Thèse de Yan Wei

Planification et suivi de mouvement d'un système de manipulateur mobile à double bras non-holonome de haute redondance

Cette thèse se situe dans la planification et le suivi de mouvement d’un humanoïde. Premièrement, la méthode MDH est utilisée pour la modélisation cinématique. Afin d’évider de calculer l’énergie et ses dérivées partielles de la méthode Lagrangienne, la méthode de Kane est utilisée pour la modélisation dynamique. Deuxièmement, un algorithme avancée MaxiMin NSGA-II est proposée pour concevoir la pose optimale étant donnée uniquement la pose initiale et les positions et orientations souhaitées des effecteurs terminaux (ETs). Un algorithme à connexion directe combinant BiRRT et la gradient-descente est conçu pour réaliser la transition de la pose initiale à la pose optimale, et une optimisation géométrique est conçue pour optimiser et cohérer le chemin. En outre, les motions en avant sont obtenues en attribuant des orientations pour la plate-forme mobile indiquant ainsi l'intention du robot. Afin de résoudre le problème d'échec de l’algorithme hors ligne, un algorithme en ligne est proposé. De plus, afin d'optimiser les via-poses, un algorithme basé sur les via-points des ETs et MOGA est proposé en optimisant simultanément quatre fonctions objectives. Enfin, le problème de suivi de mouvement est étudié étant donné les mouvements des ETs. Au lieu de contrôler la motion absolue, deux mouvements relatives sont introduits pour réaliser la coordination et la coopération entre la plate-forme mobile et le manipulateur supérieur. De plus, une technique mWLN est proposée pour éviter les limites des joints.

Jury

Directeur de thèse : Ahmed RAHMANI, Professeur, Ecole Centrale de Lille, Lille
Rapporteurs : Daniel SIDOBRE, Maître de Conférence HDR, Université Paul Sabatier, Toulouse Jingrui ZHANG, Professeur, Beijing Institute of Technology, Beijing
Membres : Youcef MEZOUAR, Professeur, SIGMA Clermont and Institut Pascal, Aubière Pushparaj MANI PATHAK, Associate Professor, Indian Institute of Technology Roorkee, Roorkee

Thèse de l'équipe MOCIS soutenue le 18 juin 2018

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