Academic literature on the topic 'Commande et génération dynamique de tâches'

Résumé Au-delà des obstacles d’ordre économique pour assurer une relève adéquate dans le secteur agricole, se dégage l’importance des aspects relationnels dans l’ensemble du processus du transfert de ferme pour les personnes impliquées dans une telle démarche, plus particulièrement dans la gestion agricole. Les résultats d’une enquête auprès de propriétaires de ferme et de leur relève permet d’éclairer deux aspects fort importants dans ce processus : le niveau de préparation et la dynamique interne du transfert de ferme. Dans cette dynamique, il est question du degré d’intégration des jeunes dans la gestion des tâches et de la distribution du pouvoir entre l’agriculteur âgé et sa relève.

Cet article s’attache à comprendre le lien entre la dynamique de l’équipe de direction, ses caractéristiques et le processus d’hypercroissance. Un cadre théorique fondé à la fois sur la théorie des échelons supérieurs – de première (Hambrick et Mason, 1984) et de seconde génération (Smith et al. 1994 ; Hambrick, 2007) – et sur la théorie de la croissance de la firme de Penrose (1959) nous amène à inverser le sens traditionnellement admis de la relation entre équipe dirigeante et hypercroissance, et à considérer la dynamique de l‘équipe de direction comme le résultat d’un apprentissage collectif émergeant de l’hypercroissance. L’analyse approfondie du cas d’une jeune entreprise à très forte croissance fournit une illustration concrète des propositions théoriques et révèle un apprentissage dont le coût psychologique est élevé devant l’ampleur de la tâche, lorsque la croissance est particulièrement rapide. Elle suggère, par ailleurs, l’existence d’un schéma séquentiel de diversification des expériences fonctionnelles et de la professionnalisation des services managériaux, provoquant une augmentation progressive de l’hétérogénéité au sein de l’équipe et une réallocation des tâches parmi ses membres.

