Institut des Systèmes Intelligents
et de Robotique

Title : Autre
No longer in the unit

L’équipe développe des méthodes de conception et de commande de systèmes robotiques dits complexes. Cette complexité s’exprime dans :

• la cinématique des structures mécaniques de ces systèmes (grand nombre de degrés de liberté, topologie en cycles),
• leur dynamique non-linéaire, parfois irrégulière et imprévisible, 
• leur actionnement (redondance, multi-physiques de type éléctro-mécanique ou éléctro-hydro-mécanique)
• leur interaction avec leur environnement (frottement, contacts non-réguliers, contacts déformables, couplages fluide-structure).

L’équipe couvre plusieurs champs de la robotique « classique » allant de manipulation à la locomotion dans des milieux terrestres, aériens ou marins, en passant par la préhension multi-digitale et la robotique humanoïde. Cette pluralité des systèmes abordés partage une multitude de points communs intrinsèques aux systèmes mécaniques ou à leurs structures de modèle d’évolution. Notamment, les systèmes de préhension ou de locomotion, sont des systèmes multi-corps et multi-contacts avec frottement. Les véhicules aériens, marins ou terrestres sont représentés par des modèles non-linéaires, sous-actionnés et/ou non-holonomes.

On s’intéresse dans cet équipe en premier lieu aux boucles de commande bas-niveau, qui supposent connu un ou plusieurs objectifs opérationnels ainsi qu’un certain niveau de connaissance sur le modèle de l’environnement dans lequel le robot évolue. Les commandes développées sont formalisées le plus possible dans l’espace opérationnel permettant ainsi de prendre en compte des tâches de diverses natures comme celles de navigation (suivi de trajectoire ou de chemin, stabilisation de point fixe) et/ou de manipulation (saisie d’objet, interaction avec un humain, ...), appliquées à des systèmes cinématiquement redondants (posture, reconfiguration,…).

Thèmes de recherche

• Manipulation et redondance
• Mobilité et redondance
• Maîtrise des systèmes dynamiques en interaction
• Estimation d'état.

Manipulation et redondance

Ce groupe développe une activité de recherche à la fois théorique et appliquée dans le domaine de la robotique de manipulation et de la robotique humanoïde. Ces deux familles de systèmes sont des instances particulières de la classe des robots dits complexes. La complexité de ces systèmes est liée à la fois à leur nature : multi-corps, redondants et/ou sous-actionnés, sériels ou arborescents mais aussi à la nature des contextes dans lesquels on envisage leur utilisation : missions complexes nécessitant la réalisation de tâches opérationnelles multiples sous contraintes, environnement potentiellement peu structurés et partiellement connus.

Une partie des activités du groupe est encadrée par la thématique générale de la chaire RTE "Robotique d'Intervention" qui vise à développer  des méthodes et des outils pour la conception et la validation de robots et leurs lois de commande dédiés aux interventions en milieux complexes. Plus particulièrement, les trois axes scientifiques suivants sont développés: 

1. Commande intrinsèquement sûre de robots d'intervention évoluant sous contraintes et en intéraction avec des opérateurs humains,
2. Pré-conception automatique sous contraintes d'architectures physiques de robots d'intervention,
3. Validation par simulations physiques réalistes.

Pour assurer la sûreté de la loi de commande, ce groupe propose une reformulation des contraintes associées au système robotique et à son environnement afin d'en vérifier la compatibilité mutuelle. Par ailleurs, l'existence d'une trajectoire d'arrêt pour le robot est vérifiée à chaque instant. Cette méthode consistant à bien poser le problème de commande trouve ses limites dans des environnements peu prédictibles, par exemple en présence d'humains, et la prise en compte de contraintes dynamiques est au cœur des activités de recherche en cours dans le groupe. Ces méthodes se veulent indépendantes des méthodes de résolution du problème de commande [Rubrecht2011].

L'aspect multi-objectif du problème de commande, très présent notamment en Robotique humanoïde, est abordé avec des outils classiques de cinématique et de dynamique inverse permettant d'expliciter des priorités entre contraintes et tâches. A ce titre, une loi de commande réactive originale, étendant le concept de "clamping" itératif à un grand nombre de contraintes est issue des travaux de ce groupe. Elle permet un respect absolu des contraintes tout en assurant de manière réactive la quasi-optimalité locale de la loi de commande, supplantant les lois de commande équivalente de l'état de l'art. En parallèle de ces approches "classiques", le groupe s'inscrit dans un courant de recherche visant à formuler les problèmes de commande sur la base d'outils mathématiques puissants tels que ceux offerts par l'optimisation (convexe) sous contraintes. Ces outils fournissent un cadre très riche de recherche de compromis optimal au niveau opérationnel [Rubrecht2010].

