Contribution à la modélisation et la commande robuste de robots manipulateurs à articulations ...

202 Pages·2013·24.99 MB·French

N◦ d’ordre : 2013-10-TH
THÈSE DE DOCTORAT
Domaine : STIC
Spécialité : Automatique
École Doctorale « Sciences et Technologies de l’Information,
des Télécommunications et des Systèmes »
Présentée par :
Maria MAKAROV
Sujet :
Contribution à la Modélisation et la Commande Robuste
de Robots Manipulateurs à Articulations Flexibles
- Applications à la Robotique Interactive
Soutenue le 21 mai 2013 devant les membres du jury :
M. Didier DUMUR Supélec Co-encadrant
M. Maxime GAUTIER IRCCYN Rapporteur
M. Mathieu GROSSARD CEA LIST Co-encadrant
M. Edouard LAROCHE Université de Strasbourg Examinateur
M. Philippe POIGNET LIRMM Rapporteur
Mme Isabelle QUEINNEC LAAS-CNRS Examinatrice
M. Pedro RODRIGUEZ-AYERBE Supélec Directeur de thèse
M. Eric WALTER LSS Président du jury

Résumé
Le développement actuel de robots manipulateurs dédiés à l’interaction avec l’homme permet
d’envisager des scénarios d’assistance pour lesquels l’homme et le robot partagent un même
espace de travail, aussi bien dans le contexte industriel de production que dans les domaines
d’aide à la personne. Les flexibilités des structures mécaniques, innovantes et légères, conçues à
cet effet, peuvent constituer une source de limitations dynamiques pour la commande en position
de tels robots, tout comme des robots industriels sous charge importante, en particulier lorsque
les informations provenant de capteurs moteur sont seules disponibles.
La problématique traitée dans cette thèse concerne la commande de mouvement de robots ma-
nipulateurs à articulations flexibles à partir des seules mesures moteur, devant être performante
malgré la présence des flexibilités, et compatible avec un scénario de fonctionnement interactif.
Le premier objectif de performance est atteint grâce à l’identification expérimentale d’un modèle
flexible représentatif du système, et l’usage de ce modèle pour la synthèse de lois de commande
prédictives et robustes. La procédure d’identification expérimentale mise en œuvre résulte en une
caractérisation du système flexible dans le domaine fréquentiel adaptée à la synthèse de lois de
commandes robustes. Afin de satisfaire à la fois les spécifications de performance en suivi de
trajectoire, d’amortissement et de robustesse en stabilité, une structure de commande cascade est
ensuite envisagée, composée d’une boucle interne amortissante, et d’une boucle externe mettant
enœuvredesstratégiesdecommandeprédictiveetrobuste.Lesaspectsprédictifsetrobustessont
abordés à travers deux approches complémentaires fondées sur la commande prédictive de type
GPC (Generalized Predictive Control) et la commande H . Des méthodes permettant d’une part
∞
de tenir compte de gabarits fréquentiels pour la robustification dans le cadre de la synthèse GPC,
et d’autre part d’introduire un comportement anticipatif dans la synthèse H sont présentées.
∞
Les performances de ces deux stratégies sont analysées à travers une évaluation expérimentale
des lois de commande ainsi synthétisées.
Le deuxième objectif de sécurité est abordé à travers un algorithme de détection de collisions du
robot avec son environnement sans capteur d’effort et en présence d’incertitudes de modélisation.
Afin de séparer efficacement les effets dynamiques des collisions de ceux des erreurs de modélisa-
tion, une stratégie de filtrage et de décision tenant compte de l’état du système est proposée. Afin
de rendre la méthode proposée robuste aux variations paramétriques du système et de s’affran-
chir d’un nombre élevé d’expérimentations, une procédure d’adaptation en ligne des paramètres
des filtres est mise en place. La validation expérimentale montre une très bonne sensibilité de
détection, compatible avec les normes et les recommandations de sécurité relatives à la robotique
collaborative.

