DROMADY – DEFI CLE : Robotique

Le projet DROMADY

Design optimal d’un Robot Marcheur Dynamique (DROMADY) – Intelligence Artificielle pour la conception de robots marcheurs dynamiques : Une méthodologie de conception générique et multidisciplinaire

Ce projet vise à créer un nouveau robot humanoïde, étant capable de se mouvoir dans un environnement pensé pour l’humain. Pour cela un algorithme d’intelligence artificielle va être appliqué pour aider à la conception de ce robot.

Objectifs

Concevoir un nouveau robot humanoïdes, étant capable de se mouvoir dynamiquement dans des environnements conçus pour les êtres humains (monter des escalier, se déplacer dans un espace encombré…)

Jambes de robot de l’état de l’art : a)Digit, b)Talos, c)Kangaroo, d)WL16

Exemple de jambe de robot optimisée

Résultats attendus

Le principal résultat attendu lors de ce projet de thèse est la fabrication d’une paire de jambe de robot humanoïde, optimisée et dont la démarche de conception est robuste et justifié par un algorithme.

Ensuite, découlant du premier résultat, la création d’un algorithme d’intelligence artificielle est attendue. Cet algorithme sera capable d’assister tout concepteur souhaitant fabriquer des jambes de robot, et permettra ainsi la création de jambe adaptée aux besoins de chaque robot.

Type de financement

Thèse

Doctorant recruté

Virgile BATTO

Référents

Nicolas MANSARD

Thomas FLAYOLS

Partenaire

Margot VULLIEZ

Mots-clés

Conception
Humanoïdes
Intelligence artificielle
Robotique

Date

01/12/2023 au
01/05/2025

Tutelle

CNRS

Contact

Équipe du Laas
Équipe Inria

L’équipe

Virgile BATTO

Doctorant

LAAS-CNRS
Équipe GEPETTO
Génie Mécanique

Nicolas MANSARD

Chercheur

LAAS-CNRS
Équipe GEPETTO
Informatique

Thomas FLAYOLS

Chercheur

LAAS-CNRS
Équipe GEPETTO
Mécatronique

+ Présentation détaillée

Le projet de thèse s’inscrit dans le contexte de la recherche en robotique bipède, motivé par la nécessité de surpasser les limitations des modèles précédents. Les robots bipèdes existants présentent des lacunes en termes de performances dynamiques et de flexibilité, d’où l’impératif de concevoir une nouvelle génération plus avancée. Cette démarche s’inscrit dans une volonté d’améliorer la mobilité, l’efficacité et la polyvalence des systèmes robotiques anthropomorphes.

Pour ce faire, on se propose d’explorer l’utilisation d’actionnement parallèle. L’enjeu est alors de dimensionner correctement la conception. Or la communauté manque d’outils pour automatiser cette conception, en particulier en tirant partie des connaissances théoriques et des modèles de simulation que nous avons de ce type de concepts mécanique. Les objectifs spécifiques de la thèse sont de proposer une stratégie complète de conception mécatronique pour guider la création d’un robot bipède à haute dynamique. Cela implique la modélisation et l’optimisation de la structure mécanique et de l’actionnement, combinée à la simulation des sorties de contrôle et du comportement du robot. L’ambition ultime est de développer une méthodologie mécatronique générique, utilisant des outils d’IA communs et ouverts, applicable à la conception de divers robots. On souhaite dans le contexte de cette thèse que ces idées de modélisation et d’optimisation soient jointes à une conception effective d’un modèle permettant de valider la méthodologie, en allant vers le développement d’une paire de jambes fonctionnelles d’ici la fin de la thèse.

Ce projet bénéficie d’une collaboration étroite entre l’équipe Gepetto du LAAS (CNRS) et l’équipe Auctus de l’INRIA Bordeaux. Cette coopération pluridisciplinaire rassemble des compétences complémentaires en conception mécatronique et en intelligence artificielle. L’alliance de ces expertises permettra de répondre de manière exhaustive aux défis posés par le projet, offrant ainsi un environnement propice à l’innovation dans le domaine de la robotique anthropomorphe. Le design final pourrait être une référence initiale pour la nouvelle plateforme humanoïde expérimentale RENOIR (EQUIPEX).