La pré-conception automatique se traduit par la recherche de l'architecture optimale d'un robot manipulateur (nombre de degrés de libertés, longueur des corps, type et agencements des liaisons) étant donné un ensemble de tâches à réaliser et selon les critères visant à maximiser les capacités opérationnelles du robot tout en réduisant l'encombrement. Le groupe se place dans un contexte de co-manipulation avec un humain et donc étudie comment intégrer la notion d'ergonomie pour l'opérateur humain afin d'améliorer la qualité de l'assistance fournie à cet opérateur [Doncieux2011, Maurice2012].

Au delà de l'aspect strictement instantané et réactif de ces approches, la commande prédictive ou par pré-visualisation permet, sur la base de modèles simplifiés, d'intégrer des informations concernant l'évolution future du système et de son environnement. Ce groupe ambitionne d'étendre ces approches classiquement utilisées en robotique humanoïde dans les problèmes de marche et d'équilibre bipèdes à une plus grande variété de problèmes, en commençant par celui de la prise en compte des perturbations induites par la réalisation de tâche dans les contrôleurs par prévisualisation (Model Predictive Control) [Ibanez2012]. Ces travaux sont réalisés dans le cadre d'une collaboration internationele avec le groupe de recherche du professeur Oussama Khatib à l'Université de Stanford.

Les mécanismes de décision permettant d'inférer un bon comportement et des décisions d’activation/désactivation de tâches élémentaires sur la base d'informations sensorielles et d'expériences passées ne sont pas au cœur des axes de recherche de l'équipe SYROCO. En revanche, le lien entre le niveau de commande et un tel niveau de décision ainsi que la nature des flux d'information entre ces deux niveaux sont primordiaux et ce groupe tente de les formaliser notamment dans le cadre de la synthèse de mouvements complexes pour des humains virtuels [Salini2012].

Finalement, si ces travaux portant sur la robotique de manipulation et la génération de mouvements humanoïdes corps-complet sont le cadre de validations directes qu'elles soient expérimentales ou en simulation, ils fournissent aussi un ensemble de méthodes applicables à des problématiques telles que la conception multi-objectif et automatique d'architectures physiques de robot de manipulation ou encore la simulation 3D physique de scènes virtuelles incluant robots, environnements et humains virtuels. Ces travaux ont aussi été le cadre du développement de l'outil de simulation dynamique et de prototypage rapide de contrôleur Arboris-Python au sein duquel ces travaux ont été illustrés sur un modèle virtuel du robot iCub dont un exemplaire réel est présent à l'ISIR. Ces applications et leur efficacité calculatoire sont, elles aussi, au cœur des activités du groupe.

Manipulation dextre

Cet axe de recherche s'intéresse à la manipulation dextre à travers des systèmes anthropomorphes. La notion de dextérité est ainsi au cœur des travaux entrepris au sein de cet axe. L'objectif ultime est de réaliser à l'aide d'une main robotique à l'image de la main humaine des gestes les plus naturels possibles de manipulation d'un objet de la vie courante. Notre philosophie, qui pourrait être discutée et mise en contradiction avec d'autres tendances actuelles de conception de mains à nombres d'actionneurs réduits, est bien d'imiter au plus près tant la constitution morphologique que les capacités fonctionnelles de la main humaine pour des manipulations fines. Il ne s'agit plus seulement d'approcher, saisir et reposer l'objet mais également de le manipuler, de reconfigurer la saisie en repositionnant les doigts sur l'objet soit parce que la tâche à effectuer le nécessite soit parce que la saisie initiale contrainte par l'accessibilité de l'objet n'est pas satisfaisante. Bien sûr, ces mouvements doivent s'effectuer de manière autonome en s'adaptant au contexte environnemental, s'accorder avec l'usage de l'objet et donc s'effectuer de manière intelligente.

