La grande élasticité de la peau

Méthode utilisant les ordres de grandeur des forces appliquées

C’est la catégorie contenant le plus de mesures de qualité de préhension. Les mesures présentes dans cette catégorie tiennent compte de la position des points de contact, de la direction des vecteurs forces appliqués aux points de contact ainsi que de l’ordre de grandeur des forces appliquées. Les mesures M2, M3 et M5 utilisent les mêmes éléments physiques pour mesurer la qualité des préhensions. Elles tiennent compte de la position des points de contact, de la direction des forces appliquées aux points de contact, ainsi que du coefficient de friction entre la main et l’objet. Grâce à ces éléments, l’ensemble des torseurs d’effort (forces et moments) applicables par la main sur l’objet est calculé. L’enveloppe convexe ? de l’ensemble des torseurs applicables par la main sur l’objet est ensuite définie. Ces mesures supposent que la préhension peut résister à un torseur externe s’il est contenu à l’intérieur de l’enveloppe convexe. Chaque mesure effectue un calcul différent sur cette enveloppe convexe. La mesure M3 mesure le volume de l’enveloppe convexe généré par les torseurs d’effort appliqués par la main sur l’objet. Elle suppose que plus le volume de l’enveloppe convexe est grand, plus la préhension aura une grande probabilité de résister à un effort externe.

Cependant cette mesure ne considère pas le cas où une enveloppe convexe a un volume très grand, mais qu’il existe un torseur de norme faible auquel la préhension ne peut pas résister (Máximo A. Roa, 2014). 4 Exemple : Pour illustrer les mesures qui suivent, le cas le plus simple possible est considéré. Les forces étudiées sont dans un espace à deux dimensions et on considère que toutes les forces sont appliquées au même point. Ainsi aucun moment n’intervient lors de la préhension. Soit un point C dans l’espace. Une main robotique avec trois doigts et donc trois points de contact, réalise deux préhensions P1 et P2. Pour chaque préhension, trois forces sont appliquées : P1( f1, f2, f3) et P2( f4, f5, f6) (figure 1.1 a). Pour simplifier l’exemple, on considère qu’un coefficient de friction de 0 s’applique au point de contact. Ainsi, les doigts de la main robotique ne peuvent appliquer que les forces fi aux points de contact. Les forces fi appliquées en C sont les forces maximales applicables par la main sur l’objet. Les résultants des forces appliquées pour chaque préhension sont donc contenus dans l’enveloppe convexe Wi de la préhension Pi (Ferrari & Canny, 1992). M3 mesure le volume de l’enveloppe convexe. Plus le volume est grand, plus la préhension devrait pouvoir résister à un effort externe. Sur l’exemple de la figure 1.1 – b, l’enveloppe convexe W1 de la préhension P1 a un volume plus grand que l’enveloppe convexe W2 de P2. Pour la mesure M3, la préhension P1 aura donc un indice plus élevé que la préhension P2.

Modélisation ponctuelle du contact entre la main et l’objet

En raison de la grande élasticité de la peau, une main humaine est différente d’une main robotique. Lorsqu’un robot prend un objet, il est cohérent de simplifier par un point le contact entre la main robotique et l’objet, en raison de la faible zone de contact. Cependant, cette simplification n’est pas forcément cohérente lorsqu’on utilise les mesures de qualité de préhension sur des saisies effectuées par une main humaine. (M. A. Roa et al., 2012) proposent dans leur article d’utiliser une autre modélisation que la modélisation ponctuelle lorsque des humains prennent des objets. Ils comparent dans leur article les résultats de deux mesures de qualité de préhension en utilisant, une modélisation ponctuelle du contact et une autre modélisation qui prend en compte les airs de contact entre la main et l’objet. Les indices retournés par les mesures de qualité de préhension, lorsqu’une modélisation ponctuelle du contact est utilisée, sont inférieurs à ceux retournés lorsqu’on utilise une modélisation qui prend en compte les airs de contacts. Cependant la variation des indices des mesures est très similaire entre les deux modélisations. (M. A. Roa et al., 2012) arrivent à cette conclusion en testant des mesures de qualité de préhension avec des préhensions réelles d’humain sur un cylindre doté de capteurs de pression permettant de définir les zones de contact entre l’objet et la main.

