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Poste  de  thèse  2018/2019      

1 Environnement  

Equipe  de  recherche  :  Equipe  DIDS,  Laboratoire  génie  de  Production  (LGP),  INP-­‐ENI  de  Tarbes

Directeur  de  thèse  :  Nom,  Prénom  :  FOURQUET  Jean-­‐Yves,  Professeur  des  Universités  Adresse  mail  :  jean-­‐yves.fourquet@enit.fr  ED  de  rattachement  :  EDSYS  

Co-­‐directeur  de  thèse  :  Nom,  Prénom  :  BENOUSSAAD  Mourad,  Maître  de  conférences.  Adresse  mail  :  mourad.benoussaad@enit.fr  ED  de  rattachement  :  EDSYS  

Calendrier:  Date  limite  de  candidature  :  15/04/2018  Début  de  la  thèse:  01/10/2018    Durée  :  3  ans    

2 Intitulé  

Interaction  Physique  Homme-­‐Robot  (pHRI)  pour  la  Co-­‐manipulation  d’objets  basée  sur  la  Commande  Compliante  Adaptative        

3 Contexte  La   robotique   des   années   futures   se   doit   d’être   plus   collaborative   et   interactive   avec   l’humain   pour  accomplir  des   tâches  plus  complexes,   fastidieuses  et   répétitives  pour   l’humain  mais  aussi   complexes  en  termes   de   prises   de   décision   pour   le   robot.   En   effet,   la   collaboration   et   l’interaction   homme-­‐robot  émergent  dans  diverses  applications,  allant  de  l’industrie  à  la  robotique  d’assistance  à  la  personne  et  aux  exosquelettes.  Ces  modalités   reposent   sur   la   capacité   de   certains   types   de   robots,   couramment   appelés   «   cobots   »,   à  travailler  en  réelle  interaction  avec  l’homme,  à  l’accompagner  et  à  l’aider  dans  la  réalisation  de  tâches,  en  améliorant   les   critères  d’ergonomie,  de  pénibilité  et  de   sécurité,   tout  en  bénéficiant  de   l’intelligence  de  l’opérateur  humain  [1].      Une  des  tâches  essentielles  est  la  co-­‐manipulation  d’objets  à  des  fins  de  déplacement,  de  positionnement  dans  l’espace  ou  de  co-­‐manipulation  d’outils  [2].  Ce  type  de  tâche  fait  appel  à  des  problématiques  connues  dans  la  littérature  sous  le  nom  d’interaction  physique  Homme-­‐Robot  (ou  pHRI  pour  physical  Human-­‐Robot  Interaction)   [3]   qui   est   un   domaine   peu   traité   en   robotique   collaborative.   Il   implique   particulièrement  l’interaction   continue   qui   est   encore  moins   traitée,   par   la   complexité   qu’elle   apporte,   comparée   à   une  

