École Nationale Supérieure de
Techniques Avancées

Résumé

Le Centre Aérospatial Allemand (DLR) a mis au point David, un robot de nouvelle génération qui a été conçu mécaniquement et mécatroniquement pour être robuste aux impacts et pour être capable de reproduire des mouvements semblables à ceux des humains en terme d'agilité et vitesse. David possède au niveau de ses articulations un système sophistiqué de ressorts (Variable Stiffness Actuators - VSA) qui lui permet de stocker l'énergie cinétique produite par les mouvements du bras ou par des chocs avec l'environnement. Une fois cette énergie libérée, certaines articulations du robot peuvent atteindre des vitesses articulaires supérieures à celles autorisée par les moteurs. La principale difficulté qui découle de cette conception est que ce système possède des régimes hautement non-linéaires et de nouveaux régimes oscillants, rendant son contrôle ardu. Cette complexité devient d'autant plus difficile à gérer lorsqu'il s'agit de planifier des trajectoires en temps réel, comme c'est le cas lors d'une tâche de préhension robotique. Comme alternative à cette plannification, de l'apprentissage peut être envisagé et mis en oeuvre au moyen de DMP ou Dynamic Movement Primitives. Le mouvement appris peut alors être optimisé pour répondre à une tâche donnée. Le cœur du projet consiste ainsi à utiliser les DMP afin d'apprendre des mouvements élémentaires à des robots complexes. Les DMP ont d'abord été utilisés en simulation sur un modèle de robot humanoïde pour optimiser le temps d'exécution d'un mouvement où le robot se lève d'une position assise, puis aussi en simulation sur un modèle de bras robotique pour optimiser la consommation energétique d'un mouvement. Les DMPs ont ensuite été implémentés sur le robot David. L'optimisation de la consommation énergétique à été testée en utilisant la consommation électrique réelle des moteurs mais il est apparu que cette mesure de la consommation électrique n'était pas assez précise pour faire fonctionner l'algorithme d'optimisation utilisé. Ensuite, afin de mettre en évidence les avantages des VSA, un mouvement de préhension a été appris, suivi d'une optimisation de la trajectoire.