Dans ce cadre, le groupe se positionne sur les champs de la planification et du contrôle mais utilise également des techniques d'apprentissage pour exécuter des mouvements véritablement appris de l'humain. En effet, des résultats de recherche antérieurs aux travaux actuels ont montré que les mouvements obtenus avec planification par des techniques purement probabilistes ressemblaient assez peu aux mouvements humains, ajoutant par ailleurs des mouvements inutiles. A travers le projet HANDLE, nous pouvons accéder à une large banque de mouvements humains de manipulation enregistrés par l'un des partenaires à l'aide d'une plateforme instrumentée. Notre objectif n'est pas de rejouer ces mouvements mais d'en extraire les informations pertinentes en fonction de l'objet, du contexte et de la tâche à effectuer, puis de planifier et contrôler les mouvements de la main en fonction de l'objet saisi, connu ou inconnu, de l'usage qui en est fait et du contexte actuel.

Après analyse des mouvements humains enregistrés, nous avons établi qu'un mouvement est en fait une séquence de transitions entre un nombre limité d'états. Ces états sont des configurations particulières de la main par rapport à l'objet. En exploitant la taxonomie proposée par les chercheurs impliqués dans le projet FP7 GRASP, listant les prises canoniques les plus couramment utilisées, notre travail de planification du mouvement des doigts pour reproduire le geste humain a alors consisté à générer automatiquement les séquences de classes de saisie, à conformer la main artificielle et le bras qui la porte aux classes de saisie, et à planifier les mouvements élémentaires de transition [Prieur2012].

Afin de pouvoir envisager des tâches de manipulation plus générales, nous nous sommes attachés à développer un modèle géométrique des surfaces de l'objet et des doigts (ceux-ci sont approximés par des maillages triangulaires paramétrables) et à déterminer l'évolution des points de contact grâce à un graphe représentant de manière exhaustive toutes les évolutions possibles entre deux triangles. Un nouveau planificateur a été proposé, capable de calculer les mouvements des doigts à la surface d'un objet quelle que soit sa forme et avec un temps de calcul compatible avec l'exécution du mouvement.

L'activité de recherche menée dans le cadre de la manipulation dextre inclut également la coopération main-bras. Ces travaux se basent principalement sur l'étude des synergies posturales chez l'humain et plus particulièrement sur l'effet ténodèse. De manière simplifiée, on peut dire que le poignet fonctionne en synergie avec les doigts : plus le poignet est relevé plus les doigts sont fermés. Nous proposons une méthode exploitant ce principe pour résoudre la redondance et indirectement reproduire le confort recherché par l'humain [Nguyen2011].

Une autre activité de recherche menée s'articule autour du projet ANR-Abilis. Cette activité se structure en trois axes de recherche:

• la synthèse et l'apprentissage de prises bio-inspirées,
• l'élaboration d'un planificateur de mouvements dextres par des techniques d'exploration de graphes probabilistes,
• la prise en compte de l'incertitude de la pose de l'objet dans le choix de la prise.

En ce qui concerne la synthèse et l'apprentissage de prises bio-inspirées, nos travaux s'appuient sur les résultats des physiologistes qui montrent que l'homme raisonne en décomposant l'objet par parties pour choisir comment l'attraper. Notre approche est objet-centrée au sens où on s'intéresse aux tâches pouvant être associées à la saisie de l'objet. La saisie d'un objet se fait souvent dans le but de l'utiliser pour une action bien spécifique (ouvrir un récipient, utiliser un outil, etc.). Nous avons donc développé une méthode de saisie reposant sur l'apprentissage de la partie d'un objet la mieux adaptée à la saisie en fonction de sa géométrie. La base d'apprentissage de l'algorithme consiste en une série d'objets de formes diverses dont la partie la plus adaptée à la saisie a été marquée comme telle par un élément d'un groupe de sujets humains [Sahbani2009, El-Khoury2010, Sahbani2012].

Une planification du mouvement de manipulation dextre est ensuite appliquée pour calculer le mouvement permettant d'accomplir une tâche (tourner un objet, lui faire suivre un mouvement de vissage, etc.). Ce mouvement fait intervenir des déplacements coordonnées des doigts et des reconfigurations de contacts. En fonction de la cinématique de la main, de la forme de l'objet et des poses initiale et finale désirées, cette planification propose un ensemble de solutions qui permettent d'évaluer la facilité avec laquelle la main pourra réaliser une tâche donnée [Saut2007, Saut2011]. 

