pour passer d’une configuration initiale à une configuration finale données.
La méthode que nous avons proposée s’appuie sur une formulation originale du problème de planification, basée sur l’étude de la connexité des espaces des configura-tions de prise. Ces espaces sont explorés par l’intermédiaire de graphes probabilistes. En particulier, un graphe est construit pour explorer GSn, l’espace des configurations de prise à n doigts, n étant le nombre de doigts de la main. Les arêtes de ce graphe sont des chemins linéaires dans GSn. Utiliser de tels chemins permet d’éviter le cul des mouvements de reconfiguration de prise et donc de réduire les temps de cal-cul et l’espace mémoire requis par la construction du graphe. Ces chemins ne sont pas cinématiquement réalisables puisque la pose de l’objet et la position des contacts ne peuvent changer indépendamment mais leur utilisation est rendue possible par la généralisation de la propriété de réduction introduite par Alami et al. [ALS94]. Les mouvements de changement de prise qui requièrent d’être explicitement calculés au cours de la construction du graphe, sont pris en compte lors d’une étape de fusion des composantes connexes du graphe. Ces fusions sont réalisées à l’aide de chemins élé-mentaires respectant la cinématique de la manipulation coordonnée. Ces chemins sont appelés chemins de ressaisie et chemins de transfert. Une fois que les configurations initiale et finale appartiennent à une même composante connexe du graphe, les chemins dans GSn sont décomposés en une suite de mouvements de déplacement de l’objet et de reconfiguration de la prise (chemins de transfert et de ressaisie), cinématiquement réalisables. Pour assurer la stabilité des chemins construits, un critère de stabilité de la prise (fermeture de force) est vérifié le long des chemins, lors de leur construction.
Pour valider cette approche, une plate-forme de simulation a été développée et a permis de planifier différentes tâches de manipulation dextre avec une main à quatre doigts. Le planificateur offre des performances très intéressantes en terme de temps de
calcul et a permis de résoudre des problèmes complexes tels qu’aucun résultat pour des problèmes de difficulté équivalente n’avait jamais été présenté jusqu’à présent.
La méthode proposée s’applique à n’importe quel type de main, quel que soit son nombre de doigts mais, comme elle explore uniquement GSnet GSn−1, elle peut man-quer des solutions si la main robotisée et le modèle des contacts doigt-objet permet la prise avec un nombre différent de doigts. Pour remédier à cela, nous avons proposé une méthode légèrement différente qui s’applique à une main à cinq doigts et consiste à construire un graphe pour explorer chacune des cinq composantes connexes de GS4 à l’aide de chemins linéaires dans cet espace et à tenter de fusionner les différents graphes à l’aide de chemins linéaires dans GS5 ou de chemins de transfert-ressaisie (dans GS3).
Enfin, une variante de la méthode proposée a été développée pour prendre en compte le roulement relatif des surfaces de contact au cours de la manipulation de l’ob-jet. Les différentes modifications nécessaires, concernant la représentation des prises et le calcul de chemins de transfert, ont été présentées en détail.
Perspectives
Le travail présenté possède quelques limitations dont le traitement pourrait faire l’objet de développements futurs. Une de ces limitations concerne la modélisation des contacts entre les doigts et l’objet. Nous avons supposé que les surfaces de contacts sont indéformables, comme cela est généralement admis dans la littérature. Cependant, cette restriction sur les contacts réduit fortement l’ensemble des prises possibles de l’objet. D’abord parce que les contacts entre les doigts et les arêtes et autres parties pointues de l’objet sont impossibles car ils seraient beaucoup trop instables. Ensuite parce que l’utilisation de contacts ponctuels rend les prises beaucoup moins stables que si elles étaient effectuées à l’aide de contacts déformables. La réduction de l’ensemble des prises rend la manipulation plus difficile et ralentit la résolution d’un problème de planification. De même, limiter la zone de contact des doigts à leurs extrémités peut poser des difficultés, particulièrement si les domaines de travail des doigts de la main utilisée ne sont pas répartis uniformément dans l’espace. Il serait intéressant que les contacts puissent se faire n’importe où sur la main, à l’image de la manipulation pratiquée par l’homme, qui fait parfois participer la paume de la main ou l’intérieur des doigts aux prises. Enfin, on peut également mentionner la gestion du glissement parmi les améliorations possibles liées aux contacts. Utiliser le glissement des points de contact permettrait d’enrichir la palette de mouvements de manipulation du robot.
Une autre limitation porte sur la validation expérimentale de la méthode de pla-nification. Toutes les expériences présentées dans ce mémoire ont été réalisées en si-mulation. Passer à des expérimentations réelles permettrait une meilleure validation et donnerait peut-être des idées d’amélioration de la méthode. Cela permettrait également d’associer la planification aux autres travaux de recherche concernant la manipulation
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dextre, pour tester leurs performances respectives en situation réelle. La planification s’insérerait ainsi dans une chaîne complexe comprenant la reconnaissance de l’objet, le mouvement d’approche de la main, la stratégie de prise de l’objet permettant de choi-sir les configurations initiale et finale déchoi-sirées et, une fois la planification effectuée, le calcul et l’optimisation des consignes d’effort puis l’exécution des mouvements, contrôlée par un système d’asservissement.
Indépendamment des développements liés aux limitations de la méthode de planifi-cation proposée, il est possible d’envisager d’autres appliplanifi-cations de ce travail de thèse. On pourrait, par exemple, imaginer intégrer la méthode de planification à un système plus complexe autorisant la manipulation à deux mains. Cela apporterait de nouvelles capacités de manipulation, adaptées à des tâches telles que l’assemblage ou le travail avec deux outils. Une application plus directe consisterait à adapter le planificateur au problème de la locomotion d’un robot à pattes. La marche est en effet très proche de la manipulation dextre. De la même façon que la méthode proposée permet de réduire les calculs des mouvements de reconfiguration de prise dans le cas de la manipulation, les calculs des levers de patte pourraient se limiter à l’enjambement des obstacles et au calcul de la trajectoire solution.