Lors des tests, quatre sujets réalisent neuf préhensions avec chacune un nombre différent de doigts utilisés sur deux zones distinctes de l’objet. Un autre objectif de cet article était de comparer la perception subjective de qualité de préhension des participants avec les indices donnés par des mesures de qualité de préhension. (M. A. Roa et al., 2012) demandent à chacun des participants de noter, sur une échelle de 1 à 7, la qualité de la préhension ressentie sur chacune des prises réalisées sur l’objet. Ils comparent ensuite, pour les mêmes prises sur l’objet, cette notation subjective des participants avec les mesures de qualité de préhension : M1, M2, M3, M8 et M10. Ils montrent que la mesure M2 (plus grand torseur résistant) donne la variation d’indice la plus proche de celle donnée par les humains.

Différents types de préhension

Dans le domaine de la robotique, la plupart des algorithmes de préhension d’objet n’utilisent que les effecteurs finaux, c’est-à-dire le bout des doigts de la main robotique pour prendre les objets. Ainsi, il existe des mesures de qualité de préhension qui ne sont utilisable que si la préhension est réalisée avec le bout des doigts, que ce soit pour une main robotique ou une main humaine. Parmi les douze mesures de qualité que (Leon et al., 2012) utilisent, certaines ne sont applicables qu’avec des préhensions réalisées avec le bout des doigts. Ces préhensions sont réalisées sur un cylindre réel avec une main humaine, la position des doigts sur l’objet est mesurée par un système VICON. Pour que l’ensemble de ces mesures soit applicable (Leon et al., 2012) limitent leur étude à la prise d’objet par une main humaine en n’utilisant que le bout des doigts. Cependant un humain prend rarement les objets avec le bout des doigts. (Feix, Romero, Schmiedmayer, Dollar, & Kragic, 2016) définissent un type de préhension humain dit « prise en puissance» dans leur taxonomie des préhensions humaines. Ces préhensions en puissance sont utilisées par l’homme lorsqu’il souhaite avoir une prise ferme sur l’objet. Si l’on souhaite effectuer des tests utilisant l’ensemble des préhensions que peut effectuer un humain, les mesures de qualité de préhension qui ne sont utilisables qu’avec des préhensions réalisées avec le bout des doigts sont à écarter.

Cette revue de littérature fait apparaître qu’un grand nombre de mesures de qualité de préhension existe. Initialement, ces mesures ont été conçues pour permettre à des robots de prendre des objets. Peu d’articles utilisent des mesures de qualité de préhension sur des préhensions humaines. Le tableau de synthèse (tableau 1.2) récapitule les résultats et les conclusions des articles ayant utilisé les mesures M1 à M10 dans le contexte de préhension d’objet par des humains. La synthèse de la littérature montre que M1 est couramment utilisé, mais qu’elle est très limitée, car elle ne prend pas en compte le nombre de points de contact et les forces qui y sont appliquées lors de la préhension. La mesure M2 est la plus couramment utilisée dans la littérature. Elle a une signification physique claire et prend en compte les forces appliquées par la main sur l’objet lors de la préhension (Maximo A. Roa & Suarez, 2015). (Endo et al., 2007b) et (M. A. Roa et al., 2012) ont montré dans leurs articles que M2 est une mesure dont la variation des indices est très similaire à la variation de notation de préhension par des humains. M2 peut donc être utilisée pour prédire la préhension d’un objet par un homme. Les mesures M3 à M7 n’ont pas été largement utilisées dans littérature. (Maximo A. Roa & Suarez, 2015) et (Leon et al., 2012) ont montré que M8, M9 et M10 utilisent les mêmes notions physiques pour calculer leurs indices. La variation de leur indice est donc très similaire. (M. A. Roa et al., 2012) a également trouvé que la variation des indices de M8 et M10 est très proche de la variation de notation de préhension d’humains. M8 et M10 peuvent également être utilisées pour prédire la préhension d’un objet par un homme.