Enfin, la prise en compte de l'incertitude intrinsèque au système de perception utilisé lors de la saisie d'un objet contribue à la robustesse de la stratégie de prise vis à vis des incertitudes sur la pose de l'objet. L'approche proposée est d'estimer la distribution de probabilité de la pose de l'objet pour choisir une direction de saisie robuste sur l'erreur de localisation. Une stratégie de choix de la direction d'approche a été proposée de sorte à minimiser les chances d'échecs d'une saisie, en exploitant les symétries des objets qui rendent certaines prises équivalentes d'un point de vue géométrique. Le fait de considérer les directions de plus grande erreur sur la pose de l'objet permet de discriminer ces prises en faveur des plus robustes à l'erreur sur la pose.

Mobilité terrestre

Ce groupe s’intéresse aux robots terrestres évoluant sur des sols naturels ou urbains dont les propriétés géométriques et physiques des surfaces sont quelconques et susceptibles de réduire la mobilité et la stabilité de l’engin. Pour cela, une ambition portée par ce groupe vise la conception et la commande de nouveaux concepts pour une locomotion à haute mobilité sur des sols difficiles. Ainsi, on s’intéresse au franchissement des obstacles et plus généralement des sols accidentés par des systèmes poly-articulés à suspensions actives et/ou passives. Dans ce cadre, des questions fondamentales et comparatives sur les concepts de locomotion sont aussi posées. Celles-ci se basent sur les systèmes artificiels qui sont développés mais surtout elles s’inspirent du monde des animaux vivants existants ou disparus. En collaboration avec le Muséum National d’Histoires Naturelles, on s’intéresse à la définition des invariants géométriques, cinétiques, énergétiques et synergétiques des différentes espèces animales que composent la grande famille des quadrupèdes [El Daou2010].

Nous avons développé le concept de locomotion hybride à roues et à pattes et exploiter la redondance du système pour l’optimisation de la locomotion et son adaptation aux paramètres d’environnement. Le robot Hylos est un robot à roues et à pattes pouvant réaliser du roulement, des cycles de marche voire des modalités de déplacement hybridant ces deux mode.

Nous avons participé également à la conception de la plateforme RobuRoc6 dont la structure articulée permet des modes de suspension active ou passive et optimiser ainsi le la locomotion et le franchissement. Plusieurs commandes ont été développées et testées sur ces deux plateformes prenant en compte la cinématique et la dynamique du système multi-corps, les contraintes aux contacts et optimisant un critère de performance pour favoriser soit la traction ou la consommation énergétique. L'optimisation s'effectue sur deux niveaux : d'abord localement au niveau de l'action optimisant la redondance motrice puis sur un horizon de temps plus ou moins long au niveau des choix des paramètres de trajectoire définissant les redondances cinématiques. Le premier niveau gère localement la redondance en actionnement et l'optimisation des forces internes à travers une formulation convexe de type LMI [Ben Amar2009]. Le second traite de l'optimisation de la trajectoire, en particulier celle qui définit la posture, qui offre la meilleure distribution de charge lors d'évolution sur des sols accidentés [Grand2010]. 

Un autre axe de nos recherches adresse l’aspect rapide de la mobilité des rovers. Le groupe travaille sur la définition de lois de commande en suivi de chemin pour des robots navigant à grande vitesse sur des terrains naturels en présence de glissement. Ces lois prennent en compte la dynamique du véhicule et des modèles pneu-sol introduisant ainsi les glissements latéraux et longitudinaux dans les contacts. Les commandes développées utilisent les outils de la commande optimale s’appuyant soit sur des modèles physiques déterministes ou sur des modèles stochastiques. La commande prédictive s'avère indispensable pour pouvoir prédire les états futurs sur un horizon de temps glissants et anticiper sur les variations futures des consignes ou des paramètres d'environnement. Une commande de type prédictive et non-linéaire a été démontrée sur le robot FastA avec des vitesses de déplacements allant jusqu'à 7m/s et des accélérations latérales jusqu'à 1g. Ce robot a été développé dans le cadre du projet ANR-FAST comme base expérimentale pour la validation des algorithmes de commande et de perception. Dans le cadre du projet DGA-FastNav, nous avons conçu un robot mobile rapide et plus léger (moins de 100kg) capable d'évoluer en terrain accidenté à une vitesse de 12m/s. Il s'agit d'une architecture particulière avec 4 roues motrices et directrices indépendantes avec un contrôle direct des quatre couples de traction. Ce robot a été un support pour l'évaluation de nouvelles lois de commande adaptée aux déplacement à haute vitesse sur des terrains glissants. Nous avons développé deux types d'approches, l'une cherchant à minimiser les glissements pour augmenter la stabilité d'un algorithme classique de suivi de chemin [Lucet2010, Lenain2010], l'autre cherchant au contraire à profiter des glissements pour suivre des trajectoires non cinématiquement admissibles par le robot avec notamment une mise implicite du véhicule en sur-virage [Terekhov2010, Terekhov2011].

