Добірка наукової літератури з теми "Robotique – Dissertation universitaire"

L'évolution des méthodes de production, dans le contexte de l'industrie 4.0, conduit les robots collaboratifs et industriels à être utilisés pour des tâches telles que le perçage, l'usinage, ou l'assemblage.Ces tâches demandent une précision de l'ordre du dixième de millimètre, alors que la précision de ces robots est de l'ordre de un à deux millimètres.Cet état de fait conduit les intégrateurs robotiques à proposer des méthodes de calibration visant à établir un modèle de comportement du robot plus fiable et représentatif du robot réel.Ainsi, les méthodes de calibration analytiques modélisent les défauts affectant la précision des robots industriels, à savoir les défauts géométriques, la compliance des articulations, les erreurs de transmissions et la dérive thermique.Face à la complexité de l'identification expérimentale des paramètres de certains de ces modèles analytiques, des méthodes de calibration hybrides ont été développés.Ces méthodes hybrides couplent un modèle analytique simple avec une approche par apprentissage automatique dont le rôle est de prédire fidèlement les erreurs résiduelles de positionnement (engendrées par la non-exactitude du modèle analytique).Ces défauts peuvent alors être compensées par anticipation, au travers d'un algorithme de compensation.En revanche, ces méthodes demandent beaucoup de temps, de données, et ne sont plus valables lorsque la charge utile du robot change.L'objectif de cette thèse est d'améliorer les méthodes de calibration hybrides pour les rendre applicables dans des contextes industriels.Dans ce sens, plusieurs contributions ont été apportées.D'abord, deux méthodes basées sur des réseaux de neurones permettant, avec très peu de données, d'adapter le modèle hybride (i.e. le réglage d'un jeux de poids spécifique) à une nouvelle charge utile dans un sous-espace de travail du robot.Ces deux méthodes utilisent respectivement un apprentissage par transfert et une interpolation de prédictions.Puis, une méthode de calibration hybride par apprentissage actif utilisant une régression par processus gaussien est présentée.Via cette approche, dans un processus itératif, le système décide des données pertinentes à acquérir de manière autonome, ce qui permet une calibration optimisée en données et en temps
The evolution of production methods in the context of Industry 4.0 has led to the use of collaborative and industrial robots for tasks such as drilling, machining, and assembly. These tasks require an accuracy of around a tenth of a millimeter, whereas the precision of these robots is in the range of one to two millimeters. Robotic integrators had to propose calibration methods aimed at establishing a more reliable and representative model of the robot's behavior in the real world.As a result, analytical calibration methods model the defects affecting the accuracy of industrial robots, including geometric defects, joint compliance, transmission errors, and thermal drift. Given the complexity of experimentally identifying the parameters of some of these analytical models, hybrid calibration methods have been developed. These methods combine an analytical model with a machine learning approach whose role is to accurately predict residual positioning errors (caused by the inaccuracies of the analytical model). These defects can then be compensated for in advance through a compensation algorithm.However, these methods require a significant amount of time and data and are no longer valid when the robot's payload changes. The objective of this thesis is to improve hybrid calibration methods to make them applicable in industrial contexts. In this regard, several contributions have been made.First, two methods based on neural networks that allow the adaptation of the hybrid model to a new payload within a robot's workspace with very little data. These two methods respectively rely on transfer learning and prediction interpolation.Then, a hybrid calibration method using active learning with Gaussian process regression is presented. Through this approach, in an iterative process, the system autonomously decides on relevant data to acquire, enabling optimized calibration in terms of data and time

L' « Algorithme des Mouches » est un algorithme évolutionnaire de vision stéréo. Il permet de donner une représentation 3D approximative - sous forme de nuage de points - des surfaces visibles des objets d'une scène, à partir d'une paire d'images. Afin d'améliorer son efficacité et sa précision en vue d'une application temps réel en robotique mobile autonome, diverses voies d'amélioration de l'algorithme sont étudiées et évaluées (fonction de fitness, opérateurs génétiques, auto-adaptivité, etc. ). Trois catégories d'applications sont explorées. Tout d'abord, une manière de dresser une carte de l'environnement d'un robot mobile à partir des prises de vues successives traitées par l'algorithme est présentée. Un deuxième type d'application s'appuie sur la considération de vitesses propres aux points de l'espace considérés, et cherche à déterminer les vitesses des objets de la scène. Enfin, une application à la conduite automatisée (arrêt et évitement d'obstacles) est présentée sur véhicule électrique (CyCab)
The "Fly Algorithm" is an evolutionary algorithm used for stereo reconstruction It gives a rough description of the visible surfaces of the objects in a 3D scene, from a couple of stereo To fmprove the efficiency and precision of the algorithm so as to apply its output to autonomous mobile robotics, several ways of improvement are examined and^ evaluated (fitness function, genetic operators, self-adaptivity etc. ). Three categories of applications are then explored. Firstly, a way to build a map of the environment of a mobile robot from he successive frames processed by the algorithm. A second type of application relies on the consideration of a speed given to each considered 3D points, and aims to determine the speeds of the objects of the scene. Finally, and application to automated driving (stop and obstacle avoidance) is presented on an electrical vehicle (Cycab)

