Développements théoriques et évaluation expérimentale d'un nouveau système collaboratif multidrones de saisie et de manipulation de grands objets

Cette thèse propose un nouveau concept de robot de manipulation aérienne appelé Flying Gripper. Ce robot est un manipulateur aérien, destiné à la saisie, la manipulation et le transport de grands objets de manière autonome. Le robot Flying Gripper est composé de quatre quadrotors, de quatre doigts auto-adaptatifs et d'un châssis. Les principaux apports de ces travaux sont: (1) un concept mécanique original reposant sur l'utilisation de plusieurs quadrotors et tirant parti de la rotation en lacet des quadrotors pour actionner un mécanisme de préhension auto-adaptatif et intrinsèquement sûr (2) une méthode pour analyser des torseurs disponibles en tenant compte des contraintes d'égalité et d'inégalité imposées par les limites d'actionnement, les butées mécaniques et les relations d'équilibre; (3) une commande prédictive permettant de manipuler l'objet saisie avec une masse, des inerties et un centre de masse inconnus; (4) un algorithme d'allocation de contrôle dynamique pour la distribution de l'effort de contrôle, de manière à optimiser l'efficacité énergétique et à assurer la continuité de la commande, en considérant les limites mécaniques du robot.Des simulations numériques et des tests expérimentaux ont été effectués pour valider les performances du contrôleur.This thesis proposes a new concept of aerial manipulation robot named Flying Gripper that is intended to perform grasping, manipulating, and transporting of large objects autonomously. The Flying Gripper robot is composed of four quadrotors, four self-adaptive fingers and a body structure. The main contributions of these works are: (1) an original mechanical concept using multiple quadrotors to obtain full manipulability in SE(3) and taking advantage of their yaw rotations to actuate a self-adaptive and intrinsically safe grasping mechanism; (2) a wrench capability analysis method taking into account the equality and inequality constraints imposed by actuation limits, mechanical stops and equilibrium relations; (3) a model predictive controller to deal with unknown mass, inertia and center of mass due to the grasped object; (4) a Dynamic Control Allocation algorithm to distribute the control output in a way that guarantees the continuity of actuator's velocity, improves the energy efficiency and satisfies the robot mechanical limits.Numerical simulations and experimental tests have been carried out to validate the controller performances