Robotique aérienne et marine

Ce groupe s'intéresse à la commande des véhicules aériens et marins/sous-marins. Ces systèmes possèdent un certain nombre de caractéristiques communes justifiant le développement d'outils et de méthodes génériques. En premier lieu, ces systèmes sont la plupart du temps sous-actionnés, c'est à dire que le nombre de leurs degrés de libertés est supérieur au nombre d'actionneurs indépendants. Cela induit des difficultés particulières du point de vue de la commande, plus ou moins critiques en fonction du milieu ambiant et de l'application. En second lieu, ces systèmes sont en forte interaction avec le fluide environant (air ou/et eau). Ces interactions, difficiles à modéliser précisément, n'en jouent pas moins un rôle essentiel dans le mouvement du véhicule. Enfin, une autre difficulté majeure commune à la plupart de ces véhicules concerne l'estimation de leur pose (position et orientation). Plusieurs raisons sont à l'origine de cette difficulté, comme la nature 3D du mouvement de la plupart de ces engins, des dynamiques potentiellement rapides et instables (mini-drones par exemple), et l'absence de capteurs fournissant une mesure complète de pose. En terme d'applications, les deux domaines privilégiés à ce jour concernent la robotique aérienne (mini-drones à décollage et atterrissage vertical) et la robotique marine (voiliers).

Les activités de recherche sur les mini-drones sont organisées autour de la chaire RTE-UPMC "Mini-drones autonomes". L'objectif de cette chaire est de mener des travaux de recherche afin d'augmenter les capacités des mini-drones dans le cadre d'applications de surveillance et d'inspection de structures. Les axes de recherche de cette chaire portent à la fois sur des aspects de conception, afin d'augmenter les capacités de vol et l'efficacité énergétique, et sur l'utilisation de capteurs embarqués afin d'augmenter l'autonomie de déplacement et la capacité à opérer dans des environnements plus ou moins connus. Cette chaire s'intéresse également à la commande de mini-drones à décollage et atterrissage vertical (VTOL pour "Vertical Take-Off and Landing") et en particulier à la robustification des commandes en présence de mesures incertaines [de Plinval2011, de Plinval2012]. Une description détaillée de ces activités de recherche de est disponible sur le site web de la chaire: http://chair-uavs.isir.upmc.fr/. 

Bien qu'ils n'aient pas la même dynamique, les drones et les voiliers partagent le fait qu'ils sont tous les deux des systèmes sous-actionnés et qu'ils évoluent dans des environnements incertains. D'un point de vue applicatif, les voiliers autonomes peuvent être envisagés comme des vecteurs efficaces de déploiement de capteurs, capables de répondre à la demande croissantes des océanographes et des climatologues de disposer de moyens complementaires pour réaliser des mesures en mer. Un des axes de recherche développé dans ce cadre concerne la planification réactive de chemin, c'est-à-dire la détermination à tout instant d'un cap navigable et d'un réglage de voile adéquat permettant à un voilier robotisé de se déplacer vers son objectif tout en évitant les obstacles et en s'adaptant aux conditions instantanées de vent [Romero Ramirez2012]. Ces travaux ont été menés dans le cadre du projet ANR ASAROME.

Estimation d'état:

Un dernier axe de recherche, défini transversalement à ces groupes, porte sur l'estimation d'état (position, orientation, vitesses, ...) nécessaire pour le calcul de la commande. Les espaces d'état étant non-linéaires, on cherchera à exploiter les structures des ensembles des paramètres à estimer, en particulier celles des groupes de rotations et d'homographies.

Cet axe a priori indépendant du système s'intéresse à la fusion en temps-réel des données issues des multiples capteurs, notamment inertielles, visuelles et GPS. La capacité de charge utile étant sévèrement limitée notamment pour les drones, l'élaboration des estimateurs doit prendre en compte la qualité des capteurs ainsi que la capacité de puissance de calcul embarqués. Le but est de développer des algorithmes de fusion pouvant fonctionner en temps réel sur des micro-processeurs embarquables. La fusion permet de bénéficier des avantages respectifs de chacun des capteurs. La qualité de la fusion repose en grande partie sur l'estimation de différents biais et paramètres qui interviennent dans la dynamique du mouvement [Scandaroli2011a, Scandaroli2011b].