Elham Khoshbin, étudiante au doctorat en ingénierie, soutient sa thèse

Bien que le repositionnement des points d’attache puisse empêcher les collisions entre les câbles et les humains, cet ajustement modifie la cinématique et la dynamique du robot, entraînant des changements dans les paramètres du modèle dynamique du système, y compris les matrices d’inertie, de rigidité et d’amortissement. Ces changements peuvent compromettre les performances des compensateurs traditionnels non adaptatifs, car ces compensateurs sont conçus pour un modèle fixe et ne peuvent pas répondre de manière adéquate aux variations temps-réel des paramètres.

Pour relever ce défi, la conception d’une commande adaptative semble essentielle. Un tel contrôleur doit d’abord estimer les paramètres du modèle dynamique du système en temps réel, puis suivre le signal de référence avec une grande précision en fonction des paramètres estimés mis à jour. En fin de compte, l’objectif principal de ce projet est de concevoir et de mettre en oeuvre une commande adaptative pour un robot à câbles avec des points d’attache mobiles. Cette approche proposée non seulement d’empêcher les collisions entre les humains et les câbles, mais maintient également la capacité de suivre avec précision la consigne désirée. En estimant les paramètres du modèle dynamique en ligne et en ajustant automatiquement les lois de contrôle, elle garantit la stabilité et la précision du suivi dans des conditions variables.

Dans cette thèse, un robot à câbles avec huit points d’attache mobiles, chacun monté individuellement sur la base par huit moteurs et désigné comme le premier groupe de moteurs, est d’abord développé. Ensuite, une méthode d’estimation des paramètres basée sur des algorithmes adaptatifs est conçue pour identifier les changements dans les paramètres du système. Enfin, un contrôleur adaptatif est proposé pour le suivi du signal de référence, et la tension correspondante est appliquée à chaque câble par le second groupe de moteurs, qui est responsable du contrôle de la tension et du suivi du système. La performance de cette approche est ensuite évaluée par des simulations. On s’attend à ce que les résultats de cette recherche fournissent une solution efficace pour améliorer la sécurité et l’efficacité des robots à câbles dans les applications industrielles et les interactions homme-robot.

Dans le chapitre 1 de ce projet, les objectifs et la méthodologie proposée sont présentés. Au chapitre 2, une revue complète des systèmes de commande pour les robots à câbles est menée. Au chapitre 3 de ce projet, nous nous concentrons uniquement sur la cinématique du robot, en supposant qu’un humain se déplace dans l’espace de travail ou effectue des gestes avec sa main. L’objectif est de permettre au robot d’éviter les collisions lorsque la distance entre l’humain et le câble diminue. Ce système robotique à câbles, en raison de ses applications industrielles, peut être chargé d’opérations de type pick-and-place d’objets, tandis que l’humain peut se déplacer dans l’environnement partagé tout en s’assurant de sa sécurité. Pour atteindre cet objectif, la position de l’humain est détectée à l’aide de capteurs installés sur lui, tandis que la position et la longueur des câbles sont soit mesurées à l’aide de capteurs, soit calculées par des méthodes computationnelles en se basant sur les positions des points d’attache sur l’effecteur terminal et sur la base. Ensuite, à partir des données collectées sur les positions de l’humain et des câbles, la distance minimale entre l’humain et le câble peut être déterminée grâce à la méthode KKT (Karush-Kuhn-Tucker). Si cette distance est inférieure au seuil autorisé—défini par un expert et les conditions environnementales—il est nécessaire de déplacer les points d’attache sur la base vers le haut ou vers le bas pour éviter une collision. La mesure des positions de l’humain et des câbles est effectuée en ligne (temps-réel), permettant un repositionnement opportun des points d’attache sur la base dans la direction Z afin d’empêcher les collisions entre l’humain et les câbles.

Comme mentionné, la tâche d’un robot à câbles dans l’industrie peut être définie comme le transport d’une charge le long d’un trajet spécifié. Le système doit être capable de suivre le trajet désigné avec une erreur minimale, malgré certaines incertitudes, telles que le repositionnement des points d’attache sur la base, qui peut réduire les performances optimales du système. Au chapitre 4, une approche de commande prédictive est présentée, permettant de réaliser le suivi de trajectoire sans nécessiter un algorithme de distribution de tension ; la tension obtenue à partir de la sortie de la commande est considérée comme la tension d’entrée du système. Étant donné que la dynamique du système change en raison du repositionnement des points d’attache, l’algorithme Recursive Least Squares (RLS) est utilisé pour l’estimation en ligne des paramètres du modèle. Les résultats obtenus avec la commande Generalized Predictive Controller (GPC) adaptatif sont comparés à ceux d’une commande basée sur un compensateur Proportional-Integral-Derivative (PID) adaptatif et d’une commande Predictive Functional Controller (PFC) adaptatif. La performance du contrôleur GPC adaptatif est évaluée lorsque les points d’attache sont repositionnés. Cete commande doit démontrer une performance optimale lorsque les points d’attache sur la base sont déplacés. Au chapitre 5, la conclusion résume les principaux résultats de cette thèse qui sont évalués, et les objectifs futurs proposés sont également présentés.

Dans le premier appendice, qui combine les concepts des chapitres 3 et 4, les points d’attache sont repositionnés en temps-réel pour éviter les collisions entre les humains et les câbles, tandis que la commande, même en présence du repositionnement des points d’attache, continue de fournir un suivi satisfaisant du signal de référence. Il est démontré que lorsque deux humains se trouvent dans l’espace de travail partagé, les points d’attache sur la base sont repositionnés pour éviter les collisions entre les humains et les câbles. Alors que la dynamique du système change en raison du repositionnement des points d’attache, un compensateur PID adaptatif est utilisé. À la fin de ce chapitre, la performance du contrôleur PID adaptatif est comparée à celle d’un compensateur PID non adaptatif, et la performance supérieure du contrôleur adaptatif est mise en évidence.

D’un autre côté, lee second appendice présentée dans cette thèse, les points d’attache sur la base sont initialement repositionnés pour éviter les collisions entre les humains et les câbles, tandis que les paramètres du modèle dynamique nominal du système sont estimés à l’aide de RLS. Ensuite, un compensateur prédictif basé sur LMS est conçu, en supposant qu’il existe une incertitude dans les paramètres estimés du modèle nominal. La source de cette incertitude pourrait résider dans l’incapacité à obtenir avec précision les valeurs du modèle nominal à l’aide de RLS. Les résultats montrent que le contrôleur proposé dans cette section surpasse le contrôleur GPC adaptatif en termes de suivi du signal de référence en présence d’incertitudes dans les paramètres du modèle nominal.