La recherche en robotique connait un intérêt croissant pour la manipulation des objets mous : des tissus, des mousses ou tout autre objet déformable comme le caoutchouc. La déformation d’un tel objet est généralement modélisée par l’introduction de nouveaux degrés de liberté, ce qui rend plus complexe son contrôle. Dans le contexte de l’industrie du futur, la Manufacture Française des Pneumatiques Michelin souhaite moderniser son procédé de fabrication de pneumatiques qui consiste à assembler, couche par couche, des bandes et des nappes de gomme. Ces tâches, qui n’ont jamais été robotisées avant cette thèse, entrent dans le domaine de la manipulation robotique d’objets déformables (MROD).Issue d’une convention CIFRE (Convention Industrielle de Formation par la Recherche) de l’ANRT (Association Nationale de la Recherche et de la Technologie), cette thèse s’intéresse à cette problématique dans un contexte applicatif industriel à travers la conception d’une cellule robotique en apportant des solutions technologiques innovantes, notamment en termes d’actionnement, de perception et d’architecture de commande. Cependant, nous montrons que l’intégration de ces solutions est limitée par des problématiques classiques de la MROD, telles que la modélisation des déformations de l’objet, la perception multimodale ou encore la commande et la génération dynamique de tâches.Une première contribution apportée est l’adaptation d’algorithmes de traitement d’image issus de bibliothèques libres dans un contexte industrielle. Ces algorithmes remplacent des solutions industrielles du commerce et permettent une plus grande liberté de paramétrage pour chaque fonction. Le résultat est donc un assemblage de briques algorithmiques flexibles et adaptées aux spécificités du procédé de fabrication de pneumatiques.Cette thèse explore également l’utilisation d’un modèle physique réduit pour contrôler la tension dans une bande de gomme en suspension dont une extrémité est enroulée autour d’une bobine et l’autre extrémité est manipulée par un robot. Nous distinguons alors trois contributions : l’estimation par vision de la tension, une loi de commande en boucle fermée pour réguler la vitesse de rotation de la bobine et ainsi varier la longueur de la partie suspendue de la bande, et un algorithme de planification de la tension désirée.Une dernière contribution concerne une commande par retour visuelle permettant de joindre bout à bout les deux extrémités d’une nappe enroulée autour d’une surface cylindrique. Cette opération complexe se base sur la perception par vision et la reconstruction en 3D du bord de nappe ainsi qu’une loi de commande prenant en compte une mesure pondérée de l’erreur.Nos développements ont permis la conception et la réalisation d’un démonstrateur industriel qui se veut prêt à un déploiement en usine. Cela impose donc de prendre en compte dès le début de la réflexion scientifique les contraintes industrielles telles que l’encombrement, le temps de cycle, la matériel et l’architecture logicielle à disposition, ou encore les tolérances de qualité. Des validations expérimentales ont été réalisées sur ce banc d’essai<br>Robotics research is increasingly interested in the manipulation of soft objects: fabrics, foams or any other deformable object like rubber. The deformation of such an object is usually modeled by introducing new degrees of freedom, which makes its control more complex. In the context of the industry of the future, the Manufacture Française des Pneumatiques Michelin wishes to modernize its tire manufacturing process which consists of assembling, layer by layer, strips and plies of rubber. These tasks, which have never been robotized before this thesis, fall within the domain of robotic manipulation of deformable objects (RMDO).Through the CIFRE plan (French Industrial Research Training Convention) of the ANRT (French National Association for Technological Research), this thesis addresses this issue in an industrial application context through the design of a robotic cell by providing innovative technological solutions, especially in terms of actuation, perception, and control. However, we show that the integration of these solutions is limited by classical problems of RMDO, such as the modeling of object deformations, multimodal perception or dynamic control and generation of tasks.A first contribution is the adaptation of image processing algorithms from open-source libraries to an industrial context. These algorithms replace commercial industrial solutions and allow a greater freedom of parameterization for each function. The result is an assembly of flexible algorithmic bricks adapted to the specificities of the tire manufacturing process.This thesis also explores the use of a reduced physical model to control the tension in a suspended gum strip, one end of which is wrapped around a spool while the other is manipulated by a robot. We distinguish three contributions: vision-based estimation of the tension, a closed-loop control law to regulate the rotation speed of the reel and thus vary the length of the suspended part of the strip, and a planning algorithm to achieve the desired tension.A last contribution concerns a visual feedback control allowing to join end to end the two ends of a web wrapped around a cylindrical surface. This complex operation is based on visual perception and 3D reconstruction of the edge of the ply as well as a control law considering a weighted measure of the error.Our developments have enabled the design and production of an industrial demonstrator that is ready for deployment in a factory. This means that industrial constraints such as sizing, cycle time, available hardware and software architecture, and quality tolerances have been considered from the beginning of the scientific reflection. Experimental validations were carried out on this test bench

