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Support à la conception intégrée de manipulateurs aériens

Charles Coulombe

Ph.D. thesis (2021)

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Abstract

Unmanned aerial manipulators (UAMs) are aerial robotic systems combining the agility oftheir multicopter base with the manipulation capabilities of the mounted robotic arm(s).They can be used in situations where their maneuverability, small size and autonomy makethem interesting allies, such as in disaster recovery missions or in automated warehouses. Thetasks that can be performed by UAMs are varied; simple gripping, valves closing, perchingand force application are some of them. In order to accomplish these tasks, UAMs mustbe equipped with numerous subsystems that interact with each other. Their versatilitycomplicates the design process, as it must take into account the tasks for which the UAMwill be used.This thesis proposes the development of design support method for control and missionplanning of a UAM. When designing a UAM or any mechatronic product, integrated designis necessary in order to obtain an optimal system. However, the complexity of designingindividual subsystems can force designers to focus on the detailed design of those mostcritical. Design support methods allow designers to simplify this process and thus promoteintegration and the integrated design aspect. Since the design requirements for subsystemsmay vary depending on the task for which they are designed, these methods are developedspecifically for a static object grasping.First, the tasks that can be performed are summarized in a taxonomy where they are categorizedaccording to the type of contact required, the task description, the surroundingconditions and the presence of temporal constraints. The categorization was obtained followinga literature review of the field as well as a video information acquisition methodology,in which the most recent advances in the field were collected. Like the grasping type taxonomies,this taxonomy supports the design of UAMs by simplifying the task descriptionand thus facilitating the definition of the design problem. It also allows the separation ofcomplex missions into multiple simple tasks.Subsequently, the development of a design support method for a UAM controller is basedon the Hx structured controller synthesis framework. The controller is designed on thelinearized dynamic modeling of the UAM. The latter is complex due to the highly coupledinteractions between the multicopter and the robotic arm. The general dynamic equationsof a UAM are derived from the dynamics of a multicopter combined with that of the roboticarm, obtained by the recursive Newton-Euler method. The chosen controller structure isgain-scheduled with respect to the robotic arm joint angles. The controller obtained by the structured Hx synthesis method allows to stabilize the quadcopter base in addition toanswering the specifications defined at all positions of the robotic arm; a pole damping higherthan 0.4 and a steady state error inferior to 0.1% for the controlled signals. It is also robustto variations in the physical parameter values up to 10% compared to those used during thecontroller tuning.Finally, the second subsystem studied is a method for the optimal selection of a UAM in afleet according to the grasping task at hand. The selection is performed based on a deeplearning classifier. The classifier is used to select the most suitable unit to perform the taskamong those available in the fleet, using a description of the local environment and the taskas input. The environment is represented as a point cloud, while the task is defined by aquaternion representing the grasping orientation. The position of the task is considered asthe origin of the point cloud. In order to train the classifier, a database of 20000 elementsis generated by randomly combining existing databases into novel scenes and tasks. Thelabels associated with each of the features are obtained using a path planning based methodto select the most efficient UAM to accomplish the task. The classifier is trained with thecreated database and reaches a classification accuracy of 70%. An experiment with realscenes confirms similar accuracy levels and thus that the model trained with simulated datacan also be used with real scenes and tasks. The classifier-based selection method is 100times faster than the one using path planning.