Le but de cette these est d'explorer le traitement d'images par la manipulation de formes se trouvant dans une scene numerisee. Dans une premiere phase, un pretraitement efficace est propose afin d'ameliorer l'extraction de contours qui sont ensuite codes par le shape descriptor. Ce code est exploite pour permetre le calcul de certains attributs geometriques sur la forme codee. Ensuite, il est montre comment transformer le code pour simuler des traitements classiques d'images. Un code plus invariant est deduit du sd, le code polygonal, qui permet de reconnaitre un objet sous differentes angles et echelles. Le probleme d'assemblage est ensuite attaque. Pour tenter de reduire la complexite du probleme, des methodes efficaces pour segmenter et comparer des cotes de pieces sont proposees. A ce propos, la segmentation a ete base sur une transformee de hough modifiee. Enfin, le probleme de decoupage est approche et il est tente de simplifier les formes concernees afin de reduire la complexite. Ainsi, des methodes d'agglomeration de formes et de decoupage en rectangles sont proposees.

La vision joue un grand role dans notre positionnement par rapport au monde exterieur. Nous abordons ce probleme dans le cadre des robots mobiles, et plus precisement en vue de l'utilisation de la vision artificielle pour des aeronefs. On parlera alors de navigation et de recalage sur des points d'amer. Si le recalage par rapport a des objets plans tend de plus en plus a devenir une realite, le systeme loas (localisation et orientation automatique de sites) developpe dans cette these montre la possibilite d'augmenter le nombre de points d'amer par l'utilisation de volumes. Dans l'optique d'un environnement ou l'homme a laisse son empreinte, sa division modulaire en fait un outil pour l'etude decomposee des differents problemes qui s'y rattachent : representation de la connaissance, traitement d'images et reconnaissance des formes principalement. A ce titre, la preparation de la mission reste un element fondamental de l'ensemble. Dans loas, elle concerne l'etablissement des modeles des differents sites de recalage et leur orientation a priori. Si la representation polyedrique a facettes adoptee pour les modeles se reduit pour l'instant a une forme simple, on constatera que loas se satisfait d'inexactitude dans les dimensions fournies. Le module de traitement d'images offre un cadre general qui s'accomode relativement bien des scenes dites reelles. Seules les limites de la vision oblique restreignent veritablement la portee de reconnaissance de loas. Independamment de l'extraction de primitives, le module de traitement d'images valide le principe de l'extraction de zones d'interet associees aux sites, que ce soit par fusion de donnees de captreurs complementaires ou par l'utilisation d'un classificateur texturel. Le resultat de ce module permet d'aborder le probleme sous l'angle de la methode de l'alignement. Dans la version presentee, la primitive de base contour reste dominante en vue de la mise en correspondance. Le module d'associations offre un exemple de methode generale en reconnaissance des formes appliquee a l'espace tri-dimensionnel, a partir de la primitive retenue. Cette derniere implique une division des taches pour separer le probleme de l'association et de l'estimation de la transformation globale.

