Analyzing Whole-Body Pose Transitions in Multi-Contact Motions

When executing whole-body motions, humans are able to use a large variety of support poses which not only utilize the feet, but also hands, knees and elbows to enhance stability. While there are many works analyzing the transitions involved in walking, very few works analyze human motion where more complex supports occur. In this work, we analyze complex support pose transitions in human motion involving locomotion and manipulation tasks (loco-manipulation). We have applied a method for the detection of human support contacts from motion capture data to a large-scale dataset of loco-manipulation motions involving multi-contact supports, providing a semantic representation of them. Our results provide a statistical analysis of the used support poses, their transitions and the time spent in each of them. In addition, our data partially validates our taxonomy of whole-body support poses presented in our previous work. We believe that this work extends our understanding of human motion for humanoids, with a long-term objective of developing methods for autonomous multi-contact motion planning.Comment: 8 pages, IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids) 201

Analyzing Whole-Body Pose Transitions in Multi-Contact Motions

Abstract-When executing whole-body motions, humans are able to use a large variety of support poses which not only utilize the feet, but also hands, knees and elbows to enhance stability. While there are many works analyzing the transitions involved in walking, very few works analyze human motion where more complex supports occur. In this work, we analyze complex support pose transitions in human motion involving locomotion and manipulation tasks (loco-manipulation). We have applied a method for the detection of human support contacts from motion capture data to a largescale dataset of loco-manipulation motions involving multicontact supports, providing a semantic representation of them. Our results provide a statistical analysis of the used support poses, their transitions and the time spent in each of them. In addition, our data partially validates our taxonomy of wholebody support poses presented in our previous work. We believe that this work extends our understanding of human motion for humanoids, with a long-term objective of developing methods for autonomous multi-contact motion planning

