contributions à la commande de robots sous contraintes

Contributions à la Commande de Robots sous Contraintes

Contributions to the control of constrained robots

Sébastien Rubrecht Sous la direction de : Philippe BidaudMichel de BroissiaVincent Padois

Contexte Formulation Resolution Conclusion

Projet TELEMACH

Maintenance Téléopérée

ConceptionCommande

23 Septembre 2011 Contributions à la Commande de Robots sous Contraintes 2/38


Un Problème de Conception : morphologie du bras


Optimisation

Banque de segments

Evaluation : suivi de trajectoire en tête de coupe

Morphologies de manipulateurs

105

Rubrecht, S., Padois, V., and Bidaud, P. (2009). New Horizons in Evolutionary Robotics, Evolutionary Design of a Robotic Manipulator for a Highly Constrained Environment, pages 59–64. Springer.

[Sallé2004]


Un Problème de Commande


Spécifications

Commande multiobjectifs

Commande temps réel Commande sûre Commande performante


Un Problème de Commande sûre


Spécifications

Commande sûre en environnement contraint et hostile


Un Problème de Commande performante


Spécifications

Commande performante en environnement réduit et encombré

[Maciejewski 1985] [Sentis 2005]


Commande

Cinématique inverse

Synthèse

23 Septembre 2011Contributions à la Commande de Robots sous Contraintes

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Formulation du problème de commande

Commande sûre

Commande performante


Formulation du Problème de Commande

Commande




Contraintes considérées


Etat étendu

Variable

Position articulaire

Distance opérationnelle

Vitesse articulaire

Accélération articulaire


Sécurité au niveau de la commande


Le système est en sécurité instantanée lorsque ses contraintessont respectées

Le système est en sécurité absolue lorsque ses contraintes ne pourront jamais être violées.


Sécurité au niveau de la commande


[Wieber2008]

[Fraichard2007]

[Broquère2011]


Reformulation

Cas 1: position, vitesse et accélération


Conclusion

Modification expression des contraintes Système en sécurité absolue




Rubrecht, S., Padois, V., Bidaud, P., de Broissia, M., and Da Silva Simoes, M. (2011). Motion safety and constraints compatibility for multibody robots. Revision submitted – Autonomous Robots.


?

?

?

Cas 2 : position, obstacle, vitesse, accélération


?

Conclusion

Incompatibilités toujours possibles Sécurité non assurée.


Formulation des contraintes


Expression

Compatibilité ?

Commande


Algorithme pour la sécurité


Comportement alternatif sûr

Commande


Sécurité


Décélération maximale : Alternative Safe Behavior ASB1


Robot statique + Sécurité instantanée Sécurité absolue


Décélération maximale: ASB1




Décélération maximale ASB1




Décélérations mixtes : Alternative Safe Behavior ASB2


Décélérations mixtes ASB2



[Faverjon1987]


Décélérations mixtes ASB2



Résolution du problème de commande


Commande

Sécurité



Critères d’évaluation


Spécifications

Commande sûre

Commande performante en environnement encombré

•Respect des contraintes

•Optimalité locale

•Bon comportement global


Problème de commande à résoudre


Trouver tel que

Sous des contraintes strictes

…

Cadre multiobjectif hiérarchique


Absence de contraintes : tâches de suivi, tâche d’évitement (actif)

Contraintes en 1erObjectif en 1er

Multiobjectif, inversion directe


[Maciejewski 1985]

[Sentis 2005]


Clamping

Clamping


[Baerlocher 2004]

Calcul du modèle courant

Calcul mvmt

Modification Jacobienne

Respect contraintes?

Clamping


+


Vers une Commande Compliante aux Contraintes CCC

Méthode CCC

• Résolution itérative• Formalisme d’inversion directe (projecteurs)• Eloignement contraintes par évitement actif

o Priorité basse dans la hiérarchie des tâcheso Potentiels d’évitement saturés

Inversion directe Résolution Itérative

Contraintes non respectées

Formalisme universel

Evitement actif

Oscillations

Potentiel d’évitement inverse : non optimal et termes infinis.

+Commande sûre

Restreint aux butées

Pas de mouvements d’évitement

Pas d’oscillations, bon suivi

Pas de vitesses infinies

+

++


CCC : Synthèse


Priorité 1

Priorité 2

Priorité 3

Evitement passif

Evitement actif


Calcul du modèle courant

Calcul du mouvement

Choix Combinaison de

Contraintes

Respect contraintes?

Scaling

Err < eps?


CCC: Algorithme


CCC : simulation


Rubrecht, S., Padois, V., Bidaud, P., and de Broissia, M. (2010a). Advances in Robot Kinematics, Constraint compliant control for a redundant manipulator in a cluttered environment, pp. 367–376. Springer


Résultats: CCC


Distance aux obstacles (m) Position opérationnelle (m)


Prise en compte des contraintes d’accélération



Utilisation d’une configuration déplacée


Rubrecht, S., Padois, V., Bidaud, P., and de Broissia, M. (2010b). Constraints compliant control: constraints compatibility and the displaced configuration approach. In Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pages 677–684.


Conclusions and Perspectives


Conclusions


Bilan

• Formalisme de sécurité commande

• Méthodes de maintien de la sécurité

• Etudes de cas et vérifications expérimentales

• Principe d’évitement passif

• Commande multiobjectif à hiérarchie stricte respectant les contraintes

• Commande à itération unique sûre et performante

CCC


Perspectives


Travaux à venir

• Mise au point d’une politique actif/passif

• Détermination de points déplacés dédiés suivant la mission

• Extension au cadre dynamique

• Extension à d’autres contraintes: obstacles mobiles, limites de couple



Merci!


Compléments


Application : Conception par Algorithme Génétique


Un Problème de Conception

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Population Parent

Critère d’arrêt Sélection

Opération GénétiqueEvaluation

Remplacement

Population enfant

Population génitriceGénération

Définition d’une banque de segments pour créer une population de robots aléatoires

Suivi de trajectoires en tête de coupe

Spécifications

Bonne évaluation


Choix d’un génotype



Indicateurs et Commande


Indicateurs

• Erreur de suivi

• Nombre de DDL

• Longueur du robot

• Collision / segment / pas de tps

Evaluation

• Présim : 40 pts

• 360 pts 3D

• 9 m

• Cinématique

Paramètres Génétiques

• Cross over : 13 %

• Mutation : 10 %

• Générations : 500

• Individus : 150

CCC

• Contraintes : Vitesse, obstacle.

• Impact: nature des indicateurs

• Impact: relations entre

indicacteurs


Résultats


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Documents