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interaction   ponctuelle   [4],   où   l’homme   et   le   robot   se   partagent   l’espace   de   travail.   Pour   cela,   il   est  nécessaire   pour   le   robot   de   percevoir   et   d’interpréter   les   informations   de   l’opérateur,   indiquant   ses  mouvements  et  les  efforts  qu’il  exerce  sur  l’objet  co-­‐manipulé  [5].  La  maîtrise  de  ces  mesures,  pour  la  mise  en  œuvre  de  consignes  et  de  lois  de  commande  adaptées,  doit  permettre  une  meilleure  réalisation  de  la  tâche  collaborative  par  une  programmation  adaptée  des  mouvements  du  robot.      L’objectif  principal  de  cette  thèse  est  d’explorer  des  stratégies  de  commande  robotiques  permettant  la  co-­‐manipulation  d’objets  de   tailles   et   de  poids  différents.   Cette   interaction  physique  doit   être   en   continue  tout   en   assurant   la   stabilité  de   l’interaction   ainsi   que   la   sécurité   et   le   confort  de   l’opérateur.   Pour   cela,  l’opérateur  humain  doit  être  considéré  comme  «  leader  »,  par  son  intelligence  et  ses  capacités  de  prise  de  décision,   et   le   robot   comme   un   «   follower   »   qui   analyse   et   interprète   les   actions   de   l’opérateur   afin  d’adapter  sa  commande  [5].  Ceci  permet  à  l’opérateur  de  guider  l’exécution  de  la  tâche,  donnant  ainsi  au  robot  un  comportement  purement  «  réactif  ».      Les   travaux   de   thèse   s’orienteront   vers   l’application   de   lois   de   commande   asservies   en   effort   [6]   et  compliantes   (comportement  moins   rigide)  afin  d’atteindre  nos  objectifs.  Pour  cela,  nous  allons  explorer  deux   catégories   de   commande   en   effort   :   la   commande   en   effort   directe   (nécessitant   une  mesure   de  l’effort)   et   la   commande   en   effort   indirecte   (sans   réelle   mesure   de   l’effort)   [3].   Une   évaluation  comparative   entre   chaque   type   de   commande   est   envisagée.   Ainsi,   ces   lois   de   commande   nécessitent  l’utilisation  du  modèle  dynamique  du  robot  en  situation  de  contact  avec  son  environnement  [7].    Par  ailleurs,  ces  travaux  devront  s’accomplir  en  plusieurs  étapes  avec  différents  niveaux  de  connaissance  de  la  tâche.  On  supposera,  dans  un  premier  temps,  la  connaissance  partielle  de  l’intention  de  l’opérateur  (mouvement  de  rotation  ou  de  translation  de  l’objet)  avec  une  méconnaissance  des  mesures  quantitatives  de  l’intention  (les  mouvements  et  les  efforts)  qui  seront  intégrés  sous  forme  de  consignes  dans  le  schéma  de  commande  du  robot.  Dans  un  deuxième  temps,  il  est  prévu  d’ignorer  toutes  connaissances  a  priori  de  l’intention  de   l’opérateur  et  de  mettre  en  place  des  stratégies  de  prédiction  de   l’intention  globale  basée  sur  des  modèles  qui  restent  à  explorer  et  à  définir  [8].    La  loi  de  commande  envisagée  donnera  au  robot  un  comportement  dont  le  degré  de  compliance  reste  à  définir  en  trouvant  un  certain  compromis.  En  effet,  plus  de  compliance  présente  l’avantage  d’être  moins  dangereux   mais   peu   précis,   alors   que   moins   de   compliance   apporterait   davantage   de   précision   mais  présente  moins  de  confort  et  plus  de  risque  pour  l’opérateur.  Contrairement  à  la  majorité  des  travaux  sur  ce  sujet,  où  la  compliance  du  robot  est  prédéfinie  et  ne  varie  pas  durant  la  tâche,  nous  allons  explorer  dans  cette  thèse  une  idée  originale  qui  consiste  à  faire  varier  la  compliance  du  robot  tout  au  long  de  la  tâche,  en  tenant  compte  des  changements  des  états  du  robot  et  de  l’opérateur.      Dans   un   premier   temps,   nos   méthodes   et   stratégies   de   commande   seront   testées   sur   des   outils   de  simulation.   Elles   seront,   dans   un   second   temps,   adaptées   et   implémentées   pour   une   validation  expérimentale  sur  le  robot  collaboratif  iiwa  de  la    société  Kuka,  disponible  au  LGP  de  Tarbes.    

4 Problématique  et  verrous  scientifiques  Afin  d’atteindre  les  objectifs  de  la  thèse,  un  certain  nombre  de  verrous  scientifiques  devront  être  abordés  et  levés.    Le  premier  verrou  important  de  cette  thèse  concerne  la  synthèse  de  lois  de  commande  du  robot  qui  soient  adaptées  au  contexte  de   l’interaction  physique  homme-­‐robot   (pHRI)  continue.  Ces   lois  doivent  être  à   la  fois   compliantes   pour   l’opérateur   et   efficaces   pour   l’accomplissement   de   la   tâche   et   sa   précision.   Pour  cela,   nous   nous   focaliserons   sur   les   lois   de   commandes   en   effort   indirectes   [3]   (les   commandes   en  impédance,   en   admittance   [9]   et   basées   sur   le   principe   du   mécanisme   virtuel   [10]).   Ainsi,   l’approche  