L’objectif de ce mémoire est de pouvoir déterminer, à partir de mesures de qualité de préhension, la meilleure préhension parmi un ensemble de préhensions réalisées sur un objet par un mannequin virtuel. La revue de littérature a identifié que la mesure M2 est la plus apte à remplir ce rôle. Dans ce mémoire, l’objectif est de sélectionner la meilleure préhension pour qu’un mannequin virtuel puisse se placer automatiquement dans un environnement industriel. Le contexte d’utilisation de mesures de qualité diffère, en ce sens, de celui présent dans la littérature. Les objets utilisés dans l’industrie ne sont pas identiques à ceux utilisés dans la littérature. (Endo et al., 2007b) et (M. A. Roa et al., 2012) utilisent des objets de formes simples : cylindres et prismes. Les variations de la mesure M2 ne sont pas connues lorsque les préhensions testées sont réalisées sur des objets de formes complexes. La revue de littérature a fait apparaitre que certaines hypothèses sur les forces maximales par phalange, utilisées dans le domaine de la robotique, ne sont pas adaptées au contexte de préhension d’objets par un humain. Le chapitre suivant détaille la méthodologie des tests réalisés. Dans un premier temps, on observera la variation des indices des mesures sélectionnées en fonction de préhensions réalisées sur des objets couramment utilisés dans l’industrie. Dans un second temps, on étudiera l’influence de certains paramètres sur les indices donnés par les mesures M2 et M5 : le coefficient de friction, les forces maximales par phalange et la position du centre de masse de l’objet.

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 REVUE DE LA LITTÉRATURE
1.1 Définition de la mesure de qualité de préhension
1.2 Méthode de mesure de la qualité de préhension dans le domaine de la robotique
1.3 Description des mesures de qualité de préhension couramment utilisées dans la littérature
1.3.1 Méthode M1 : Position des points de contact
1.3.2 Méthode utilisant les ordres de grandeur des forces appliquées
1.3.3 Méthode utilisant la configuration de la main
1.3.4 Propriété algébrique de G
1.4 Différence d’hypothèses entre le robot et l’humain
1.4.1 Modélisation ponctuelle du contact entre la main et l’objet
1.4.2 Le coefficient de friction chez le robot et chez l’homme
1.4.3 Les forces maximales applicables par point de contact
1.4.4 Différents types de préhension
1.5 Conclusion de la revue de littérature
CHAPITRE 2 METHODOLOGIE
2.1 Objectifs
2.2 Sélection des mesures de test de qualité de préhension
2.2.1 Mesure M2 : plus grand torseur résistant
2.2.2 Mesure M5 : mesure orientée action
2.3 Sélection des objets de test
2.4 Préhensions testées
2.5 Méthodologie de création des préhensions
2.6 Force extérieure
2.7Détermination des points de contact, de leur vecteur normal et du centre de masse de l’objet
2.8 Incertitude sur les mesures
2.8.1 Indice de la mesure M5
2.8.2 Discrétisation des cônes de friction
2.9 Étude de la variation des indices
2.9.1 Modification du coefficient de friction
2.9.2 Modification des forces maximales par phalange
2.9.3 Déplacement du centre de masse de l’objet
2.9.3.1 Pour le tournevis électrique
2.9.3.2 Pour le marteau
CHAPITRE 3 RESULTATS
3.1Variation des indices en fonction de la discrétisation du cône de friction et des préhensions
3.1.1 Variation des indices M2 en fonction de l’approximation des cônes de friction
3.1.2 Variation des indices en fonction des préhensions
3.2 Variation des indices en fonction de paramètres physique
3.2.1 Modification du coefficient de friction
3.2.2 Modification des forces maximales par phalange
3.2.3 Déplacement du centre du centre de masse des objets
CHAPITRE 4 ANALYSE DES RESULTATS
4.1 Variation des indices en fonction des préhensions
4.2 Variation des indices en fonction de paramètres physique
4.2.1 Cônes de friction
4.2.2 Forces normales d’une main humaine
4.2.3 Position du centre de masse
CHAPITRE 5 DISCUSSION ET RECOMMANDATIONS
CONCLUSION
ANNEXE I Outils sélectionnés par les experts du logiciel Delmia
ANNEXE II Résultats des tests
BIBLIOGRAPHIE

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