La vertébroplastie percutanée est une intervention non chirurgicale et peu invasive qui consiste à injecter, sous contrôle radioscopique, un ciment orthopédique dans le corps vertébral. Malgré son efficacité, celle-ci présente quelques inconvénients non négligeables. Le premier est dû au ciment orthopédique qui est injecté pendant sa polymérisation. Au début, sa faible viscosité augmente le risque de fuite hors de la vertèbre traitée, ce qui peut provoquer de lourdes complications. Ensuite, la variation rapide de viscosité limite la durée. Le second désagrément concerne le contrôle par fluoroscopie à rayons X qui expose le praticien de manière prolongée. Ainsi, l’enjeu de ce projet est de proposer aux radiologues un nouveau système d’injection à distance avec retour d’effort sur lequel la viscosité du ciment est régulée pendant l’injection. Le développement de ces aspects permettra la radioprotection des praticiens, une réduction des risques de fuite et une durée d’injection allongée
Percutaneous vertebroplasty is a minimally invasive intervention that involves injecting bone cement, under fluoroscopic guidance, into the vertebral body. It consolidates the fractured vertebra and reduces pain. However, some inconveniences must be considered. The major difficulties are related to the cement that is injected during its curing phase. It is very liquid at the beginning of the injection, which introduces a high risk of leakage outside the vertebra and, thus, potential dramatic complications. During the injection, the reaction progresses and the cement hardens suddenly, leaving a short working phase. Finally, the operator is permanently exposed to harmful X-rays. This work aims to provide a new teleoperated injection device with haptic feedback that allows a fine supervision of the cement injection by including a viscosity control system. This device will allow the radioprotection of the medical staff, a reduction of the leakage risks and an extended injection phase

Au cours des dernières décennies, la chirurgie mini invasive a progressivement gagné en popularité face à la chirurgie ouverte, grâce à de meilleurs bénéfices cliniques. Cependant, ce type d'intervention introduit une perte de vision directe sur la scène pour le chirurgien. L'introduction de la réalité augmentée en chirurgie mini invasive semble être une solution viable afin de remédier à ce problème et a donc été activement considérée par la recherche. Néanmoins, augmenter correctement une scène laparoscopique reste difficile à cause de la non-rigidité des tissus et organes abdominaux. En conséquence, la littérature ne fournit pas d'approche satisfaisante à la réalité augmentée en laparoscopie, car de telles méthodes manquent de précision ou requièrent un équipement supplémentaire, contraignant et onéreux. Dans ce contexte, nous présentons un nouveau paradigme à la réalité augmentée en chirurgie laparoscopique. Se reposant uniquement sur l'équipement standard d'une salle opératoire hybride, notre approche peut fournir la relation statique entre l'endoscope et un scan intraopératoire 3D. De nombreuses expériences sur un motif radio-opaque montrent quantitativement que nos augmentations sont exactes à moins d'un millimètre près. Des tests sur des données in vivo consolident la démonstration du potentiel clinique de notre approche dans plusieurs cas chirurgicaux réalistes
Over the past decades, minimally invasive surgery has progressively become more popular than open surgery thanks to greater clinical benefits. However, this kind of intervention introduced a loss of direct vision upon the scene for the surgeon. Introducing augmented reality to minimally invasive surgery appears to be a viable solution to alleviate this drawback and has thus been an attractive topic for the research community. Yet, correctly augmenting a laparoscopic scene remains challenging, due to the non-rigidity of abdominal tissues and organs. Therefore, the literature does not report a satisfactory approach to laparoscopic augmented reality, as such methods lack accuracy or require expensive and impractical additional equipment. In light of this, we present a novel paradigm to augmented reality in abdominal minimally invasive surgery. Based only on standard hybrid operating room equipment, our approach can provide the static relationship between the endoscope and an intraoperative 3D scan. Extensive experiments on a radio-opaque pattern quantitatively show that the accuracy of our augmentations is less than one millimeter. Tests on in vivo data further demonstrates the clinical potential of our approach in several realistic surgical cases

Ces travaux de thèse s’inscrivent dans le cadre du projet ANR NEMRO, visant à étudier le lien entre déficience olfactive et maladies neurodégénératives. A cet effet, une biopsie optique de l’épithélium olfactif doit être réalisée. Son accès est cependant impossible, aujourd’hui, avec les outils conventionnels. Pour résoudre ce problème, nous proposons l’utilisation d’un robot à tubes concentriques (RTC). Sa synthèse est réalisée à partir d’images médicales. Elle prend en compte les critères de stabilité, la variabilité inter-sujet, et est associée à un déploiement ALFI (A La File Indienne). Le dispositif étant porté par le sujet, il doit être léger et compact. Une séquence de déploiement spécifique simplifie alors l’unité d’actionnement, et une implémentation est réalisée par fabrication additive multimatériaux. L’évaluation préliminaire d’un déploiement ALFI et des éléments de technologie clés a permis de valider l’approche retenue dans le projet NEMRO, ainsi que sa faisabilité
This PhD thesis is part of the ANR NEMRO project, whose goal is to study the hypothetical correlation between olfactory deficiency and neurodegenerative diseases. For this purpose, an optical biopsy of the olfactory epithelium must be performed. However, this area is not accessible today with conventional tools. To go beyond this limitation, we propose to investigate the use a concentric tube robot (CTR). Its synthesis is performed from medical images. It takes into account the stability criteria, inter-subject variability, and is associated to a FTL (Follow-The-Leader) deployment. As the device is mounted on the subject, it has to be compact and lightweight. Thus, a specific deployment sequence simplifies the actuation unit, and an implementation is proposed using multimaterial additive manufacturing. Preliminary evaluations of the FTL deployment capabilities and the key components of the device allowed to validate the approach chosen for the NEMRO project, and its feasibility

