Design and Control of a Personal Assistant Robot

Ce travail s’inscrit dans le cadre de la conception et réalisation d’un robot d’assistance à la personne. Dans cette thèse, nous nous intéressons particulièrement à la conception, à la modélisation et à la commande d’un robot manipulateur mobile. La conception mécanique couplée à un outil de simulation dynamique multi-corps nous a permis d’obtenir un modèle virtuel très réaliste. Le modèle cinématique du système a été obtenu en utilisant la méthode D-H modifiée. L’approche Bond graph et la méthode de Lagrange ont permis de construire le modèle dynamique. Un algorithme hybride qui combine la pseudoinverse du jacobien et la méthode RRT a été proposé pour la planification de mouvement d’un manipulateur redondant et rechercher de configurations continues, stables et sans collision. Un contrôleur basé sur les réseaux de neurones a été introduit pour la commande coordonnée d’un manipulateur mobile. Cette méthode ne nécessite pas un modèle précis du robot. Les paramètres inconnus sont identifiés et compensés en utilisant des réseaux de neurones RBF. Un algorithme de contrôle similaire est présenté pour la commande force/position d’un manipulateur mobile qui est soumis à des contraintes holonomes et nonholonomes. L’étude de la main robotique a été effectuée séparément avant d’être couplée au reste du système. Les modèles cinématique et dynamique du système main-objet ont été obtenus en utilisant les approches mathématiques et bond graph. Un algorithme est proposé afin d’assurer une prise ferme, éviter les dérapages et suivre les mouvements désirés. Les validations des modèles et des différentes lois de commande ont été effectuées grâce à la co-simulation Matlab/modèle virtuelThe purpose of this thesis is to design, model and control of a personal assistant robot used for domestic tasks. In order to make the robot’s design more efficient, a virtual simulation system is built using dynamic simulation software. The kinematic model is set up based on modified D-H principle. The dynamic model is built using the Lagrange theorem and elaborated in Matlab. We also employ an energy-based approach for modeling and its bond graph notation ensures encapsulation of functionality, extendibility and reusability of each element of the model. A hybrid algorithm of combining the Jacobian pseudoinverse algorithm with Rapidly-Exploring Random Tree method is presented for collision-free path planning of a redundant manipulator. An intelligent robust controller based on neural network is introduced for the coordinated control of a mobile manipulator. This method does not require an accurate model of the robot. Unknown dynamic parameters of the mobile platform and the manipulator are identified and compensated in closed-loop control using RBF neural network. A similar control algorithm is presented for coordinated force/motion control of a mobile manipulator suffering both holonomic and nonholonomic constraints. Kinematics and dynamics of a dexterous hand manipulating an object with known shape by rolling contacts are derived. A computed torque control algorithm is presented to ensure firm grip, avoid slippage and well track a given motion imposed to the object. The validation of models and different control laws were made by the co-simulation Matlab / virtual mode