Techniques de commandes avancées des robots manipulateurs mobiles

Abstract

Cette thèse traite des difficultés liées à la modélisation et à la commande des robots manipulateurs mobiles (BMMs). Les BMMs sont des exemples typiques de systèmes non linéaires avec des contraintes non holonomes et une dynamique fortement couplée. Deux approches de commande sont explorées : l’une basée sur la linéarisation par rétroaction, l’autre sur le concept de passivité. La première approche assure la stabilité du système en appliquant la technique de linéarisation par rétroaction. Elle permet de contrôler la plate-forme mobile de manière à positionner l’organe terminal du manipulateur à une position prédéfinie. Ce contrôle s’appuie sur les mesures des positions articulaires du manipulateur pour planifier le mouvement de la plate forme. La deuxième approche, fondée sur le concept de passivité, améliore les performances tout en accomplissant les mêmes objectifs que la première. Elle est conçue pour garantir la robustesse du système face à des perturbations externes. En exploitant les particularités de la modélisation des BMMs, une loi de commande globale est proposée, considérant le BMM comme un système unique. Cette méthode intègre une fonction de régression fortement non linéaire afin de gérer les incertitudes et les contraintes de modélisation. Elle garantit un suivi précis de la position, réduit les erreurs asymptotiques à zéro et assure un fonctionnement robuste en présence de perturbations. Le processus de contrôle repose sur des règles d’adaptation des paramètres incertains, permettant de compenser efficacement les effets des perturbations. La stabilité du système est démontrée à l’aide de la théorie de Lyapunov. Comparés aux algorithmes classiques de contrôle par rétroaction, les contrôleurs développés sont appliqués à un manipulateur mobile constitué d’un robot manipulateur à deux degrés de liberté monté sur une plate-forme mobile. This thesis addresses the challenges related to the modeling and control of mobile manipulator robots (MMRs). MMRs are typical examples of nonlinear systems with non-holonomic constraints and strongly coupled dynamics. Two control approaches are explored: one based on feedback linearization, and the other based on the concept of passivity. The first approach ensures system stability by applying the feedback linearization technique. It allows for the control of the mobile platform to position the manipulator's end effector at a predefined position. This control relies on joint position measurements of the manipulator to plan the movement of the platform. The second approach, based on the concept of passivity, improves performance while achieving the same objectives as the first. It is designed to ensure system robustness in the face of external disturbances. By exploiting the particularities of MMR modeling, a global control law is proposed, considering the MMR as a single system. This method incorporates a highly nonlinear regression function to manage uncertainties and modeling constraints. It guarantees accurate position tracking, reduces asymptotic errors to zero, and ensures robust operation in the presence of disturbances. The control process relies on adaptation rules for uncertain parameters, enabling effective compensation for the effects of disturbances. System stability is demonstrated using Lyapunov's theory. Compared to classical feedback control algorithms, the developed controllers are applied to a mobile manipulator consisting of a two-degree-of-freedom robotic arm mounted on a mobile platform.