Le projet de recherche européen SOFTMANBOT
SOFTMANBOT est un projet axé sur l’utilisateur industriel final, qui fournira un système robotique innovant et global pour la manipulation de matériaux souples et déformables, dans le cadre de processus de production à forte intensité de main-d’œuvre.
Le système robotique sera composé de trois éléments principaux :
- un système de perception robotique générique (perception du produit et de l’opérateur humain),
- une plateforme de contrôle et de planification multi-capteurs (algorithmes de contrôle avancés pour l’asservissement de la forme et du contact, généralisation des tâches basée sur l’IA),
- et des pinces agiles intelligentes (conception mécanique intelligente qui incarnera les compétences de préhension/manipulation et intégrera des capteurs – principalement tactiles – pour identifier précisément l’état de contact entre le produit et le préhenseur) capables de manipuler des composants souples avec des niveaux élevés de robustesse et de flexibilité.
Afin de faciliter l’évaluation des performances, de la transférabilité, de l’évolutivité et du déploiement à grande échelle de ces solutions, les démonstrations seront réalisées dans des environnements industriels réels dans quatre démonstrateurs pilotes impliquant quatre secteurs manufacturiers clés : jouets, textile, chaussures et pneumatiques. Le projet vise à soutenir un changement profond dans le monde de la production industrielle, où la manipulation de matériaux souples avec l’implication de robots devient une alternative réalisable et répandue pour les usines européennes, en particulier les PME.
L’objectif global du projet est de développer et de démontrer une approche universelle de la manipulation robotique de matériaux flexibles et déformables. Cette approche est basée sur l’intégration de technologies de fabrication avancées pour l’automatisation de tâches basées sur :
- l’utilisation des forces de contact,
- un système de perception robotique intelligent,
- une plateforme de planification et de contrôle multi-capteurs,
- le déploiement de préhenseurs intelligents capables de manipuler des composants souples avec des niveaux élevés de robustesse et de flexibilité.
Deux équipes de l’ISIR travaillent sur plusieurs thèmes au sein du projet européen SOFTMANBOT. D’une part, les membres de l’équipe SYROCO travaillent sur la modélisation et le contrôle des déformations par retour visuel et tactile des différents objets ou pièces manipulés dans les processus industriels considérés. D’autre part, les membres de l’équipe AMAC travaillent sur la génération de trajectoires de bras manipulateurs à l’aide d’algorithmes évolutionnaires, tout en mettant en œuvre des méthodes de généralisation permettant l’adaptation et le transfert de compétences sur l’ensemble des tâches industrielles à résoudre.
Le projet SOFTMANBOT est maintenant à mi-parcours. Les discussions et collaborations au sein du consortium sont très soutenues grâce à de nombreuses réunions en mode virtuel. Les partenaires ont néanmoins été très heureux de se retrouver à Paris les 13 et 14 octobre 2021, car la crise sanitaire n’avait permis aucune réunion de consortium en présentiel depuis le lancement du projet.
Les avancées du projet à mi-parcours
Les équipes ont commencé par étudier la possibilité d’apprendre des trajectoires pour des bras manipulateurs avec des algorithmes évolutionnaires en utilisant un simulateur existant, simulateur prenant en charge les objets déformables à l’aide de méthodes de modélisation par éléments finis. Il est apparu que ce n’est pas une solution viable car il n’existe pas de simulateur à la fois suffisamment fidèle et suffisamment rapide d’exécution pour les besoins des méthodes employées. La décision à donc été de s’orienter vers des approches basées sur l’apprentissage d’un modèle de la dynamique de transition du système considéré.
L’idée est en quelque sorte d’apprendre un simulateur propre au système avec lequel le robot est en interaction, de telle sorte qu’il soit possible d’utiliser ce modèle pour apprendre les trajectoires du robot. Ainsi, cet apprentissage de modèle est actuellement testé, directement sur un système réel simplifié du problème industriel considéré (le démoulage de semelles de chaussures fabriquées par injection plastique).
D’autre part, les équipes se concentrent sur deux axes principaux de recherche : la détermination des points de contact entre le préhenseur robotique et l’objet déformable ainsi que le contrôle des déformations de l’objet. Contrairement aux objets rigides où la stabilité de la saisie est l’objectif principal, une nouvelle problématique émerge lorsque l’on tente de saisir un objet déformable : la prise permet-elle d’effectuer la déformation souhaitée ? Il a donc fallu se diriger vers une approche géométrique afin de résoudre ce problème. La forme initiale de l’objet est comparée à la forme finale afin de déterminer les points d’application des forces. Bien que cette méthode offre des résultats préliminaires intéressants, elle peut manquer de précision. Il est de fait nécessaire de la combiner à un modèle de l’objet et d’utiliser des méthodes d’optimisation afin d’obtenir les points de contacts optimaux.
Le second axe porte sur le contrôle de la forme d’un objet déformable, ce qui implique de s’orienter vers des modèles physiquement réalistes (éléments finis, Cosserat), afin de représenter l’objet déformable. Les points de contact sont considérés comme des actionneurs et les efforts permettant de déformer l’objet vers la configuration souhaitée sont déterminés à partir du modèle inverse. Cette approche a été testée en boucle ouverte pour contrôler la position de deux points d’un tore déformable.
Les prochaines étapes du projet
D’une part, les prochaines étapes du projet sont la finalisation d’une méthode d’apprentissage visant à apprendre au mieux le modèle du système considéré pendant l’interaction, tout en cherchant des trajectoires pour le robot lui permettant d’atteindre ses états désirés. L’utilisation de méthodes évolutionnaires pour résoudre ce problème paraît être pertinente, d’une part car la diversité des trajectoires obtenues permet un meilleur transfert des trajectoires du modèle appris vers le système réel et d’autre part car cette même diversité peut aider à améliorer le modèle courant du système. L’objectif sur ces prochains mois est donc de mettre en œuvre cette nouvelle méthode, visant d’abord à apprendre un modèle du système le plus fidèle possible tout en ayant le moins d’interactions réelles possibles, puis à utiliser ce modèle pour trouver un ensemble de trajectoires diverses permettant la résolution du problème.
D’autre part, il s’agit de finaliser l’approche basée modèle afin de déterminer les points de contacts optimaux permettant de déformer l’objet. Regrouper les deux parties sera ainsi possible afin de déterminer les contacts ainsi que les efforts d’un seul coup. Les résultats pourront ensuite être validés en expérimentant sur un robot réel. Jusqu’ici, les configurations finales de l’objet prises pour objectif ont été obtenues en manipulant l’objet manuellement. La stabilité est donc assurée, ce qui n’est pas nécessairement le cas dans un contexte industriel. Un axe d’amélioration consiste à utiliser d’autres résultats afin de garantir la stabilité de la prise au cours de la manipulation.
Le dernier objectif consiste à boucler la boucle de contrôle afin de contrôler la forme de l’objet en boucle fermée.
Lien vers la page du projet : http://softmanbot.eu
Contact du projet côté ISIR/Sorbonne Université : Véronique Perdereau, Professeur des Universités et Vice-présidente Europe de Sorbonne Université