Lors du contrôle de robots, les variations fortes et soudaines dans les couples de commande doivent impérativement être évitées. En effet ces discontinuités peuvent entraîner, en plus des comportements imprévisibles du système, des dommages physiques, notamment au niveau des actionneurs. Pour la réalisation de tâches complexes, un robot à plusieurs degrés de liberté utilise généralement un système de commande multi-objectif avec lequel plusieurs tâches doivent être réalisées et plusieurs contraintes respectées. Le basculement entre ces différentes tâches ainsi que les contraintes causées par un environnemt dynamique et imprévisible sont les causes directes des variations fortes dans les couples de commande. Dans ce travail, les problèmes de transitions de priorités entre les différentes tâches ainsi que la variation des contraintes sont considérées avec pour objectif la des variations fortes dans les couples de commande. Deux contributions principales ont été réalisées.Premièrement, un nouveau contrôleur appelé "contrôle hiérarchique généralisé (GHC)" est implémenté sous forme d’optimisation quadratique pour gérer la priorité des transitions entre les tâches de poids différents. Le projecteur utilisé assure en plus de la continuité des transitions, la gestion de l’ajout et/ou de la suppression de tâches. Les couples de commande sont alors calculés en résolvant un problème d’optimisation prenant en compte en même temps la hiérarchie des tâches et les contraintes égalitaire et inégalitaires.Deuxièmement, nous avons développé une primitive de contrôle à base de Contrôle par Modèle Prédictif (CMP) afin de gérer l’existence des discontinuités des contraintes que doit respecter le robot, tel que le changement d’état des contacts ou l’évitement d'obstacles. Le contrôleur profite ainsi de la formulation prédictive en anticipant l'évolution des contraintes vis-à-vis des scénarios de commande et/ou de l'information des capteurs. Il permet de générer des nouvelles contraintes continues qui remplacent les anciennes contraintes discrètes dans le contrôleur réactif QP. Par conséquent, le taux de changement des couples articulaires est minimisé, comparé aux anciennes contraintes discrètes. Cette primitive de contrôle prédictive ne modifie pas directement les objectifs désirés des tâches mais les contraintes, ce qui permet de s’assurer que les changements de couple sont bien gérés dans les pires scénarios.L'efficacité de la stratégie de contrôle proposée est validée via des expériences en simulation avec le robot Kuka LWR 4+ et le robot humanoïde iCub. Les résultats montrent que l'approche développée peut réduire de manière significative la variation des couples articulaires pendant les changements de priorité des tâches ou sous contraintes discrètes<br>Large and sudden changes in the torques of the actuators of a robot are highly undesirable and should be avoided during robot control as they may result in unpredictable behaviours. Multi-objective control system for complex robots usually have to handle multiple prioritized tasks while satisfying constraints. Changes in tasks and/or constraints are inevitable for robots when adapting to the unstructured and dynamic environment, and they may lead to large sudden changes in torques. Within this work, the problem of task priority transitions and changing constraints is primarily considered to reduce large sudden changes in torques. This is achieved through two main contributions as follows. Firstly, based on quadratic programming (QP), a new controller called Generalized Hierarchical Control (GHC) is developed to deal with task priority transitions among arbitrary prioritized task. This projector can be used to achieve continuous task priority transitions, as well as insert or remove tasks among a set of tasks to be performed in an elegant way. The control input (e.g. joint torques) is computed by solving one quadratic programming problem, where generalized projectors are adopted to maintain a task hierarchy while satisfying equality and inequality constraints. Secondly, a predictive control primitive based on Model Predictive Control (MPC) is developed to handle presence of discontinuities in the constraints that the robot must satisfy, such as the breaking of contacts with the environment or the avoidance of an obstacle. The controller takes the advantages of predictive formulations to anticipate the evolutions of the constraints by means of control scenarios and/or sensor information, and thus generate new continuous constraints to replace the original discontinuous constraints in the QP reactive controller. As a result, the rate of change in joint torques is minimized compared with the original discontinuous constraints. This predictive control primitive does not directly modify the desired task objectives, but the constraints to ensure that the worst case of changes of torques is well-managed. The effectiveness of the proposed control framework is validated by a set of experiments in simulation on the Kuka LWR robot and the iCub humanoid robot. The results show that the proposed approach significantly decrease the rate of change in joint torques when task priorities switch or discontinuous constraints occur