+ Références du projet

[11] Humanoids 2023, Comparative metrics of advanced serial/parallel biped design and characterization of the main contemporary architectures – En savoir plus

Présentation de critères permettant d’évaluer différentes jambes. Des modèles open source de 5 différentes jambes ainsi qu’un moyen d’évaluer ces critères sur elles sont aussi présentés.

+ Références – état de l’art

Le projet s’articule essentiellement autour de la bibliothèque de modélisation robotique Pinocchio [1], et particulièrement autour de sa manière de modéliser les contacts. se travaille s’appuie aussi sur l’état de l’art autour des robots humanoïdes existant. 5 robots humanoïdes différents ont été identifiés comme décrivant l’état de l’art de la littérature actuelle :

– Digit [2] Robot série parallèle avec des jambes s’inspirant des jambes d’oiseau. Ce robot est plutôt dynamique, et commence à être utilisés en substituent des humains dans des entrepôts pour des taches de manutention
– Talos [3] Robot sériel, massif et lent. Il a des jambes s’inspirant de jambe humaine et est conçu pour porter des charges lourdes. Il est représentatif de l’ensemble des architectures sérielles de jambe de robot existant d’un point de vue cinématique de la jambe.
-Kangaroo [4], Un robot série parallèle d’une grande complexité. Assez unique dans la littérature , il reprend néanmoins des concepts d’actionnement d’autre robot, tels que la hanche ressemblant à la hanche de Tello [6]
-WL16 [5], Robot entièrement parallèle. Bien que parallèle, l’architecture n’est pas d’une grande complexité. Il s’agit de la seule jambe de robot à 6ddl entièrement parallèle identifié dans la littérature.
-Disney Bipedal Robot [6], un robot série parallèle disposant d’une architecture originale. L’utilisation de mécanisme 5 barres pour la transmission du mouvement aux pieds ressemble au robot Atrias [8].
L’approche privilégiée pour optimiser l’architecture de jambes est une approche de co-design [9], De plus l’algorithme d’optimisation qui est privilégié est l’algorithme génétique NSGAIII, qui donne de bons résultats pour de l’optimisation d’architectures mécaniques [10].

[1] Carpentier, J., Budhiraja, R., & Mansard, N. (2021, July). Proximal and sparse resolution of constrained dynamic equations. In Robotics: Science and Systems 2021

[2] G. A. Castillo, B. Weng, W. Zhang and A. Hereid, « Robust Feedback Motion Policy Design Using Reinforcement Learning on a 3D Digit Bipedal Robot, » 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Prague, Czech Republic, 2021, pp. 5136-5143, doi: 10.1 1 09/IROS51168.2021.9636467

[3] O. Stasse et al., « TALOS: A new humanoid research platform targeted for industrial applications, » 2017 IEEE-RAS 17th International Conference on Humanoid Robotics (Humanoids), Birmingham, UK, 2017, pp. 689-695, doi: 10.1109/HUMANOIDS.2017.8246947 lien ?

[4] Adria Roig, Sai Kishor Kothakota, Narcis Miguel, Pierre Fernbach, Enrico Mingo Hoffman, et al.. On the Hardware Design and Control Architecture of the Humanoid Robot Kangaroo. 6th Workshop on Legged Robots during the International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2022), May 2022, Philadelphie, PA, United States. ⟨hal-03669855v2⟩

[5] Y. Sugahara, T. Hosobata, Y. Mikuriya, H. Sunazuka, Hun-ok Lim and A. Takanishi, « Realization of dynamic human-carrying walking by a biped locomotor, » IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA ’04. 2004, New Orleans, LA, USA, 2004, pp. 3055-3060 Vol.3, doi: 10.1109/ROBOT.2004.1307526

[6] K. G. Gim, J. Kim and K. Yamane, « Design and Fabrication of a Bipedal Robot Using Serial-Parallel Hybrid Leg Mechanism, » 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Madrid, Spain, 2018, pp. 5095-5100, doi: 10.1109/IROS.2018.8594182

[7] Chignoli, Matthew, Donghyun Kim, Elijah Stanger-Jones, et Sangbae Kim. « The MIT Humanoid Robot: Design, Motion Planning, and Control For Acrobatic Behaviors ». In 2020 IEEE-RAS 20th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), 1‑8. Munich, Germany: IEEE, 2021. https://doi.org/10.1109/HUMANOIDS47582.2021.9555782

