Towards tactile intelligence for improving advanced robotic manipulation

Résumé

En vue de s’accorder avec les nouveaux besoins industriels agile et lean, davantage axés sur une production individualisée et à la demande, les robots devront être dotés d’habiletés plus avancées. Les chaînes de montage évoluant dans ce contexte se caractérisent par une production à faible volume, mais à grande diversité, ce qui implique qu’une plus grande variété de pièces devra être prise en charge par les robots. Une part importante des efforts accomplis à ce jour pour améliorer les capacités de manipulation robotique a comme pierre d’assise la vision artificielle. Or, cette approche est loin de constituer à elle seule une solution complète. De plus, les robots ne possèdent toujours pas la dextérité nécessaire à la manipulation d’une multitude de pièces pourtant très répandues dans l’industrie, dont celles de petite taille, fragiles ou déformables. Enfin, bien que le sens du toucher soit au coeur des activités de manipulation, il n’existe encore que très peu d’exemples d’applications industrielles tirant profit de la technologie émergente des capteurs tactiles, des travaux axés sur une meilleure exploitation de leurs signaux restant encore à être accomplis. Ainsi, l’objectif principal de cette thèse s’articule autour de ce thème et vise le développement d’avancées dans le domaine de l’intelligence tactile, afin de bonifier les capacités de manipulation des robots. Pour ce faire, trois méthodes sont proposées. La première méthode consiste à revoir la conception d’un capteur tactile afin d’intégrer un adhésif sec inspiré des geckos pour l’amélioration de la manipulation des objets fragiles et déformables. En particulier, il est démontré qu’un nouvel adhésif sec microtexturé à l’aide d’un patron spécialement conçu pour les fins de cette recherche permet de compenser des forces normales ainsi que des moments importants, en ne nécessitant toutefois que l’application d’une faible pression sur les objets à saisir. En deuxième lieu, l’étude du problème de la détection et de la classification d’évènements dynamiques préoccupants, grâce aux mesures effectuées par des capteurs tactiles, est réalisée. Plus particulièrement, des techniques d’encodage des données tactiles sont mises à contribution afin de réduire la taille des données provenant des capteurs, mais également dans le but de mettre en lumière les caractéristiques importantes qu’elles contiennent. Enfin, la troisième méthode consiste à comparer certaines modalités tactiles fréquemment répandues afin d’en déterminer leur efficacité à permettre la reconnaissance automatique d’objets sans avoir recours à la vision. Dans le cadre de cette investigation, il est établi que la déformation des objets telle que perçue par les capteurs tactiles lors de leur compression permet a elle seule de différencier une quantitée importantes d’objets parmis une banque, permettant ainsi l’élaboration d’une procédure rapide visant à reconnaître des objets automatiquement durant leur saisie.

Date	29 avr. 2020
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Vincent Duchaine (Directeur(-trice)) & Mark Cutkosky (Codirecteur(-trice))