Perception et génération de trajectoires en cobotique dans des environnements dynamiques (Computer file, 2019) [WorldCat.org]
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Perception et génération de trajectoires en cobotique dans des environnements dynamiques

Author: Guillaume FuseillerOuiddad Labbani-IgbidaGilles MouriouxErick DunoYoucef MezouarAll authors
Publisher: 2019.
Dissertation: Thèse de doctorat : Informatique : Limoges : 2019.
Edition/Format:   Computer file : Document : Thesis/dissertation : French
Summary:
L'apparition au début des années 2010 des robots collaboratifs en parallèle du développement de l'industrie 4.0 a incité les industriels à repenser la robotique. L'intégration de robots au contact des humains permet de cumuler leurs points forts en terme de flexibilité et d'adaptabilité à des tâches complexes. Cependant de nombreux défis sont posés à la communauté robotique par ces nouvelles pratiques
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Details

Genre/Form: Thèses et écrits académiques
Material Type: Document, Thesis/dissertation, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: Guillaume Fuseiller; Ouiddad Labbani-Igbida; Gilles Mourioux; Erick Duno; Youcef Mezouar; Pierre Vieyres; Jean-Pierre Gazeau; Université de Limoges.; École doctorale Sciences et Ingénierie des Systèmes, Mathématiques, Informatique (Limoges).; XLIM.
OCLC Number: 1146133510
Notes: Titre provenant de l'écran-titre.
Description: 1 online resource
Responsibility: Guillaume Fuseiller ; sous la direction de Ouiddad Labbani-Igbida et de Gilles Mourioux et de Erick Duno.

Abstract:

L'apparition au début des années 2010 des robots collaboratifs en parallèle du développement de l'industrie 4.0 a incité les industriels à repenser la robotique. L'intégration de robots au contact des humains permet de cumuler leurs points forts en terme de flexibilité et d'adaptabilité à des tâches complexes. Cependant de nombreux défis sont posés à la communauté robotique par ces nouvelles pratiques et notamment : comment sécuriser l'interaction entre l'Homme et le Robot. Nous proposons de traiter cette problématique en proposant un pipeline complet permettant de déplacer en autonomie le robot dans l'espace partagé avec l'humain tout en garantissant sa sécurité. Pour cela nous construisons une représentation de l'espace de travail du robot sous forme d'une grille d'occupation 3D sémantique à partir de la perception du robot de son environnement. Nous projetons alors en temps réel les obstacles et humains présents dans la zone de travail du robot vers l'espace des configurations, une représentation adaptée aux bras robotiques. En utilisant l'axe médian dans l'espace des configurations, la trajectoire du robot vers l'objectif est calculée au plus loin des obstacles. Nous adaptons cette trajectoire au changement dynamique de l'environnement et modulons sa vitesse en fonction de la distance séparant l'humain et le robot. L'intérêt de cette méthode a été démontré en simulation et avec des expérimentations réelles sur des robots collaboratifs en contexte industriel.

The appearance in the early 2010s of collaborative robots in parallel with the development of industry 4.0 prompted manufacturers to rethink robotics. Theintegration of robots in contact with humans makes it possible to combine their strengths in terms of flexibility and adaptability to complex tasks. However, many challenges are posed to the robotics community by these new practices and in particular: howto secure the interaction between Human and Robot. We propose to address this problem by proposing a complete pipeline allowing the robot to move autonomously in the space shared with humans while guaranteeing its safety. For this we build a representation of the robot's workspace in the form of a 3D semantic occupation grid from the robot's perception of its environment. We then project in real time the obstacles and humans present in the robot's work area to the configurationsspace, a representation adapted to robotic arms. Using the medialaxis in the configurationsspace, the robot's trajectory towards the objective is calculated as far as possible from obstacles. We adapt this trajectory to the dynamic change of the environment and modulate its speed according to the distance separating the human and the robot. The interest of this method has been demonstrated in simulation and with real experiments on collaborative robots in an industrial context.

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