Résumé

Les manipulateurs aériens (UAM - Unmanned aerial manipulator) sont des systèmes robotiquesaériens combinant l'agilité de leur base, sous forme de multicoptère, à la capacité demanipulation du ou des bras robotiques montés. Ils peuvent être utilisés dans des contextesoù leur manoeuvrabilité, leur petite taille et leur autonomie en font des alliés intéressants,comme dans des missions de récupération à la suite de catastrophes ou encore dans des entrepôtsautomatisés. Les tâches pouvant être accomplies par les UAM sont variées, pouvantaller de la simple préhension d'objets pour leur transport, au perchage ou à la fermeture devalves. Afin d'accomplir ces tâches, les UAM doivent être équipés de nombreux sous-systèmesinteragissant entre eux. La polyvalence de l'UAM complexifie le processus de conception, caril doit tenir compte de la ou des tâches pour lesquelles il sera utilisé.Cette thèse propose le développement de méthodes de support à la conception pour la commandeet la planification de missions. Dans le cadre de la conception d'un UAM, ou de toutproduit mécatronique, le système doit être considéré dans son ensemble afin d'obtenir un designoptimal. Cependant, la complexité de conception associée aux nombreux sous-systèmesnécessaires peut forcer les concepteurs à se concentrer sur la conception détaillée de ceux pluscritiques. Il est alors possible de supporter la conception en utilisant des méthodes facilitantl'intégration. Puisque les requis de conceptions pour les sous-systèmes varient en fonction dela tâche pour laquelle ils sont conçus, ces méthodes sont développées spécifiquement pourune tâche. Dans le cas présent, les tâches de saisies d'objets statiques sont étudiées.Tout d'abord, les tâches pouvant être accomplies ont été colligées en une taxonomie permettantde les catégoriser selon le type de contact nécessaire, la description de la tâche, lesconditions environnantes ainsi que la présence de contraintes temporelles. La catégorisationa été obtenue suite à une revue de littérature du domaine ainsi qu'une méthodologie d'acquisitiond'information par vidéo. Au même titre que les taxonomies de type de saisie avec unemain, cette taxonomie permet de supporter la conception d'un UAM en simplifiant la descriptiondes tâches et en facilitant ainsi la définition du problème de conception. Elle permetaussi de baser la description d'une mission complexe en plusieurs tâches simples.Par la suite, une méthode de support à la conception de lois de commande pour UAM estdéveloppée sur la base de la synthèse Hx structurée. Le correcteur est conçu à partir dela modélisation dynamique linéarisée de l'UAM. Cette dernière est complexe au fait desinteractions hautement couplées entre le multicoptère et le bras robotique. Les équationsdynamiques générales d'un UAM sont dérivées à partir de la dynamique d'un multicoptère combinée à celle du bras robotique, obtenue par la méthode de Newton-Euler récursive.La structure de correction choisie possède des gains séquencés en fonction des angles desarticulations du bras robotique. Le correcteur obtenu par la synthèse Hx structurée permetde stabiliser le quadricoptère en plus de répondre au cahier des charges défini pour toutes lespositions du bras robotique, soit un amortissement supérieur à 0.4 pour les pôles du systèmeet une erreur en régime permanent inférieure à 0.1% pour les signaux contrôlés. Le correcteurdéveloppé est aussi robuste à une variation des valeurs de paramètres physiques de 10% parrapport à ceux utilisés lors de l'obtention des gains.Pour terminer, le second sous-système étudié est une méthode pour la sélection optimale d'unUAM dans une flotte en fonction de la tâche de saisie à accomplir. La sélection est effectuéeà partir d'un classificateur obtenu par apprentissage profond. Le classificateur permet dechoisir l'unité la plus apte à accomplir la tâche parmi ceux disponibles dans la flotte, enprenant en entrée une description de l'environnement local, ainsi qu'une description de latâche. L'environnement est représenté sous la forme d'un nuage de points, tandis que latâche est définie par l'orientation de la saisie, sous la forme d'un quaternion. La position dela tâche est considérée comme l'origine du nuage de points. Afin d'entraîner le classificateur,une base de données de 20000 éléments est obtenue en combinant aléatoirement des bases dedonnées existantes pour générer des scènes et des tâches. Les étiquettes associées à chacundes éléments sont obtenues par une méthode à base de planification de trajectoire poursélectionner l'UAM le plus efficace à accomplir la tâche. Le classificateur est entraîné avec labase de données créée et obtient une précision de classification de 70%. Une expérience avecdes scènes réelles permet de confirmer une précision similaire et donc que l'entraînement avecdes données simulées peut être utilisé avec des scènes et des tâches réelles. La méthode desélection par classificateur est alors 100 fois plus rapide que celle à base de planification detrajectoire.
Department: Department of Mechanical Engineering
Program: Génie mécanique
Academic/Research Directors: Sofiane Achiche, David Saussié
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/9093/
Institution: Polytechnique Montréal
Date Deposited: 08 Nov 2021 14:31
Last Modified: 13 Jan 2023 10:18
Cite in APA 7: Coulombe, C. (2021). Support à la conception intégrée de manipulateurs aériens [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/9093/

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