Dissertations / Theses on the topic 'Dexterous robot'

Les robots ont amélioré les industries, en particulier les systèmes d'assemblage basé sur des conveyors et ils ont le potentiel pour apporter plus de bénéfices: transports; exploration de zones dangereuses, mer profonde et même d'autres planètes; santé et dans la vie courante.Une barrière majeure pour leur évasion des environnements industriels avec des enceintes vers des environnements partagés avec les humains, c'est leur capacité réduite dans les tâches d’interaction physique, inclue la manipulation d'objets.Tandis que la dextérité de la manipulation n'est pas affectée par la cécité dans les humains, elle décroit énormément pour les robots: ils sont limités à des environnements statiques, mais le monde réel est très changeant. Dans cette thèse, nous proposons une approche différente qui considère le contrôle du contact pendant les interaction physiques entre un robot et l'environnement.Néanmoins, les approches actuelles pour l'interaction physique sont pauvres par rapport au numéro de tâches qu'elles peuvent exécuter. Pour permettre aux robots d'exécuter plus de tâches, nous dérivons des caractéristiques tactiles représentant les déformations de la surface molle d'un capteur tactile et nous incorporons ces caractéristiques dans le contrôleur d'un robot à travers des matrices de mapping tactile basées sur les informations tactiles et sur les tâches à développer.Dans notre première contribution, nous montrons comment les algorithmes de traitement d'images peuvent être utilisés pour découvrir la structure tridimensionnelle subjacente du repère de contact entre un objet et une matrice de capteurs de pression avec une surface molle attachée à l’effecteur d'un bras robotique qui interagit avec cet objet. Ces algorithmes obtiennent comme sorties les soi-disant caractéristiques tactiles. Dans notre deuxième contribution, nous avons conçu un contrôleur qui combine ces caractéristiques tactiles avec un contrôleur position-couple du bras robotique.Il permet à l'effecteur du bras déplacer le repère du contact d'une manière désirée à travers la régulation d'une erreur dans ces caractéristiques. Finalement, dans notre dernière contribution,avec l'addition d'une couche de description des tâches, nous avons étendu ce contrôleur pour adresser quatre problèmes communs dans la robotique: exploration, manipulation, reconnaissance et co-manipulation d'objets.Tout au long de cette thèse, nous avons mis l'accent sur le développement d'algorithmes qui marchent pas simplement avec des robots simulés mais aussi avec de robots réels. De cette manière, toutes ces contributions ont été évaluées avec des expériences faites avec au moins un robot réel. En général, ce travail a comme objectif de fournir à la communauté robotique un cadre unifié qui permet aux bras robotique d'être plus dextres et autonomes. Des travaux préliminaires ont été proposés pour étendre ce cadre au développement de tâches qui impliquent un contrôle multi-contact avec des mains robotiques multi-doigts<br>Robots have improved industry processes, most recognizably in conveyor-belt assemblysystems, and have the potential to bring even more benefits to our society in transportation,exploration of dangerous zones, deep sea or even other planets, health care and inour everyday life. A major barrier to their escape from fenced industrial areas to environmentsco-shared with humans is their poor skills in physical interaction tasks, includingmanipulation of objects. While the dexterity in manipulation is not affected by the blindnessin humans, it dramatically decreases in robots. With no visual perception, robotoperations are limited to static environments, whereas the real world is a highly variantenvironment.In this thesis, we propose a different approach that considers controlling contact betweena robot and the environment during physical interactions. However, current physicalinteraction control approaches are poor in terms of the range of tasks that can beperformed. To allow robots to perform more tasks, we derive tactile features representingdeformations of the mechanically compliant sensing surface of a tactile sensor andincorporate these features to a robot controller via touch-dependent and task-dependenttactile feature mapping matrices.As a first contribution, we show how image processing algorithms can be used todiscover the underlying three dimensional structure of a contact frame between an objectand an array of pressure sensing elements with a mechanically compliant surfaceattached onto a robot arm’s end-effector interacting with this object. These algorithmsobtain as outputs the so-called tactile features. As a second contribution, we design a tactileservoing controller that combines these tactile features with a position/torque controllerof the robot arm. It allows the end-effector of the arm to steer the contact frame ina desired manner by regulating errors in these features. Finally, as a last contribution, weextend this controller by adding a task description layer to address four common issuesin robotics: exploration, manipulation, recognition, and co-manipulation of objects.Throughout this thesis, we make emphasis on developing algorithms that work notonly with simulated robots but also with real ones. Thus, all these contributions havebeen evaluated in experiments conducted with at least one real robot. In general, thiswork aims to provide the robotics community with a unified framework to that will allowrobot arms to be more dexterous and autonomous. Preliminary works are proposedfor extending this framework to perform tasks that involve multicontact control withmultifingered robot hands

Cette thèse traite du contrôle d’un système bras-main anthropomorphique robotisé en se concentrant sur deux aspects : le contrôle en force en bout de doigts et la coordination entre bras et main. Le contrôle en force d’un doigt reste difficile à cause de sa petite taille, sa faible bande passante, ses encodeurs peu précis et un jeu important dans la transmission mécanique. Ces difficultés empêchent les approches classiques d’avoir de bonnes performances sur ce système. Une nouvelle approche de contrôle de l’effort en bout de doigts en ajustant le couple maximum des contrôleurs en position des articulations a montré de meilleures performances sur ce système. Non limitée au contrôle en effort pur, cette approche peut aussi être généralisée au contrôle hybride position/force et au contrôle indirect d’effort. Souvent négligé dans la littérature, la position et le mouvement du bras joue, en fait, un rôle important dans les tâches de manipulation fine. L’utilisation de celui-ci pour tourner un objet saisi dans la main sous l’effet inertiel et gravitationnel est un exemple typique. Le bras contribue aussi aux gestes naturels de saisie lors de l’approche. Dans cette thèse, le mouvement d'un objet saisi sous l'effet de pesanteur a été analysé et une stratégie de saisie a été élaborée. En plus, des contraintes mécaniques (effet ténodèse en particulier) contribuant aux gestes naturels de saisies ont été déchiffrées. Ces gestes naturels ont été reproduits sur un système bras-main anthropomorphique robotisé dans des situations de saisie avec redondance<br>This thesis deals with the control of an anthropomorphic arm-hand robot by focusing on two aspects: the control of the fingertip force and the coordination between the arm and the hand. The force control of a robotic finger remains difficult despite the advances in current state-of-art. This is due to the small size of the finger, its low communication bandwidth, the lack of precision of the position sensors and the significant backlash in the actuation systems. A new approach controlling the fingertip force by adjusting the joint torque saturation parameter shows better results. Not limited to pure force control, this control method is proved to also have good performance when applying to indirect and hybrid position/force control. Usually ignored in literature while considering dexterous manipulation, the position and movement of the arm play a very important role. Many in-hand manipulation tasks cannot be realized without a proper movement of the arm. One typical example is the rotation of the manipulated object relative to the palm without moving the fingers thanks to inertial and gravitational effects. Besides, arm movement is also an important factor contributing to the appearance of the grasping gestures. In this thesis, the movement of the grasped object under gravitational effect was analyzed and a grasping strategy was elaborated. In addition to this, some mechanical constraints (tenodesis effect in particular) contributing to the human natural gestures were deciphered and such natural gestures were reproduced on an anthropomorphic arm-hand robot in redundant grasping situations