Abstract
In the past few years, safety concerns in the context of human-robot interaction fostered the de-
velopment of lightweight robot manipulators, with numerous applications in industrial and service
fields where human operators and robot share the same physical workspace. These lightweight
innovative mechanical structures often exhibit flexibilities which can limit performances of tradi-
tional control designs, especially when measurements from motor sensors are only available.
The present thesis addresses the problem of motion control of robot manipulators with flexible
joints using motor sensors only, for an improved performance in presence of flexibilities, and
compatible with an interactive operational scenario.
The primary objective of performance is achieved through the experimental identification of a
flexible model of the system and the use of this model for the design of predictive and robust
control laws. An experimental identification procedure is first proposed, providing a characteriza-
tion of the flexible system in the frequency domain suitable for robust control design. In order to
satisfy the requirements relative to the trajectory tracking, vibration damping and robust stability,
a cascade control structure is considered, consisting of an inner damping loop and an outer pre-
dictive and robust control loop. Both predictive and robust properties are achieved through two
complementary approaches based either on predictive (Generalized Predictive Control, GPC) or
H control frameworks. The first approach consists in a robustification of predictive control laws
∞
under frequency constraints, and the second aims at introducing an anticipative behavior in the
H design problem. An experimental evaluation and analysis of the two strategies is provided.
∞
Thesecondobjectiveofsecurityisaddressedbythedevelopmentofanalgorithmforhuman-robot
collision detection, without force sensors and in the presence of modeling uncertainties. In order
to efficiently separate the dynamic effects of the collisions of the effects due to modeling errors,
the proposed approach is based on a gray-box modeling of the residual between the applied and
the estimated torques, appropriate filtering and state-dependent dynamic thresholding. An on-line
adaptationoftheparametersofthefiltersisproposedtoavoidextensiveidentificationexperiments
and to assure a good robustness of the detection algorithm to the variations in the system
parametersunderdifferentoperatingconditions.Theexperimentalevaluationdemonstratesagood
detection sensitivity consistent with the safety standards and recommendations for collaborative
robotics.

