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E.5 Contrˆoleur de trajectoire r´eactif

E.5.5 R´esults et comparaison

Nous nous focalisons ici sur quelques r´esultat qui montre comment le contrˆoleur est int´egr´e dans un manipulateur qui interagit avec les humains. Les performances de g´en´erateur de trajectoire sont pr´esent´es plus en d´etail dans [Broquere 08c].

La figure E.25pr´esente les r´esultats d’un suivi de cible par le contrˆoleur pendant 25s. Afin de simplifier, nous ne pr´esentons que l’axe X . La ligne pointill´ee noire correspond `a la position de la cible g´en´er´ee par le syst`eme de vision 3D. La ligne rouge correspond `a la position du robot. Les deux courbes du bas montrent la vitesse et l’acc´el´eration. Tout

Figure E.25: R´esultats d’un suivi de cible : position en m, vitesse en ms−1et acc´el´eration en ms−2de l’organe terminal du robot pendant une phase de suivie de 25 s. La ligne pointill´ee noire correspond `a la position de la cible, on peut observer le bruit du syst`eme de vision 3D. La ligne rouge correspond `a la position du robot qui suit la cible avec un retard. La position du robot est calcul´ee `a l’aide du mod`ele g´eom´etrique et des positions articulaires mesur´ees alors que sa vitesse et son acc´el´eration sont obtenues par d´erivation. La vitesse, l’acc´el´eration ´etant le jerk sont limit´es, le mouvement de suivi est souple.

d’abord, nous pouvons remarquer que le contrˆoleur se comporte de mani`ere robuste en pr´esence de bruit sur le signal d’entr´ee. D’autre part, la vitesse, l’acc´el´eration et le jerk du robot sont born´es car le syst`eme calcule des trajectoires de type V.

La figureE.26montre une tˆache compl`ete de manipulation qui illustre le comportement du contrˆoleur. L’´evolution de la position du robot est pr´esent´ee sur la figureE.27dans les coordonn´ees du rep`ere de base du robot (voir figureE.18). Lorsque le robot voit l’objet tendu par l’humain, la tˆache de planification calcule une prise, puis un chemin et enfin la trajectoire pour que le robot r´ealise la tˆache.

Le contrˆoleur divise la trajectoire en trois segments et choisit un mode de contrˆole pour construire une primitive de contrˆole pour chaque segment. Le premier segment est un suivi de trajectoire d´efinie dans le rep`ere du robot, le second d´efinit un suivi du point d’entr´e de la trajectoire du troisi`eme et le dernier segment d´efinit un suivi de trajectoire d´efini dans le rep`ere de l’objet.

Pendant le suivi de cible, l’humain est distrait par l’arriv´ee d’un second humain et prend un moment pour donner un deuxi`eme objet `a cette personne. Le logiciel d´etecte cet

Figure E.26: (1): Le contrˆoleur doit assurer la saisie de l’objet tendu par un humain. Il suit le premier segment de trajectoire dans le rep`ere du robot. (2): L’objet de d´eplace et le robot suit la cible. (3): Un deuxi`eme humain distrait l’humain qui tend l’objet, et le contrˆoleur suspend la tˆache. (4): L’humain reprend la tˆache et tend `a nouveau la cassette au robot qui reprend lui aussi la tˆache et attrape l’objet.

´ev´enement en surveillant le coˆut de la carte de visibilit´e de l’humain. Suite `a cet ´ev´enement, le contrˆoleur suspend la tˆache. Lorsque l’humain regarde `a nouveau le robot et qu’il ram`ene l’objet dans la zone de l’´echange, le contrˆoleur reprend le suivi, puis termine la tˆache.

La performance du suivi de cible peut ˆetre observ´e entre les instants b et c d’une part et d et e d’autre part. Le contrˆoleur a accompli la tˆache sans que le planificateur ait dˆu re-planifier la tˆache ou la trajectoire. Ces r´esultats montrent la r´eactivit´e des contrˆoleurs bas´es sur la g´en´eration de trajectoire en ligne et en particulier la r´eactivit´e vis `a vis des hu- mains. Ce type de contrˆoleur facilite l’interaction avec les humains. Avant la r´ealisation de ce contrˆoleur, l’humain devait tendre l’objet sans bouger pour que le robot le saisisse, main- tenant le robot peut r´ealiser la tˆache mˆeme si l’humain bouge sa main pendant l’´echange.