La nature des missions qui sont aujourd'hui envisagées en Robotique suppose de plus en plus un espace de travail étendu du robot. Cette extension va de pair avec la combinaison de moyens de manipulation et de moyens de locomotion et c'est la raison d'être des manipulateurs mobiles. Parmi ces systèmes, qui prennent des formes diverses, nous distinguons les manipulateurs mobiles à roues qui sont la combinaison d'une plateforme à roues et d'un bras manipulateur. Ce mémoire présente notre contribution à l'étude de leur commande coordonnée (le système est vu comme un tout) au niveau opérationnel et plus particulièrement en vue de missions complexes qui nécessitent l'enchaînement dynamique de tâches de natures différentes : suivi de trajectoire, contrôle d'effort. En nous basant sur la forme générique des modèles cinématiques de ces systèmes, nous avons développé un modèle dynamique unifié, directement exploitable pour les techniques de commande à couple calculé. Afin de tenir compte des contraintes secondaires intrinsèques à tout système robotique mais aussi des contraintes imposées par l'environnement (obstacles par exemple), nous proposons une structure de commande qui permet l'intégration des lois de commande opérationnelle tout en assurant, notamment grâce à l'exploitation de la redondance du système, le respect des différentes contraintes. Cette structure gère l'enchaînement dynamique des tâches à réaliser et permet, qu'elles soient planifiées ou générés en temps réel, l'adaptation des consignes pour la gestion des incertitudes sur la connaissance de l'environnement mais aussi sur le déroulement de la mission. L'approche proposée a été validée en simulation et expérimentalement sur le robot H2Bis+GT6A de l'équipe RIA du LAAS.

Dans la plupart des cas, les systèmes modernes de production ont été étudiés de façon a être les plus autonomes possibles. Pour faire face aux erreurs éventuelles des automatismes, la présence de l'opérateur humain reste alors indispensable. Néanmoins, la complexite des tâches peut nécessiter l'apport d'une assistance qui peut consister en une répartition dynamique de tâches entre ces opérateurs et le système d'aide. La contribution de notre travail porte, d'une part sur les aspects théoriques de la répartition dynamique de tâches, et d'autre part sur l'application de cette forme de coopération au contrôle de trafic aérien. Cette application a été réalisée en collaboration avec le centre d'étude de la navigation aérienne. Dans une première partie, la problématique des systèmes intégrant une coopération homme-machine est abordée, et une méthodologie de conception et d'évaluation des systèmes homme-machine est présentée. Dans une deuxième partie, les objectifs et les problèmes de la répartition dynamique sont analysés. Pour résoudre ces problèmes, notamment dus à la complexité des procédés réels, la troisième partie propose une démarche pour la mise en œuvre d'une répartition dynamique de tâches. Cette démarche s'appuie tout d'abord sur une structure qui s'inspire des techniques de la commande adaptative. Ensuite, nous proposerons un ensemble de critères permettant la définition du degré d'automatisation d'un système homme-machine. La quatrième partie présente l'application des principes retenus au domaine du contrôle de trafic aérien, et la cinquième les résultats obtenus.

Définition de la répartition dynamique des tâches entre l'opérateur humain et le calculateur selon un critère tenant compte des performances de l'équipe homme-machine et la charge de travail de l'opérateur. Présentation d'une méthode de répartition implicite basée sur la théorie de la commande optimale de 2 stratégies d'affectation de tâches explicites.

