Depuis maintenant quelques années, la robotique collaborative nous permet de déployer des robots rapidement dans des environnements plus ou moins contrôlés. À l’aide de technique d’apprentissage kinesthésique, la démonstration d’un point dans l’espace ou d’un déplacement au robot est plus rapide que jamais. Par contre, il est encore difficile de démontrer une tâche complète à l’aide d’une telle méthode puisque le robot ne connaît que les points dans l’espace montré. Dans ce projet, nous avons développé un système permettant de démontrer une tâche d’insertion physiquement au robot et utiliser cette démonstration pour construire un programme répétant la tâche exécutée.
Dans un premier temps, nous avons développé un contrôle par admittance variable pour la démonstration de tâches d’insertion. Notre technique se distingue par sa capacité à ajuster la rigidité du contrôle lorsque le bras robotique se trouve en situation d’insertion d’objet. Dans un deuxième temps, nous étudions l’utilisation de l’apprentissage profond pour la détection et la localisation de tâches d’insertion à l’intérieur d’une démonstration complète. Nous avons utilisé les forces mesurées au poignet du robot pour déterminer si une tâche d’insertion a eu lieu pendant une démonstration. Finalement, nous avons développé un générateur de programme capable de construire une routine de robotique sur un robot Universal Robot. Ce générateur programme automatiquement les trajectoires ainsi que les techniques d’insertion à utiliser pour rejouer la démonstration.
| Date | 27 juin 2019 |
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| langue originale | Français |
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| Établissement diplômant | - École de technologie supérieure
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| Superviseur | Vincent Duchaine (Directeur(-trice)) |
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- contrôle par admittance
- apprentissage par démonstration
- apprentissage profond
Roberge, E. (Auteur(e)),
Duchaine (Directeur(-trice)),
27 juin 2019Thèses et mémoires: Mémoire de maîtrise › Maîtrise en ingénierie: Génie de la production automatisée