Identification dynamique des robots à flexibilités articulaires

Ce travail résulte d'une collaboration entre l'IRCCyN et l'ONERA sur l'identification dynamique des robots à flexibilités articulaires, utilisés par exemple dans les applications de la robotique collaborative. La technique d'identification usuelle en robotique nécessite la m...

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Auteur principal : Jubien Anthony (Auteur)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), Université de Nantes Faculté des sciences et des techniques (Autre partenaire associé à la thèse), École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques Nantes (Organisme de soutenance), Institut de recherche en communications et cybernétique Nantes 1958-2017 (Organisme de soutenance)
Autres auteurs : Gautier Maxime (Directeur de thèse), Janot Alexandre (Directeur de thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Identification dynamique des robots à flexibilités articulaires / Anthony Jubien; sous la direction de Maxime Gautier ; encadrant Alexandre Janot
Publié : [Lieu de publication inconnu] : [éditeur inconnu] , 2014
Description matérielle : 1 vol. (195 p.)
Note de thèse : Thèse de doctorat : Automatique, productique et robotique, Automatique et informatique appliquée : Nantes : 2014
Disponibilité : Publication autorisée par le jury
Sujets :
Documents associés : Reproduit comme: Identification dynamique des robots à flexibilités articulaires
Description
Résumé : Ce travail résulte d'une collaboration entre l'IRCCyN et l'ONERA sur l'identification dynamique des robots à flexibilités articulaires, utilisés par exemple dans les applications de la robotique collaborative. La technique d'identification usuelle en robotique nécessite la mesure des positions moteurs et la mesure des déformations élastiques, non disponibles sur les robots industriels. Récemment, une nouvelle technique nommée DIDIM (Direct and Inverse Dynamic Identification Models), qui utilise uniquement la mesure des efforts moteurs, a été proposée et validée sur les robots rigides. Cette thèse propose une extension de DIDIM, qui n'utilise aucune mesure de position, aux cas des robots à flexibilités articulaires. On réalise d'abord une étude comparative sur un robot rigide 6 axes avec 61 paramètres, qui démontre la supériorité de DIDIM sur une méthode usuelle en boucle fermée à erreur de sortie en position (CLOE) : DIDIM converge 100 fois plus vite et est largement plus robuste vis à vis des erreurs sur les conditions initiales. Ensuite DIDIM est étendue aux robots à flexibilités articulaires avec une procédure en trois étapes : une identification du modèle rigide en basses fréquences, une identification du mode flexible et des inerties de part et d'autre de la flexibilité et enfin une identification globale précise du modèle dynamique flexible complet. Une validation expérimentale est réalisée sur un banc d'essai de robot un axe avec une flexibilité. Ensuite, une validation en simulation sur le robot 7 axes Kuka Light Weight Robot montre l'efficacité de la méthode DIDIM appliquée aux robots à flexibilités articulaires industriels, dans le cas où la commande est connue.
This work is the result of collaboration between IRCCyN and ONERA on dynamic identification of robots with joint flexibilities, used for example in new applications for collaborative robotics. The usual identification technique in robotics requires the actual data of motor positions and the actual data of elastic deformations, which are usually not available in industrial robots. Recently, a new technique called DIDIM (Direct and Inverse Dynamic Identification Models), which uses only the data of motor torques, has been proposed and validated on rigid robots. This thesis proposes an extension of DIDIM, which uses no actual position data at all, to the case of robots with joint flexibilities. First, a comparative study on a rigid 6-axis robot with 61 parameters, shows the superiority of DIDIM over a conventional method CLOE (Closed- Loop Output Error) in position: DIDIM converges 100 times faster and is strongly more robust with respect to errors in the initial conditions. Second, DIDIM is extended to robots with joint flexibilities in a three steps procedure: a rigid model identification at low frequencies, an approximated identification of the flexible mode and of the inertia of each side of the flexibility, and finally the overall accurate identification of the full flexible dynamic model. A first experimental validation is performed on a test bench robot with one joint and one flexibility. A second validation in simulation on the 7 axes Kuka Light Weight Robot shows the effectiveness of DIDIM applied to industrial robots with joint flexibilities, in the case where the actual control law is known.
Variantes de titre : Dynamic identification of flexible joint robots
Notes : Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale sciences et technologies de l'information et de mathématiques (Nantes)
Partenaire de recherche : Institut de recherche en communications et cybernétique (IRCCyN) (Nantes) (Laboratoire)
Autre(s) contribution(s) : Hugues Garnier (Président du jury) ; Gabriel Abba, Francisco Carrillo (Rapporteurs)
Bibliographie : Bibliogr. p.165-170