La réalité augmentée permet d'aider les chirurgiens à localiser pendant l'opération la position des structures d'intérêt, comme les vaisseaux sanguins. Dans le cadre de la chirurgie laparoscopique, les modèles 3D affichés durant l'intervention ne correspondent pas à la réalité à cause des déformations dues au pneumopéritoine. Cette thèse a pour objectif de corriger ces déformations afin de fournir un modèle du foie réaliste. Nous proposons de déformer le modèle préopératoire du foie à partir d'une acquisition intraopératoire de la surface antérieure du foie. Un champ de déformations entre les modèles préopératoire et intraopératoire est calculé à partir de la distance géodésique à des repères anatomiques. De plus, une simulation biomécanique du pneumopéritoine est réalisée pour prédire la position de la cavité abdomino-thoracique qui est utilisée comme condition limite. L'évaluation de cette méthode montre que l'erreur de position du foie et de ses structures internes est réduite à 1cm
Augmented reality can provide to surgeons during intervention the positions of critical structures like vessels. The 3D models displayed during a laparoscopic surgery intervention do not fit to reality due to pneumperitoneum deformations. This thesis aim is to correct these deformations to provide a realistic liver model during intervention. We propose to deform the preoperative liver model according to an intraoperative acquisition of the liver anterior surface. A deformation field between the preoperative and intraoperative models is computed according to the geodesic distance to anatomical landmarks. Moreover, a biomechanical simulation is realised to predict the position of the abdomino-thoracic cavity which is used as boundary conditions. This method evaluation shows that the position error of the liver and its vessels is reduced to 1cm

La thérapie par ultrasons focalisés de haute intensité (HIFU) est une méthode non invasive et non ionisante pour l’ablation des tumeurs solides. Cependant, le mouvement des organes intra-abdominaux, dû principalement à la respiration, empêche les ultrasons de cibler correctement la tumeur. Dans ce contexte, un système HIFU robotisé tout-en-un qui compense le mouvement en temps réel pendant le traitement par HIFU a été développé. À cet effet, un système d’asservissement ultrasonore fonctionnant à une fréquence de 20 Hz, basé sur une méthode rapide de suivi du speckle ultrasonore pour l’estimation du mouvement, a été conçu. Il utilise une séquence d’alternance imagerie/exposition HIFU, dont le rapport cyclique est de 80 %, afin d’éviter les interférences d’ondes. Le système HIFU robotisé a été testé sur un fantôme imitant les tissus soumis à des mouvements sinusoïdaux 1D et 2D. Il en résulte une réduction de mouvement de plus de 80 % en 1D pour une fréquence de 0,25 Hz et de 90 % en 2D pour une fréquence de 0,1 Hz. Toutefois, il n' a pas pu être observé un effet significatif de la compensation du mouvement sur les lésions induites par HIFU
High Intensity Focused Ultrasound (HIFU) therapy is a non-invasive and non-ionizing method for ablation of solid tumors. However, intra-abdominal organ motion, mainly due to breathing, is a major hurdle for proper targeting of the tumor. In this context, an all-in-one HIFU robotized system with motion compensation in real-time during HIFU treatment was developed. To this aim, an ultrasound visual servoing working at a frequency of 20 Hz, relying on a fast ultrasonic speckle tracking method for motion estimation, was designed. It uses an interleaved imaging/HIFU sonication sequence, with duty cycle of 80 %, in order to avoid wave interferences. The robotized HIFU system was tested on a tissue mimicking phantom undergoing a 1D and a 2D sinusoidal motion. As a result, motion reduction of more than 80 % in 1D for a frequency of 0.25 Hz and more than 90 % in 2D for a frequency of 0.1 Hz was obtained. However, it couldn't be observed a significant effect of motion compensation on the lesions induced by HIFU