Motion Planning : from Digital Actors to Humanoid Robots

Le but de ce travail est de développer des algorithmes de planification de mouvement pour des figures anthropomorphes en tenant compte de la géométrie, de la cinématique et de la dynamique du mécanisme et de son environnement. Par planification de mouvement, on entend la capacité de donner des directives à un niveau élevé et de les transformer en instructions de bas niveau qui produiront une séquence de valeurs articulaires qui reproduissent les mouvements humains. Ces instructions doivent considérer l'évitement des obstacles dans un environnement qui peut être plus au moins contraint. Ceci a comme consequence que l'on peut exprimer des directives comme “porte ce plat de la table jusqu'ac'estu coin du piano”, qui seront ensuite traduites en une série de buts intermédiaires et de contraintes qui produiront les mouvements appropriés des articulations du robot, de façon a effectuer l'action demandée tout en evitant les obstacles dans la chambre. Nos algorithmes se basent sur l'observation que les humains ne planifient pas des mouvements précis pour aller à un endroit donné. On planifie grossièrement la direction de marche et, tout en avançant, on exécute les mouvements nécessaires des articulations afin de nous mener à l'endroit voulu. Nous avons donc cherché à concevoir des algorithmes au sein d'un tel paradigme, algorithmes qui: 1. Produisent un chemin sans collision avec une version réduite du mécanisme et qui le mènent au but spécifié. 2. Utilisent les contrôleurs disponibles pour générer un mouvement qui assigne des valeurs à chacune des articulations du mécanisme pour suivre le chemin trouvé précédemment. 3. Modifient itérativement ces trajectoires jusqu'à ce que toutes les contraintes géométriques, cinématiques et dynamiques soient satisfaites. Dans ce travail nous appliquons cette approche à trois étages au problème de la planification de mouvements pour des figures anthropomorphes qui manipulent des objets encombrants tout en marchant. Dans le processus, plusieurs problèmes intéressants, ainsi que des propositions pour les résoudre, sont présentés. Ces problèmes sont principalement l'évitement tri-dimensionnel des obstacles, la manipulation des objets à deux mains, la manipulation coopérative des objets et la combinaison de comportements hétérogènes. La contribution principale de ce travail est la modélisation du problème de la génération automatique des mouvements de manipulation et de locomotion. Ce modèle considère les difficultés exprimées ci dessus, dans les contexte de mécanismes bipèdes. Trois principes fondent notre modèle: une décomposition fonctionnelle des membres du mécanisme, un modèle de manipulation coopérative et, un modéle simplifié des facultés de déplacement du mécanisme dans son environnement.Ce travail est principalement et surtout, un travail de synthèse. Nous nous servons des techniques disponibles pour commander la locomotion des mécanismes bipèdes (contrôleurs) provenant soit de l'animation par ordinateur, soit de la robotique humanoïde, et nous les relions dans un planificateur des mouvements original. Ce planificateur de mouvements est agnostique vis-à-vis du contrôleur utilisé, c'est-à-dire qu'il est capable de produire des mouvements libres de collision avec n'importe quel contrôleur tandis que les entrées et sorties restent compatibles. Naturellement, l'exécution de notre planificateur dépend en grand partie de la qualité du contrôleur utilisé. Dans cette thèse, le planificateur de mouvement est relié à différents contrôleurs et ses bonnes performances sont validées avec des mécanismes différents, tant virtuels que physiques. Ce travail à été fait dans le cadre des projets de recherche communs entre la France, la Russie et le Japon, où nous avons fourni le cadre de planification de mouvement à ses différents contrôleurs. Plusieurs publications issues de ces collaborations ont été présentées dans des conférences internationales. Ces résultats sont compilés et présentés dans cette thèse, et le choix des techniques ainsi que les avantages et inconvénients de notre approche sont discutés. ABSTRACT : The goal of this work is to develop motion planning algorithms for human-like figures taking into account the geometry, kinematics and dynamics of the mechanism and its environment. By motion planning it is understood the ability to specify high-level directives and transform them into low-level instructions for the articulations of the human-like figure. This is usually done while considering obstacle avoidance within the environment. This results in one being able to express directives as “carry this plate from the table to the piano corner” and have them translate into a series of goals and constraints that result in the pertinent motions from the robot's articulations in such a way as to carry out the action while avoiding collisions with the obstacles in the room. Our algorithms are based on the observation that humans do not plan their exact motions when getting to a location. We roughly plan our direction and, as we advance, we execute the motions needed to get to the desired place. This has led us to design algorithms that: 1. Produce a rough collision free path that takes a simplified model of the mechanism to the desired location. 2. Use available controllers to generate a trajectory that assigns values to each of the mechanism's articulations to follow the path. 3. Modify iteratively these trajectories until all the geometric, kinematic and dynamic constraints of the problem are satisfied.Throughout this work, we apply this three-stage approach with the problem of generating motions for human-like figures that manipulate bulky objects while walking. In the process, several interesting problems and their solution are brought into focus. These problems are, three- imensional collision avoidance, two-hand object manipulation, cooperative manipulation among several characters or robots and the combination of different behaviors. The main contribution of this work is the modeling of the automatic generation of cooperative manipulation motions. This model considers the above difficulties, all in the context of bipedal walking mechanisms. Three principles inform the model: a functional decomposition of the mechanism's limbs, a model for cooperative manipulation and, a simplified model to represent the mechanism when generating the rough path. This work is mainly and above all, one of synthesis. We make use of available techniques for controlling locomotion of bipedal mechanisms (controllers), from the fields of computer graphics and robotics, and connect them to a novel motion planner. This motion planner is controller-agnostic, that is, it is able to produce collision-free motions with any controller, despite whatever errors introduced by the controller itself. Of course, the performance of our motion planner depends on the quality of the used controller. In this thesis, the motion planner, connected to different controllers, is used and tested in different mechanisms, both virtual and physical. This in the context of different research projects in France, Russia and Japan, where we have provided the motion planning framework to their controllers. Several papers in peer-reviewed international conferences have resulted from these collaborations. The present work compiles these results and provides a more comprehensive and detailed depiction of the system and its benefits, both when applied to different mechanisms and compared to alternative approache