E.5.6 Conclusion

Nous avons pr´esent´e un contrˆoleur de trajectoire r´eactif et montr´e quelques r´esultats relatifs `a la saisie par le robot d’un objet tendu par un humain.

Les premiers r´esultats pr´esent´es illustrent la polyvalence des contrˆoleurs bas´es sur la g´en´eration de la trajectoire en ligne. Dans l’exemple pr´esent´e ici, le contrˆoleur change de rep`ere et suspend la tˆache pendant que l’humain est distrait.

Figure E.27: Mouvement de l’organe terminal du robot dans le rep`ere du robot. Le mouve- ment commence `a l’instant a. De a `a b, le contrˆoleur suit le premier segment de trajectoire T1 dans Fr. De b `a c et de d `a e: le contrˆoleur r´ealise un suivi de cible. De c `a d: le contrˆoleur suspend la tˆache. De e `a la fin: le mouvement de saisi est contrˆol´e dans le rep`ere Fo.

Le contrˆoleur de trajectoire propos´ee utilise un g´en´erateur de trajectoire en ligne pour construire une trajectoire qui rejoint la trajectoire `a suivre. Il est tr`es simple `a utiliser et `a mettre en œuvre et fournit une solution efficace pour suivre des trajectoires ou des objets en mouvement dans le contexte de l’interaction entre humains et robots. Plus pr´ecis´ement, il peut adapter les limites cin´ematiques `a l’´etat ´evolutif de la sc`ene et commuter entre deux trajectoires ou deux modes de contrˆole.

Le d´efi est maintenant d’´etendre ce type de contrˆoleur de trajectoire et le concept de primitives de contrˆole pour g´erer les forces et donc les ´ev´enements produit par la surveil- lance des forces. De mˆeme l’extension au contrˆole de manipulateurs mobiles `a deux bras soul`eve de nombreux probl`emes int´eressants.

d'interagir dans des environnements peu structurés. Dans ce contexte, le robot doit réagir et adapter s

comportement aux évolutions de l'environnement et aux activités des humains.L'utilisation de

planificateur de mouvement ne permet pas au robot d'être suffisamment réactif, aussi nous proposons u

controleur de trajectoire réactif capable de suivre une cible, de réagir aux changement d'atitudes des

humains ou de prévenir les évènements et, en particulier, les collisions.

on

n

lation.

Pour fiabiliser le contrôleur de trajectoire, nous utilisons des techniques de fusion de données récentes

afin d'identifier les mouvements ou de détecter des forces associées des évènements.

Nous proposons d'utiliser un capteur de force six axes pour estimer les paramètres d'inertie des objets

manipulés, puis d'utiliser ces paramètres pour compléter le contrôle visuel et calculer les forces de

contact entre l'organe terminal du robot et son environnement.

L'utilisation de technique d'apprentissage permet d'analyser et de classifier les forces de contact pour

détecter différents évènements tels que la saisie de l'objet par un humain ou le contact entre le robot ou

l'objet transporté et l'environnement.

Ce travail a été intégré et testé sur les robots jido et PR2 du LAAS-CNRS dans le cadre des projets

européens DEXMART et SAPHARI et des projets ANR ASSIST et ICARO.

Mots clés: Robotique, contrôle de trajectoire, fusion de données, apprentissage, interaction

homme-robot, manipu

changes and human activities. The robots based on motion planning are not able to adapt fast enough, so

we propose a reactive trajectory controller to track targets, react to human activities and prevent event

like collisions.

nvironment.

his work, conducted as part of the European projects DEXMART and SAPHARI, and the ANR projects

f

eywords: Robotics, Trajectory control, Sensor Fusion, Machine Learning, Human-Robot Interaction,

The reliability of the proposed trajectory controller is based on recent fusion techniques to identify

movements and detect forces associated to events. We propose to employ a 6D force/torque sensor to

estimate the inertial parameters of the manipulated objects, then the parameters are used to complement

the visual tracking process and to compute the contact forces between the robot end-effector and the

environment. The contact forces are analyzed and classified by using learning techniques to detect

different events, such as human grasping the object or collision between the object and the e

T

ASSIST and ICARO, has been integrated and validated on the Jido and the PR2 robot platforms o

LAAS-CNRS.

K

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