Remerciements
Ces travaux de thèse ont été réalisés dans le cadre du projet Digiteo Roboteo, visant à la
mise en œuvre d’une plate-forme robotique. Cette plate-forme a pour but le développement
d’applications dans les domaines d’assistance robotique, de manipulation et des véhicules
autonomes.
Je tiens à exprimer ma profonde gratitude à MM. Didier Dumur, Mathieu Grossard et Pedro
Rodriguez-Ayerbe, mes co-encadrants et directeur de thèse, qui par leur encadrement parfait
ont contribué à ce que ce travail de recherche se déroule dans les meilleures conditions. Je
les remercie pour leurs nombreux conseils, leur disponibilité et leur soutien tout au long de
ces trois années de thèse. Je souhaiterais de plus remercier M. Didier Dumur, tout d’abord
pour ses cours d’Automatique qui ont confirmé mon intérêt pour cette discipline lors de ma
2e année d’études d’ingénieur, et ensuite en tant que Chef du Département Automatique de
Supélec, pour avoir cru en mes capacités.
Je remercie MM. Yann Perrot et Patrick Boucher pour m’avoir accueillie, respectivement,
au Laboratoire de Robotique Interactive du CEA-LIST et au Département Automatique de
Supélec, et m’avoir donné l’opportunité d’effectuer une thèse en lien avec les domaines qui
m’ont toujours intéressée.
J’adressetoutemareconnaissanceauxmembresdujurydesoutenancedethèsepourleursob-
servations enrichissantes et leurs conseils. Je remercie tout spécialement M. Maxime Gautier,
Professeur à l’IRCCyN, et M. Philippe Poignet, Professeur au LIRMM, pour avoir accepté
d’êtrerapporteursdemathèse.JeremercievivementM.EricWalter,DirecteurdeRecherche
CNRS au LSS, de m’avoir fait l’honneur de présider mon jury, ainsi que Mme Isabelle Quein-
nec, Directeur de Recherche CNRS au LAAS-CNRS, et M. Edouard Laroche, Professeur à
l’Université de Strasbourg, pour avoir accepté d’y participer.
Je souhaite remercier l’ensemble de mes collègues du Laboratoire de Robotique Interactive
duCEALIST.JeremercieAlexCaldaspourlacollaborationàl’occasiondesontravaildefin
d’étudesquiapermislamiseenœuvreexpérimentaled’unenouvelleméthodededétectionde
collisions, ainsi que toutes les personnes dont l’aide et l’expérience m’ont été précieuses pour
lacompréhensiondessystèmesrobotiquesengénéraletdurobotASSISTenparticulier-Julie
Bonnemason,CatherineBidard,PascalChambaud,FrankGeffard,PhilippeGarrec,Nolwenn
Kammerer, Fares Kfoury, Xavier Lamy, Dominique Ponsort, Alain Riwan, Alexandre Verney.
Merci à Marc Itchah et Benoît Perochon pour les dépannages ayant permis de maintenir le
bras robot ASSIST en bonne santé. Je remercie également les doctorants Benoit Huard, Julie
Dumora, Niccolo Tosi, Pauline Maurice et Frank Gonzalez.
Mes sincères remerciements vont aux membres du Département Automatique de Supélec,
Dominique Beauvois, Gilles Duc, Emmanuel Godoy, Sorin Olaru, Guillaume Sandou, Houria
Siguerdidjane, Cristina Stoica, Sihem Tebbani, Cristina Vlad, ainsi qu’à tous les doctorants
du Département.
Je remercie Anne Goué, Elodie Rénividaud et Josiane Dartron pour leur aide précieuse dans
toutes les questions administratives, ainsi que Léon Marquet pour les dépannages informa-
tiques.
Je remercie mes parents, mes grands-parents et mes amis pour leurs encouragements et leur
soutien.
Table des matières
1 Introduction 1
1.1 Contexte de l’étude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.1 Assistant robotique en milieu industriel . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.2 Des robots légers et flexibles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2 Objectifs de la thèse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.1 Dispositif expérimental - le robot ASSIST . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.2 Cahier des charges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.2.1 Commande de mouvement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.2.2 Interaction sûre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.3 Problématiques de recherche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.3 Organisation du document . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2 Robots manipulateurs à articulations flexibles - modélisation et commande 11
2.1 Modèles de robots manipulateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.1 Terminologie générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.2 Robots à corps et articulations rigides . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.2.1 Description géométrique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.2.2 Modèle dynamique rigide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.3 Robots à corps rigides et articulations flexibles . . . . . . . . . . . . . 14
2.1.3.1 Origine des flexibilités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.1.3.2 Modèles dynamiques à articulations flexibles . . . . . . . . . 15
2.2 Commande de robots à articulations flexibles . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.1 Approche par perturbation singulière . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.2 Linéarisation et compensations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.2.2.1 Linéarisation par bouclage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.2.2.2 Commande autour d’une trajectoire . . . . . . . . . . . . . . 24
2.2.2.3 Compensation de gravité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.2.3 Approches de commande particulières . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.2.3.1 Contrôle de vibrations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.2.3.2 Commande adaptative. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.2.3.3 Commande robuste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.2.3.4 Mesures réduites et observateurs . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.2.3.5 Autres approches de commande . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.3 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3 Identification pour la commande de robots à articulations flexibles 31
3.1 Méthodes d’identification de robots manipulateurs . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.1.1 Identification de robots rigides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.1.2 Identification de robots à articulations flexibles . . . . . . . . . . . . . 34
3.1.2.1 Identification à partir de mesures complémentaires . . . . . . 34
3.1.2.2 Identification à partir de mesures moteur seules . . . . . . . 37
3.1.2.3 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.2 Analyse du système expérimental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.2.1 Principe d’actionnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.2.2 Evaluation de la linéarité des transmissions . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.3 Approche d’identification pour la commande . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.3.1 Objectifs et modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.3.1.1 Motivations et résumé de la méthode proposée . . . . . . . . 45
3.3.1.2 Pré-compensation rigide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.3.2 Identification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.3.2.1 Mise en place du protocole expérimental . . . . . . . . . . . 50
3.3.2.2 Estimations de réponses fréquentielles multivariables . . . . . 53
3.3.2.3 Identification des paramètres flexibles . . . . . . . . . . . . . 54
3.3.3 Application au robot ASSIST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.3.3.1 Protocole expérimental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.3.3.2 Résultats expérimentaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.3.3.3 Caractérisation des incertitudes . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4 Commande de mouvements prédictive robuste 65
4.1 Position du problème de commande . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.1.1 Exemple introductif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.1.2 Structure générale de commande proposée . . . . . . . . . . . . . . . . 68
4.1.2.1 Approche de commande générale . . . . . . . . . . . . . . . . 68
4.1.2.2 Structure cascade pour l’amortissement de vibrations . . . . 69
4.1.3 Cahier des charges de la boucle de commande externe . . . . . . . . . 73
4.1.3.1 Suivi de trajectoire articulaire . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
4.1.3.2 Fonctions de transferts d’intérêt . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.2 Commande prédictive robuste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
4.2.1 Commande prédictive et robotique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.2.1.1 Principe général . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.2.1.2 Applications en robotique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.2.2 Commande prédictive de type GPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
4.2.2.1 Méthode de synthèse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
4.2.2.2 Robustification de lois de commande GPC . . . . . . . . . . 82
4.2.3 Application au cas du robot ASSIST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.2.3.1 Synthèse à partir du modèle double intégrateur . . . . . . . . 86
4.2.3.2 Application de lois de commande robustifiées . . . . . . . . . 90
4.3 Commande H pour le suivi de trajectoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
∞
4.3.1 Applications de la commande H en robotique . . . . . . . . . . . . . 93
∞
4.3.2 Commande H classique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
∞
4.3.2.1 Approche standard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.3.2.2 Application au cas du robot ASSIST. . . . . . . . . . . . . . 95
4.3.3 Commande H à deux degrés de liberté et anticipation . . . . . . . . 100
∞