Année de soutenance: 2015

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Résumé

Afin que les robots humanoïdes puissent travailler avec les humains et être en mesure de résoudre des tâches répétitives, nous devons leur permettre de planifier leurs mouvements de façon autonome. La planification de mouvement est un problème de longue date en robotique, et tandis que sa fondation algorithmique a été étudiée en profondeur, la planification de mouvement est encore un problème NP-difficile et qui manque de solutions efficaces. Nous souhaitons ouvrir une nouvelle perspective sur le problème en mettant en évidence sa structure: le comportement du robot, le système mécanique du robot et l’environnement du robot. Nous allons nous intéresser à l’hypothèse que chaque composante structurelle peut être exploitée pour créer des algorithmes de planification de mouvement plus efficaces. Nous présentons trois algorithmes exploitant la structure, basés sur des arguments géométriques et topologiques: d’abord, nous exploitons le comportement d’un robot de marche en étudiant la faisabilité des transitions des traces de pas. L’algorithme qui en résulte est capable de planifier des traces de pas tout en évitant jusqu’à 60 objets situés sur une surface plane 6 mètres carrés. Deuxièmement, nous exploitons le système mécanique d’un robot humanoïde en étudiant les structures des liaisons linéaires de ses bras et de ses jambes. Nous introduisons le concept d’une trajectoire irréductible, qui est une technique de réduction de dimension préservant la complétude. L’algorithme résultant est capable de trouver des mouvements dans des environnements étroits, où les méthodes d’échantillonnage ne pouvaient pas être appliquées. Troisièmement, nous exploitons l’environnement en raisonnant sur la structure topologique des transitions de contact. Nous montrons que l’analyse de l’environnement est une méthode efficace pour pré-calculer les informations pertinentes pour une planification de mouvement efficace. En s’appuyant sur ces résultats, nous arrivons à la conclusion que l’exploitation de la structure est une composante essentielle de la planification de mouvement efficace. Il en résulte que tout robot humanoïde, qui veut agir efficacement dans le monde réel, doit être capable de comprendre et d’exploiter la structure.