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originale  qui  sera  explorée  consistera  à  adapter  en  ligne  les  paramètres  d’impédance,  d’admittance  [11]  ou  ceux  basés  sur  le  mécanisme  virtuel  lors  d’une  tâche  collaborative  en  fonction  des  mesures  du  robot,  de  l’opérateur  et  de  l’évolution  de  la  tâche.  Dans  ce  contexte,  une  approche  prédictive  de  la  commande  est  envisagée   [12].   On   prévoit   également   d’améliorer   la   co-­‐manipulation   en   étendant   la   notion   de   «  transparence  »  du  robot  à  l’ensemble  du  robot  et  de  l’objet  co-­‐manipulé.      Le  deuxième  verrou  concerne  les  conditions  de  la  stabilité  de  l’interaction  homme-­‐robot  [13]  qui  constitue  un  élément  majeur  de  la  sécurité  de  l’opérateur  lors  d’une  tâche  de  co-­‐manipulation.  Ainsi  pour  toutes  les  lois   de   commande  explorées,   une   analyse  de   la   stabilité   d’interaction   en   termes  d’entrée  bornée   sortie  bornée  (BIBO)  devra  être  réalisée.  Dans  ce  sens,  une  commande  en  effort  basée  sur  la  passivité,  qui  reste  peu  explorée  [14],  sera  abordée  en  étendant  la  commande  en  position  classique.  De  plus,  les  résultats  de  travaux  autour  de  l’analyse  de  la  stabilité  d’interaction  entre  l’homme  et  un  robot  téléopéré  devront  être  exploités.      Le  troisième  verrou  concerne  la  synthèse  de  lois  de  génération  de  consigne  et  d’adaptation  en  ligne  des  paramètres  de  la  commande  (en  impédance,  en  admittance  ou  basé  sur  le  mécanisme  virtuel),  à  partir  des  mesures  et  de  l’analyse  de  :  -­‐   l’état  de  l’opérateur  humain  et  de  sa  prédiction,  -­‐   la  situation  géométrique  et  dynamique  du  robot,    -­‐   l’évolution  de  la  tâche  dans  l’environnement.  Ces  adaptations  de  paramètres  devront  améliorer   la  rapidité  d’exécution  de  la  tâche  et  sa  précision  tout  en  assurant  la  sécurité  de  l’opérateur,  en  répondant  au  compromis  posé  ci-­‐dessus  entre  la  compliance  et  la  précision   de   la   commande   [15].   Ainsi   les  modalités   de   ces   adaptations   en   ligne   restent   à   aborder   et   à  définir.   De   plus,   la   génération   en   ligne   de   consignes   à   partir   des   actions   de   l’opérateur   introduira   des  problématiques  liées  à  la  singularité  du  robot,  qu’il  faudra  traiter.        

5 Contribution  attendue    L’objectif  de  cette  thèse  est  de  faire  collaborer  l’homme  et  le  robot  en  co-­‐manipulant  des  objets  de  tailles  et   poids   différents   tout   en   offrant   un   comportement   qui   soit   à   la   fois   sûr   (stabilité   de   l’interaction)   et  confortable   pour   l’homme,   mais   aussi   suffisamment   précis   pour   la   réalisation   de   la   tâche.   Les   lois   de  commande  doivent   intégrer   les   informations  de  mouvement  et  d’effort   liées  aux  actions  de   l’opérateur  humain,   mais   également   s’adapter   au   cours   de   la   tâche   pour   assurer   un   meilleur   compromis   entre   la  compliance  et  la  précision.      Les   résultats   de   cette   thèse   devront   contribuer   à   l’établissement   des  modalités   d’interaction   physique  homme-­‐robot   dans   le   cadre   d’une   tâche   collaborative   et   d’envisager   une   interaction   conjointe   homme-­‐robot  avec  le  reste  de  l’environnement  pour  des  tâches  plus  complexes.  Les  perspectives  de  ces  travaux  sont  de   faire  évoluer   le   comportement   robot  pour  devenir  de  plus  en  plus   «  proactif   »,   en   le  dotant  de  capacités  de  prédiction  de  l’intention  de  l’opérateur.    Enfin,   la  mise  en  œuvre  de  ces  concepts  sur   le  robot  collaboratif   iiwa  de  la  société  Kuka  constituera  une  validation  expérimentale  significative.  

6 Bibliographie  [1]   A.  Cherubini,  R.  Passama,  A.  Crosnier,  A.  Lasnier,  and  P.  Fraisse,  “Collaborative  manufacturing  with  

physical  human-­‐robot  interaction,”  Robot.  Comput.  Integr.  Manuf.,  vol.  40,  pp.  1–13,  2016.  

[2]   L.  Peternel,  N.  Tsagarakis,  and  A.  Ajoudani,  “Towards  Multi-­‐Modal  Intention  Interfaces  for  Human-­‐Robot,”  pp.  2663–2669,  2016.  

[3]   A.  De  Santis,  B.  Siciliano,  A.  De  Luca,  and  A.  Bicchi,  “An  atlas  of  physical  human  –  robot  interaction,”  Mech.  Mach.  Theory,  vol.  43,  pp.  253–270,  2008.  