Generating whole body movements for dynamics anthropomorphic systems under constraints

Cette thèse étudie la question de la génération de mouvements corps-complet pour des systèmes anthropomorphes. Elle considère le problème de la modélisation et de la commande en abordant la question difficile de la génération de mouvements ressemblant à ceux de l'homme. En premier lieu, un modèle dynamique du robot humanoïde HRP-2 est élaboré à partir de l'algorithme récursif de Newton-Euler pour les vecteurs spatiaux. Un nouveau schéma de commande dynamique est ensuite développé, en utilisant une cascade de programmes quadratiques (QP) optimisant des fonctions coûts et calculant les couples de commande en satisfaisant des contraintes d'égalité et d'inégalité. La cascade de problèmes quadratiques est définie par une pile de tâches associée à un ordre de priorité. Nous proposons ensuite une formulation unifiée des contraintes de contacts planaires et nous montrons que la méthode proposée permet de prendre en compte plusieurs contacts non coplanaires et généralise la contrainte usuelle du ZMP dans le cas où seulement les pieds sont en contact avec le sol. Nous relions ensuite les algorithmes de génération de mouvement issus de la robotique aux outils de capture du mouvement humain en développant une méthode originale de génération de mouvement visant à imiter le mouvement humain. Cette méthode est basée sur le recalage des données capturées et l'édition du mouvement en utilisant le solveur hiérarchique précédemment introduit et la définition de tâches et de contraintes dynamiques. Cette méthode originale permet d'ajuster un mouvement humain capturé pour le reproduire fidèlement sur un humanoïde en respectant sa propre dynamique. Enfin, dans le but de simuler des mouvements qui ressemblent à ceux de l'homme, nous développons un modèle anthropomorphe ayant un nombre de degrés de liberté supérieur à celui du robot humanoïde HRP2. Le solveur générique est utilisé pour simuler le mouvement sur ce nouveau modèle. Une série de tâches est définie pour décrire un scénario joué par un humain. Nous montrons, par une simple analyse qualitative du mouvement, que la prise en compte du modèle dynamique permet d'accroitre naturellement le réalisme du mouvement.This thesis studies the question of whole body motion generation for anthropomorphic systems. Within this work, the problem of modeling and control is considered by addressing the difficult issue of generating human-like motion. First, a dynamic model of the humanoid robot HRP-2 is elaborated based on the recursive Newton-Euler algorithm for spatial vectors. A new dynamic control scheme is then developed adopting a cascade of quadratic programs (QP) optimizing the cost functions and computing the torque control while satisfying equality and inequality constraints. The cascade of the quadratic programs is defined by a stack of tasks associated to a priority order. Next, we propose a unified formulation of the planar contact constraints, and we demonstrate that the proposed method allows taking into account multiple non coplanar contacts and generalizes the common ZMP constraint when only the feet are in contact with the ground. Then, we link the algorithms of motion generation resulting from robotics to the human motion capture tools by developing an original method of motion generation aiming at the imitation of the human motion. This method is based on the reshaping of the captured data and the motion editing by using the hierarchical solver previously introduced and the definition of dynamic tasks and constraints. This original method allows adjusting a captured human motion in order to reliably reproduce it on a humanoid while respecting its own dynamics. Finally, in order to simulate movements resembling to those of humans, we develop an anthropomorphic model with higher number of degrees of freedom than the one of HRP-2. The generic solver is used to simulate motion on this new model. A sequence of tasks is defined to describe a scenario played by a human. By a simple qualitative analysis of motion, we demonstrate that taking into account the dynamics provides a natural way to generate human-like movements