Cette thèse explore le développement de solutions innovantes pour automatiser les tâches de navigation et de manipulation dans le contexte agricole et plus particulièrement dans les vergers. Les tâches concernées varient de l'analyse au traitement ou encore au ramassage de fruits. Cet environnement introduit de nombreuses contraintes. D'abord, le robot naviguant entre des rangées d'arbres, ne peut se localiser précisément via un signal GNSS du fait de la canopée. La navigation reposera donc sur des mesures effectuées par des capteurs embarqués tels que des encodeurs, des caméras ou des scanners laser. Ensuite, l'environnement étudié est naturel et donc dynamique : mouvement des feuilles ou des fruits dans les arbres, variabilité due aux saisons, etc. De ce fait les méthodes classiques de modélisation, de localisation et de planification métriques nécessitent des mises à jours très régulières et sont ainsi très coûteuses en temps de calcul. C'est pourquoi, cette thèse vise à développer des stratégies de commande basées sur des asservissements par retour de sortie moins sensibles à l'évolution de l'environnement. Ce manuscrit s'articule en deux parties. La première est consacrée à la navigation et présente une stratégie complète adaptée aux spécificités des vergers. Des lois de commande référencées capteurs ont notamment été synthétisées afin de réaliser des demi-tours de différentes formes. Elles ont été validées en simulation puis dans un cadre expérimental. La seconde partie du manuscrit s'intéresse à la manipulation. Une stratégie de commande référencée vision a été synthétisée pour contrôler les mouvements d'un système multi-bras et multi-caméras. Cette stratégie, basée sur les techniques de commande prédictive, permet de prendre en compte les différentes contraintes et de gérer les problèmes de collision. Cette approche a été analysée en simulation et les performances obtenues apparaissent très intéressantes dans l'optique d'une mise en œuvre réelle. Enfin, la dernière partie du manuscrit récapitule les principales contributions effectuées et met en exergue les pistes restant encore à explorer<br>This thesis explores the development of innovative solutions to automatize navigation and manipulation agricultural tasks in orchards field. The considered tasks are various, ranging from analysis to spraying or even to fruit harvesting. This environment introduces many challenging constraints which must be faced to design efficient automation solutions. First, an accurate localization cannot be achieved during the mission because of GNSS signal losses due to the canopy. The navigation must then rely on measurements from embedded sensors such as odometers, cameras or lasers. Moreover, the studied environment is natural and dynamic : leaves or fruits motion in the trees, variability due to the seasons, etc. Thus, the classic metric methods for modeling, localization, and planning require regular updates which are known to be highly time consuming. For these reasons, in this work, it has been chosen to develop sensor based control strategies which are known to be less sensitive to the environment evolution. This manuscript is divided in two parts. The first one focuses on navigation and presents an entire strategy matching orchard fields constraints. Among the contributions, some sensor-based controllers have been built to perform various shapes of U-turns. They have been validated in simulation and in an experimental context. The second part of the manuscript deals with manipulation. A vision-based strategy has been developed to control a multi-arms and multi-cameras system. This strategy, based on predictive control techniques, allows to take into account different constraints (space sharing, collisions, etc.). This approach has been analyzed in simulation and the results seem very promising for real experiments. Finally, the last part summarizes the main contributions and proposes future interesting research leads

Le travail développé dans cette thèse a pour objectif la génération de trajectoires de marches dynamiques optimales qui puissent être validées sur une plateforme expérimentale.Le dispositif mis en oeuvre est le système locomoteur d'un robot humanoïde de petite taille (80cm pour 15kg) nommé Tidom. Ses caractéristiques mécaniques et son architecture de commande sont présentées dans le premier chapitre.Pour générer les trajectoires sur un pas de marche, nous avons utilisé une méthode d'optimisation paramétrique. Cette technique repose sur l'approximation des paramètres de configuration du mouvement par des fonctions splines de classe C3 constituées de polynômes de degré 4 raccordés en des instants équirépartis sur la durée du mouvement jusqu'aux suraccélérations. Les efforts de contact entre le pied balancé et le sol en phase bipodale sont également paramétrés par des fonctions splines, de classe C0. Les accélérations et les couples articulaires sont raccordés aux instants de transition entre les différentes phases du mouvement pour améliorer le contrôle et éviter la détérioration de la mécanique. Le vecteur des paramètres d'optimisation est ainsi composé des coordonnées articulaires aux points de jonction, des vitesses et accélérations aux extrémités des phases de la marche, des efforts de contact pied/sol en double appui auxquels s'ajoutent la longueur de pas et la durée de chaque phase. Il est à noter que la seule donnée d'une vitesse de marche permet d'engendrer un pas optimal cyclique.Plusieurs expérimentations présentées dans le dernier chapitre permettront à terme d'implémenter les trajectoires optimales sur le robot<br>The work developed in this thesis aims at generating optimal trajectories for dynamic walking motions that can be validated on an experimental platform.The device used is the locomotion system of a small size humanoid robot (80cm and 15kg) named Tidom. Its mechanical characteristics and control architecture are presented in the first chapter.A parametric optimization method is developed to generate walking step trajectories. It consists in approximating joint motion coordinates using C3-spline functions, made up of 4-order polynomials linked at times equally distributed along the motion time, up to jerk linking. The contact forces between stance foot and ground are approximated using spline functions of class C0. Joint acceleration and joint torques are continuous at the transitions between single and double support phases of a step to improve the robot control and to prevent mechanical damage. The optimization variables are discrete values of joint coordinates at connecting points, joint velocities and accelerations at phase bounds, discrete values of contact forces at connecting points during the double support phase. The step length and the relative length of the step phases are also accounted for. The walking velocity is the only data required for generating an optimal cyclic step.Some experiments presented in the last chapter are the first steps towards the implementation of optimal trajectories on the humanoid robot