[8]Grimes, Jesse A., et Jonathan W. Hurst. « THE DESIGN OF ATRIAS 1.0 A UNIQUE MONOPOD, HOPPING ROBOT ». In Adaptive Mobile Robotics, par A K M Azad, N J Cowan, M O Tokhi, G S Virk, et R D Eastman, 548‑54. WORLD SCIENTIFIC, 2012. https://doi.org/10.1142/9789814415958_0071

[9]Fadini, G., T. Flayols, A. Del Prete, N. Mansard, et P. Soueres. « Computational Design of Energy-Efficient Legged Robots: Optimizing for Size and Actuators ». In 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 9898‑9904. Xi’an, China: IEEE, 2021. https://doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9560988

[10]Qu, Zhanghao, Peng Zhang, Yaohua Hu, Huanbo Yang, Taifeng Guo, Kaili Zhang, et Junchang Zhang. « Optimal Design of Agricultural Mobile Robot Suspension System Based on NSGA-III and TOPSIS ». Agriculture 13, n^o 1 (14 janvier 2023): 207. https://doi.org/10.3390/agriculture13010207

De plus, le travail s’appuie également sur l’ensemble des références suivantes :

FANKHAUSER, Péter et HUTTER, Marco. ANYmal: a unique quadruped robot conquering harsh environments.
Research Features, 2018 – En savoir plus

KATZ, Benjamin, DI CARLO, Jared, et KIM, Sangbae. Mini cheetah: A platform for pushing the limits of dynamic quadruped control. In ICRA 2019 – En savoir plus

GRIMMINGER, Felix, MEDURI, Avadesh, et al. An open torque-controlled modular robot architecture for legged locomotion research. IEEE RAL, 2020 – En savoir plus

MASTALLI, Carlos, BUDHIRAJA, Rohan, et al. Crocoddyl: An efficient and versatile framework for multi-contact optimal control. In IEEE ICRA, 2020 – En savoir plus

Nelson, Gabe, Saunders, Aaaron, Playter, Robert (2019). The petman and atlas robots at boston dynamics. Humanoid Robotics: A Reference, 169, 186. En savoir plus

Hurst, J. (2019). Walk this way: To be useful around people, robots need to learn how to move like we do. IEEE Spectrum. En savoir plus

STASSE, Olivier, FLAYOLS, Thomas, et al. TALOS: A new humanoid research platform targeted for industrial applications. In IEEE Humanoids 2017

CARPENTIER, Justin, SAUREL, Guilhem, et al. The Pinocchio C++ library. In IEEE SII, 2019

VULLIEZ, Margot, ZEGHLOUL, Said, et KHATIB, Oussama. Design strategy and issues of the Delthaptic, a new 6-DOF parallel haptic device. Mechanism and Machine Theory, 2018. En savoir plus

CHADWICK, Michael, KOLVENBACH, Hendrik, DUBOIS et al. Vitruvio: An Open-Source Leg Design Optimization Toolbox. IEEE RAL 2020. En savoir plus

FADINI, Gabriele, FLAYOLS, Thomas et al. Compu- -tational design of energy-efficient legged robots: optimizing for size and actuators. In ICRA 2021. En savoir plus

SEMASINGHE, Chathura, TAYLOR, Drake, et REZAZADEH, Siavash. A Unified Optimization Framework and New Set of Performance Metrics for Robot Leg Design. In IEEE CRA 2021. DOI: 10.1109/ICRA48506.2021.9561618

AKKARI A. C. S., DA ROCHA M. F. M. et DE FARIAS NOVAES R. F. Cognitive ergonomics and the industry 4.0. Brazilian Technology Symposium, 2017, DOI: 10.1007/978-3-319-93112-8_28

SCHNEIDER E. et IRASTORZA X. Work-related musculoskeletal disorders. European Agency for Safety and Health at Work (EU-OSHA), 2010. En savoir plus

MAURICE P., PADOIS V., MEASSON Y. et BIDAUD P. Human-oriented design of collaborative robots, Int. Journal of Industrial Ergonomics, 2017. En savoir plus

Alliance Industrie du Futur, Le guide des technologies de l’industrie du futur, 2018. En savoir plus