Soutenance mémoire
L’équipe Gepetto du LAAS-CNRS travaille sur l’analyse et la génération de mouvements des systèmes anthropomorphes, et est reconnue pour ses travaux dans la robotique humanoïde. Pour cela, elle utilise des simulateurs de robot sur ordinateur, et possède aussi de vrais systèmes robotisés tels qu’un TIAGo ou un TALOS [1] de chez PAL Robotics, ou encore des quadripèdes open-source Solo [2]. Malgré des systèmes diérents, ce sont les mêmes logiciels qui sont utilisés pour les commander, et ce sur toutes les plate-formes du laboratoire.
Afin de faire exécuter des tâches particulières à ces systèmes, les chercheurs élaborent des programmes, puis les testent sur simulateur avant de les tester sur les robots. Cependant, dans certains cas, ce schéma n’est pas réalisable et les actions souhaitées ne sont pas fonctionnelles sur le système réel. C’est le cas du robot TALOS qui possède une forme humanoïde. Il est d’une grande complexité physique notamment à cause de sa forte masse. Celle-ci se traduit par des équations diérentielles non-linéaires complexes qui pourraient être évitées avec un modèle idéalisé, c’est-à-dire un robot plus léger et plus simple mécaniquement. Utiliser un modèle simplifié afin de résoudre des problèmes avant de passer à un système plus complexe est un processus très souvent utilisé en ingénierie, notamment en informatique, et que l’on appelle « Divide-and-conquer » (« Diviser pour régner » en français). De plus, la mise en œuvre sur TALOS est plus complexe car le robot étant plus puissant, il s’avère aussi plus dangereux : il est facile de le casser en cas d’erreur. Avoir des systèmes où la mise en œuvre est plus simple serait un vrai plus pour les étudiants (doctorants et futurs stagiaires). Le robot Bolt a cette vocation.
Le LAAS-CNRS
Le Laboratoire d’Analyse et d’Architecture des Systèmes (LAAS) est une Unité Propre de Recherche (UPR) du Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) créée en 1968 et située à Toulouse. Conventionnellement nommé LAAS-CNRS, nous utiliserons seulement l’acronyme LAAS dans le corps de ce rapport. Le laboratoire est rattaché à l’Institut National des Sciences de l’Ingénierie et des Systèmes (INSIS) et à l’Institut National des Sciences de l’Information et de leurs Interactions (INS2I).
Le LAAS mène des recherches qui visent à une compréhension fondamentale des systèmes complexes tout en considérant l’usage qui peut en découler. Les chercheurs sont donc à la fois défricheurs de problématiques nouvelles et promoteurs de solutions, et ce autour de quatre grandes disciplines : l’informatique, la robotique, l’automatique et les micro et nano systèmes. De ces disciplines ont découlé quatre axes stratégiques : l’intelligence ambiante, le vivant, l’énergie et l’espace.
Au 1er janvier 2021, le LAAS était constitué de 580 personnes (hors stagiaires), de 6 départements scientifiques et de 25 équipes de recherche .
L’équipe Gepetto
L’équipe Gepetto, créée en 2006, fait partie du département Robotique du LAAS. Son activité de recherche est centrée sur l’analyse et la génération de mouvements des systèmes anthropomorphes. C’est une des équipes phares en robotique humanoïde, internationalement reconnue pour son expertise en génération de mouvements.
Les deux objets de recherche de Gepetto sont les robots humanoïdes et l’Homme. Grâce à des études interdisciplinaires, l’équipe travaille sur divers problèmes de commande de ces systèmes anthropomorphes. Trois niveaux sont à distinguer au sein de l’équipe :
• Le niveau fondamental qui fournit un travail théorique à propos de la modélisation et de la génération de mouvements. La modélisation inclut la mécanique des robots, des mathématiques sur de nouvelles représentations et opérateurs, ou encore l’enregistrement et la représentation du mouvement humain. La génération de mouvements part de la planification globale de trajectoires jusqu’à la commande locale du mouvement. Cela est réalisé sous des contraintes de diérents types. Ce niveau se base sur des disciplines diverses telles que les mathématiques, la mécanique, l’automatique, ou l’informatique ; mais également la biomécanique ou les neurosciences du mouvement, en collaboration avec des spécialistes des sciences du vivant.
• Le niveau intégratif constitue le cœur du travail de l’équipe. Il s’agit de l’intégration logicielle des développements théoriques. Les paquets logiciels avancés issus de cette intégration sont au maximum mis à jour et rendus accessibles à l’ensemble de la communauté scientifique.
