Le projet européen Merging, coordonné par le CEA-List, vise à fournir des outils apportant de la flexibilité aux systèmes robotiques, afin de les adapter facilement et rapidement à diverses configurations, notamment pour la manipulation d’objets flexibles ou fragiles.
Parmi les cas d’usage industriels représentatifs de ces enjeux, le projet étudie la manipulation de textiles et de poches alimentaires.
De par leur flexibilité, ces objets ne se comportent pas de manière entièrement prévisible et peuvent être facilement endommagés. Il faut donc les saisir et les manipuler en douceur, en contrôlant les mouvements et les efforts du robot de façon fine et adaptative, ce qui dépasse l’état de l’art actuel en robotique.
La solution proposée par le CEA-List rend le déploiement et la reconfiguration des tâches robotiques complexes à la fois plus rapides et plus intuitifs : elle s’appuie sur deux briques technologiques clés : la programmation par skills robotiques, et la programmation par démonstration, grâce à la motion capture.
Les skills robotiques sont des actions de haut niveau, qui parlent à l’opérateur, et simplifient la déclinaison de la tâche. Dans les cas d’usage étudiés, il pourra ainsi choisir (dans un outil logiciel développé à dessein et intégrant un catalogue de skills) de : « saisir la poche », « l’insérer dans le rail », « vérifier qu’elle est bien insérée en tirant dessus », etc. Les skills sont adaptables à différents types de robots, et sont associées les unes aux autres via une interface de programmation intuitive.
Au final, le niveau d’expertise plus élevé du robot permet de réduire celui requis pour l’opérateur, et de gagner un temps de programmation drastique.
Autre solution développée par les chercheurs : l’apprentissage par démonstration. L’opérateur est équipé d’un système de capture de mouvement (ou motion capture) du commerce et d’une télécommande. Il peut ainsi facilement apprendre au robot les points de destination et les trajectoires. Soit il lui enseigne directement ceux-ci (offline), soit il les lui montre en le téléguidant grâce à la télécommande (online).
La validation de ces outils aura lieu lors de l’intégration du projet Merging chez les industriels Thimonnier (concepteur de solutions d’ emballage de produits liquides), Selmark (textile) et VDL Fibertech (fournisseur de pièces composites). En parallèle, les travaux de développement de l’infrastructure logicielle et de la bibliothèque de skills se poursuivent dans le cadre du projet Moonshot Robot Auto-apprenant (CEA), et une fonctionnalité d’apprentissage de séquences de skills par démonstration est en cours de développement au sein du projet Tracebot.
Déplacer manuellement une pièce encombrante ou lourde est difficile, et c’est un facteur de risque accru pour l’opérateur ; cela fait donc partie des tâches où l’industrie voudrait s’appuyer de plus en plus sur la cobotique. Pour faciliter la co-activité homme-robot, le List a ainsi développé deux nouvelles lois de commande permettant à un opérateur de programmer facilement un robot pour l’aider à transporter et à positionner des pièces fragiles de grandes dimensions.
La première loi améliore le transport conjoint (par le robot et l’opérateur) de pièces volumineuses. Des consignes de bas niveau sont envoyées à chacun des moteurs du robot, afin qu’il adapte son mouvement à celui de l’opérateur, tout au long du transport. Grâce au contrôle en effort, le robot va « détecter » les résistances dues aux changements de direction initiés par l’opérateur, et ainsi moduler sa force de préhension, adapter sa vitesse et sa trajectoire, pour « accompagner » ces changements.
La seconde loi de commande permet de positionner précisément l’objet là où l’on doit le déposer, grâce à un contrôleur hybride force/vitesse combinant cobotique et téléopération. L’opérateur pilote les mouvements là où il tient la pièce, par les efforts qu’il y exerce (cobotique) ; et il pilote, en vitesse et en position (à l’aide d’un dispositif tenu à la main) les mouvements de la pièce là où le robot la tient (télé-opération).
Ces deux lois de commande permettent de dépasser les limites des approches proposées dans l’état de l’art ; elles garantissent notamment l’intégrité de la pièce (les efforts de torsion sur les pièces sont minimisés) et elles facilitent le déploiement de ces technologies robotiques (le temps de programmation est réduit, il n’y a pas d’expertise requise). Elles ont été évaluées en laboratoire avec succès, pour la co-manipulation de pièces fragiles de grandes dimensions de l’industriel VDL.
Des discussions sont en cours en vue du transfert de ces technologies vers des intégrateurs : à suivre…
