Modèle inverse des robots souples basé sur l'optimisation, avec gestion des contacts

La robotique souple s'inspire de la nature, de la façon dont les organismes vivants se déplacent et adaptent leur forme à leur environnement. Contrairement aux robots rigides traditionnels, les robots souples sont construits à partir de matériaux hautement compliants, leur permettant d'accomplir des tâches avec plus de flexibilité et d'adaptabilité. Ils sont plus sûrs lorsque l'on travaille dans un environnement fragile. Ils ont l'avantage de produire des forces faibles adaptées à la manipulation / interaction avec des objets / environnements sensibles. Ces caractéristiques permettent une utilisation potentielle de la robotique souple dans les domaines industriels et la médecine.Mais le domaine de la robotique douce pose de nouveaux défis, notamment pour la modélisation et le contrôle. Dans cette thèse, nous visons à fournir des méthodes génériques pour la modélisation de robots souples, sans hypothèses sur la géométrie. Les méthodes sont basées sur la méthode des éléments finis pour capturer les déformations de la structure du robot et de son environnement lorsqu'il est déformable. Nous formulons le problème de leur cinématique et dynamique inverses sous forme de programmes d'optimisation, permettant une gestion aisée des contraintes sur les problèmes d'actionnement et de singularité. Nous sommes en mesure de contrôler plusieurs types d'actionnements, tels que les actionnements par câble, pneumatiques et hydrauliques.De plus, la plupart des applications impliquent une interaction du robot avec des obstacles. Pourtant, la cinématique des robots souples dépend fortement des facteurs environnementaux. Nous proposons de nouvelles méthodes qui incluent les contacts dans le processus d'optimisation. Ces méthodes constituent une étape importante car nous pensons que la connaissance des contacts dans la modélisation est d'autant plus importante. Enfin, nous proposons de contrôler certains robots souples lors de tâches de locomotion et de préhension qui nécessitent l'utilisation du contact avec frottement statique. Nous accordons une attention particulière à fournir des solutions aux performances en temps réel, permettant un contrôle en ligne dans des environnements évolutifs.Soft robotics draws its inspiration from nature, from the way living organisms move and adapt their shape to their environment. In opposition to traditional rigid robots, soft robots are built from highly compliant materials, allowing them to accomplish tasks with more flexibility and adaptability. They are safer when working in fragile environment. They have the advantages of pro- ducing low forces that are suitable for manipulating/interacting with sensitive objects/surroundings without harming them. These characteristics allow for potential use of soft robotics in the fields of manufacturing and medicine.But the field of soft robotics brings new challenges, in particular for modeling and control. Within this thesis we aim at providing generic methods for soft robot modeling, without assumptions on the geometry. The methods are based on the finite element method to capture the deformations of the robot’s structure and of its environment when deformable. We formulate the problem of their inverse kinematics and dynamics as optimization programs, allowing easy handling of constraints on actuation and singularity problems. We are able to control several types of actuation, such as cable, pneumatic and hydraulic actuations.Moreover, most of the applications involve interaction of the robot with obsta- cles. Yet soft robots kinematics is highly dependent on environmental factors. We propose new methods that include contacts into the optimization process. These methods make an important step as we think that the knowledge of con- tacts in the modeling is all the more important. Finally, we propose to control some soft robots during locomotion and grasping tasks which require the use of contact with static friction. We give a particular attention to provide solutions with real-time performance, allowing online control in evolving environments