Prix Asea Brown Boveri Ltd. (ABB) 2018 – Miao Li
© 2018 Miao Li
Dynamic Grasp Adaptation -- From Humans To Robots
Thèse EPFL n°6908 (2016)
Directrice de these : Prof. A. Billard
"Pour ses contributions exceptionnelles à la robotique, par le développement de nouvelles techniques pour la préhension habile d'objets complexes, et pour le transfert fructueux de cette technologie à la manipulation industrielle à large échelle."
La main humaine est un outil extraordinaire, la preuve en est par ses impressionnantes capacités motrices et son remarquable sens du toucher. Pour permettre aux robots de travailler dans un environnement centré sur les hommes, il est souhaitable de doter les mains robotiques de capacités humaines pour la préhension et la manipulation d'objets. Toutefois, en raison de leur complexité et de l'inexactitude inhérente à tout modèle possible, la préhension et la manipulation d'objets restent un défi.
Cette thèse porte sur l'adaptation de la préhension robotique face aux incertitudes de modèle et de perception. Étant donné qu'un objet dont les propriétés ne sont pas connues avec certitude (par exemple, la forme, le poids et les perturbations externes), et une main robotisée à plusieurs doigts, nous visons à déterminer où placer les doigts et comment les doigts doivent interagir de manière adaptative à l'objet en utilisant les sensations tactiles, afin de parvenir à une préhension stable ou bien a un comportement dynamique souhaité.
Une idée centrale de cette thèse est celle de la dynamique centrée sur l'objet: à savoir, que nous exprimons toutes les contraintes de contrôle en une représentation centrée sur l'objet. Cela simplifie le calcul et rend le contrôle adaptable à tout type de main. Ceci est une caractéristique essentielle qui distingue notre travail d'autres travaux de préhension robuste dans la littérature, où la génération d'une préhension statique stable pour une main donnée est habituellement le principal objectif. Dans cette thèse, l'adaptation de la préhension est un processus dynamique qui modifie la préhension pour atteindre un but exprime dans le référentiel de l'objet, en présence d'une variété d'incertitudes et/ou de perturbations.
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