• Le niveau applicatif concerne les contributions faites auprès de la robotique de service ou industrielle. Diverses applications y sont inclues comme l’usine du futur, l’animation graphique, la conception de nouveaux actionneurs, la compréhension et l’imitation du mouvement humain (entre autres).
Lors de mon arrivée, l’équipe Gepetto se composait de 31 personnes allant des chercheurs aux doctorants. Le responsable de l’équipe est Olivier Stasse, qui est aussi mon tuteur de stage. Une petite douzaine de stagiaires s’y sont intégrés au cours de mes 6 mois de stage.
Hardware
État de l’art
Le choix du robot Bolt a été fait par l’équipe Gepetto, et m’a été proposé avant mon arrivée dans l’équipe. Ils ont suivi les conseils de Felix Grimminger, ancien ingénieur de Boston Dynamics ayant participé à la conception de BigDog. La remise en question de celui-ci n’était donc pas envisagée, c’est pour cette raison que je n’ai pas fait de dimensionnement, ni de conception électronique. Nous allons maintenant détailler les nombreux avantages qui font de lui le candidat idéal. Comme expliqué dans l’introduction, l’équipe possède déjà des robots Solo qui sont des quadripèdes issus de la même famille que Bolt (c’est-à-dire que c’est la même équipe de chercheurs/ingénieurs qui les ont conçus en gardant une architecture similaire entre eux). Cependant les Solo ne sont pas bipédaux et ne peuvent donc pas être utilisés pour modéliser un robot bipède tel que TALOS. Malgré tout, les robots développés par Felix Grimminger et al [2] [10] [11] sont commandés en couple, et possèdent d’énormes avantages :
• Ils sont open-sources, c’est-à-dire qu’ils sont facilement reproductibles.
• Ils sont reproduisibles à faible coût de fabrication, environ 10 000 . Cela facilite leur développement par diérents laboratoires à travers le monde afin de réaliser un travail collaboratif sur les mêmes systèmes. De plus, ce critère permet de moins craindre la casse matérielle car un remplacement des pièces est peu onéreux.
• Ils sont légers (1,3 kg pour Bolt) car conçus avec une coque plastique imprimée en 3D, de petits éléments de transmission souvent imprimés en 3D aussi, et des moteurs légers mais assez puissants pour l’utilisation souhaitée.
• Ils sont robustes aux chocs physiques extérieurs ou à toute autre perturbation extérieure sur le système.
• Ils sont commandés en couple ce qui ore comme avantage de mieux prendre en compte les interactions en force non prévues.
• Ils ont un faible rapport de réduction : il est de 1/9 par moteur. Cela permet des pointes de couple raisonnables ainsi qu’une vitesse élevée au niveau des articulations.
• Ils ont un rapport poids/puissance faible car le centre de masse du robot est autour du bassin.
• Ils ont une conception qui permet d’avoir une bonne réversibilité. Cela est dû aux faibles rapports de réduction et à des frottements faibles qui permettent d’avoir une bonne corrélation entre couple en sortie de l’actionneur et courant moteur.
Ainsi, en tenant compte de tous ces avantages, on peut considérer le robot Bolt comme un robot bipède idéal d’un point de vue physique. Lorsqu’on réalise les équations physiques du modèle, tous les points cités permettent d’obtenir un modèle plus simple à gérer, car plus proche d’un modèle idéal. Cela améliore grandement les conditions pour réaliser des tests d’algorithme avant de passer sur un système plus complexe. Il vérifie donc les critères pour en faire un intermédiaire de test.
D’un point de vue conception, la totalité des éléments et des étapes de fabrication réalisés par le groupement Open Dynamic Robot Initiative (ODRI), dont le Max Planck Institute (MPI), sont disponibles en open-source sur GitHub [11].
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Table des matières
Introduction
Contexte
Objectifs du stage
1 Présentation de l’organisme d’accueil
1.1 Le LAAS-CNRS
1.2 L’équipe Gepetto
2 Hardware
2.1 État de l’art
2.2 Étapes de montage
2.2.1 Recyclage d’un robot précédent – Solo 8
2.2.2 Fabrication des pièces
2.2.3 Mécanique
2.2.4 Électronique
2.3 Dicultés rencontrées et solutions
2.3.1 Impression 3D
2.3.2 Commandes
2.3.3 Électronique
2.3.4 Présentiel / Distanciel
3 Software
3.1 État de l’art et architecture
3.2 Compréhension et compilation
3.2.1 Compréhension
3.2.2 Compilation
3.2.3 Tests
3.2.4 Dicultés
3.3 Passage à ros2_control
3.3.1 Prise en main
3.3.2 Modifications
3.3.3 Tests
3.3.4 Dicultés
Conclusion
Bibliographie
Annexes