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[4]   A.  De  Luca  and  F.  Flacco,  “Integrated  control  for  pHRI:  Collision  avoidance,  detection,  reaction  and  collaboration,”  Proc.  IEEE  RAS  EMBS  Int.  Conf.  Biomed.  Robot.  Biomechatronics,  pp.  288–295,  2012.  

[5]   T.  Wojtara,  M.  Uchihara,  H.  Murayama,  S.  Shimoda,  S.  Sakai,  H.  Fujimoto,  and  H.  Kimura,  “Human–robot  collaboration  in  precise  positioning  of  a  three-­‐dimensional  object,”  Automatica,  vol.  45,  no.  2,  pp.  333–342,  Feb.  2009.  

[6]   L.  Villani  and  J.  De  Schutter,  “Force  Control,”   in  Springer  Handbook  of  Robotics,  B.  Siciliano  and  O.  Khatib,  Eds.  Berlin,  Heidelberg:  Springer  Berlin  Heidelberg,  2008,  pp.  161–185.  

[7]   L.  Saab,  O.  E.  Ramos,  F.  Keith,  N.  Mansard,  P.  Souères,  and  J.  Y.  Fourquet,  “Dynamic  Whole-­‐Body  Motion  Generation  Under  Rigid  Contacts  and  Other  Unilateral  Constraints,”  IEEE  Trans.  Robot.,  vol.  29,  no.  2,  pp.  346–362,  2013.  

[8]   T.   Flash   and   N.   Hogans,   “The   Coordination   of   Arm   Movements:   An   Experimentally   Confirmed  Mathematical  Model,”  J.  Neurosci.,  vol.  5,  pp.  1688–1703,  1985.  

[9]   S.   Buerger   and   N.   Hogan,   “Impedance   and   Interaction   Control,”   in   Robotics   and   Automation  Handbook,  CRC  Press,  2004,  pp.  368–391.  

[10]   J.   Dumora,   “Contribution   à   l’interaction   physique   homme-­‐robot  :   application   à   la   comanipulation  d’objets  de  grandes  dimensions,”  L’UNIVERSITÉ  MONTPELLIER  2,  2014.  

[11]   V.   Duchaine   and   C.   M.   Gosselin,   “General   Model   of   Human-­‐Robot   Cooperation   Using   a   Novel  Velocity   Based   Variable   Impedance   Control,”   Second   Jt.   EuroHaptics   Conf.   Symp.   Haptic   Interfaces  Virtual  Environ.  Teleoperator  Syst.,  pp.  446–451,  Mar.  2007.  

[12]   M.  Benoussaad,  K.  Mombaur,   and  C.  Azevedo-­‐Coste,   “Nonlinear  model   predictive   control   of   joint  ankle  by  electrical  stimulation  for  drop  foot  correction,”  in  2013  IEEE/RSJ  International  Conference  on  Intelligent  Robots  and  Systems,  2013,  pp.  983–989.  

[13]   V.  Duchaine  and  C.  M.  Gosselin,  “Investigation  of  human-­‐robot  interaction  stability  using  Lyapunov  theory,”  in  2008  IEEE  International  Conference  on  Robotics  and  Automation,  2008,  pp.  2189–2194.  

[14]   C.  Ott,   A.   Albu-­‐Schaffer,   A.   Kugi,   and  G.  Hirzinger,   “On   the   Passivity-­‐Based   Impedance   Control   of  Flexible  Joint  Robots,”  IEEE  Trans.  Robot.,  vol.  24,  no.  2,  pp.  416–429,  2008.  

[15]   A.  Muhammad  Rehan,  “Compliance  Control  of  Robot  Manipulator  for  safe  Physical  Human  Robot  Interaction,”  Doctoral  thesis,  Örebro  University,  2011.  

 

7 Mots  Clefs  Interaction  Physique  Homme-­‐Robot  (pHRI),  co-­‐manipulation  d’objets,  commande  compliante,  commande  en  impédance/admittance,  mécanisme  virtuel,  analyse  d’action  et  d’intention.    

8 Contact  pour  candidature  Le  candidat  doit  avoir  ou  préparer  un  diplôme  d’ingénieur  ou  Master  2  en  robotique,  en  automatique,  en  théorie  des  systèmes  ou  dans  un  domaine  proche.   Il  doit  également  avoir  une  expérience  de  recherche.  Pour  candidater,   il   faut  envoyer  une   lettre  décrivant  votre  parcours  et  vos  motivations  ainsi  qu’un  CV  à  :  mourad.benoussaad@enit.fr  (Tel.  +33  (0)5  67  45  01  11).