Nos travaux portent sur la supervision d'un robot autonome en environnement humain et plus particulièrement sur la prise en compte de l'interaction homme-robot au niveau décisionnel. Dans ce cadre, l'homme et le robot constituent un système dans lequel ils partagent un espace commun et échangent des informations à travers différentes modalités. L'interaction peut intervenir soit sur une requête explicite de l'homme, soit parce que le robot l'a estimée utile et en a pris l'initiative. Dans les deux cas le robot doit agir afin de satisfaire un but en prenant en compte de manière explicite la présence et les préferences de son partenaire humain. Pour cela, nous avons conçu et développé un système de supervision nommé Shary qui permet de gérer des tâches individuelles (où seul le robot est impliqué) et des tâches jointes (où le robot et un autre agent sont impliqués). Ce système se compose d'une mécanique d'exécution de tâches gérant d'une part la communication nécessaire au sein d'une tâche et d'autre part l'affinement de la tâche en sous-tâches. Pour cela chaque tâche est définie par un plan de communication et un plan de réalisation auxquels sont associés des moniteurs de suivi. Nous avons développé ce système sur le robot Rackham dans le cadre d'une tâche de "Guide de musée". Nous avons également utilisé ce système dans le cadre d'une tâche du type : "apporter quelque chose à quelqu'un" sur le robot Jido pour montrer la généricité du système<br>Human-robot collaborative task achievement requires specific task supervision and execution. In order to close the loop with their human partners robots must maintain an interaction stream in order to communicate their own intentions and beliefs and to monitor the activity of their human partner. In this work we introduce SHARY, a supervisor dedicated to collaborative task achievement in the human robot interaction context. The system deals for one part with task refinement and on the other part with communication needed in the human-robot interaction context. To this end, each task is defined at a communication level and at an execution level. This system has been developped on the robot Rackham for a tour-guide demonstration and has then be used on the robot Jido for a task of fetch and carry to demonstrate system genericity

Cette thèse intervient dans le cadre du projet ANR ARMS. L'objectif est de concevoir un système robotisé multi-bras pour la découpe anatomique de muscles. Ce travail vise à développer les modèles mécaniques nécessaires à la mise en place de la stratégie de commande. Il expose le cycle de développement d'un modèle mécanique faisant intervenir la construction de modèles géométriques à partir d'images IRM, l'identification expérimentale des paramètres rhéologiques des matériaux modélisés en passant par les étapes de maillage, de paramétrage, d'implémentation et de validation de tels modèles. Il présente une nouvelle méthode de modélisation dynamique de structures intitulée modèle masse-ressort non-linéaire isotrope transverse, une méthode qui témoigne d'un comportement mécanique alliant réalisme et interactivité. Il intervient aussi dans l'identification dynamique des trajectoires de coupe robotisée en proposant de nouvelles approches de modélisation de la découpe de corps mous et en développant un nouvel algorithme basé sur le calcul de courbures. Cette thèse aborde, aussi, le problème de variabilité des muscles bovins et propose une méthode de recalage dimensionnel du modèle géométrique générique par le biais de transformations géométriques définies par optimisation multicritère d'une fonction objectif. Enfin, en vue de synchroniser le flux d'informations entre les différents modules de commande de la cellule robotisée, une combinaison de la méthode des éléments finis avec la technique de condensation statique de Guyan a permis de développer un modèle mécanique quasi-statique réduit permettant de prédire rapidement l'évolution de la trajectoire de coupe robotisée.