Planification de mouvement pour systèmes anthropomorphes

L'objet de cette thèse est le développement et l'étude des algorithmes de planification de mouvement pour les systèmes hautement dimensionnés que sont les robots humanoïdes et les acteurs virtuels. Plusieurs adaptations des méthodes génériques de planification de mouvement randomisées sont proposées et discutées. Une première contribution concerne l'utilisation de techniques de réduction de dimension linéaire pour accélérer les algorithmes d'échantillonnage. Cette méthode permet d'identifier en ligne quand un processus de planification passe par un passage étroit de l'espace des configurations et adapte l'exploration en fonction. Cet algorithme convient particulièrement bien aux problèmes difficiles de la planification de mouvement pour l'animation graphique. La deuxième contribution est le développement d'algorithmes randomisés de planification sous contraintes. Il s'agit d'une intégration d'outils de cinématique inverse hiérarchisée aux algorithmes de planification de mouvement randomisés. On illustre cette méthode sur différents problèmes de manipulation pour robots humanoïdes. Cette contribution est généralisée à la planification de mouvements corps-complet nécessitant de la marche. La dernière contribution présentée dans cette thèse est l'utilisation des méthodes précédentes pour résoudre des tâches de manipulation complexes par un robot humanoïde. Nous présentons en particulier un formalisme destiné à représenter les informations propres à l'objet manipulé utilisables par un planificateur de mouvement. Ce formalisme est présenté sous le nom d'« objets documentés ». ABSTRACT : This thesis deals with the development and analysis of motion planning algorithms for high dimensional systems: humanoid robots and digital actors. Several adaptations of generic randomized motion planning methods are proposed and discussed. A first contribution concerns the use of linear dimensionality reduction techniques to speed up sampling algorithms. This method identifies on line when a planning process goes through a narrow passage of some configuration space, and adapts the exploration accordingly. This algorithm is particularly suited to difficult problems of motion planning for computer animation. The second contribution is the development of randomized algorithms for motion planning under constraints. It consists in the integration of prioritized inverse kinematics tools within randomized motion planning. We demonstrate the use of this method on different manipulation planning problems for humanoid robots. This contribution is generalized to whole-body motion planning with locomotion. The last contribution of this thesis is the use of previous methods to solve complex manipulation tasks by humanoid robots. More specifically, we present a formalism that represents information specific to a manipulated object usable by a motion planner. This formalism is presented under the name of "documented object"

Optimisation numérique pour la robotique et exécution de trajectoires référencées capteurs

Le travail présenté dans cette thèse est divisé en deux parties. Dans la première partie, un modèle pour la représentation unifiée de problèmes d'optimisation numérique est proposé. Ce modèle permet de définir un problème d'optimisation indépendamment de la stratégie utilisée pour le résoudre. Cette représentation unifiée est particulièrement appréciable en robotique où une solution analytique des problèmes est rarement possible. La seconde partie traite de l'exécution de mouvements complexes asservis sur un robot humanoïde. Lors de la locomotion d'un tel système, les glissements des points de contact entraînent une dérive qu'il est nécessaire de corriger. Nous proposons ici un modèle permettant d'asservir une tâche de locomotion sur un capteur externe afin de compenser les erreurs d'exécution des mouvements. Un modèle est également proposé permettant de représenter des séquences de tâches de locomotion et de manipulation asservies. Enfin, une méthodologie pour le développement d'applications robotiques complexes est établie. Les stratégies proposées dans le cadre de cette thèse ont été validées sur la plate-forme expérimentale HRP-2. ABSTRACT : The presented work is divided into two parts. In the first one, an unified computer representation for numerical optimization problems is proposed. This model allows to define problems independently from the algorithm used to solve it. This unified model is particularly interesting in robotics where exact solutions are difficult to find. The second part is dealing with complex trajectory execution on humanoid robots with sensor feedback. When a biped robots walks, contact points often slip producing a drift which is necessary to compensate. We propose here a closed-loop control scheme allowing the use of sensor feedback to cancel execution errors. To finish, a method for the the development of complex robotics application is detailed. This thesis contributions have been implemented on the HRP-2 humanoid robot

Climbing and Walking Robots

Nowadays robotics is one of the most dynamic fields of scientific researches. The shift of robotics researches from manufacturing to services applications is clear. During the last decades interest in studying climbing and walking robots has been increased. This increasing interest has been in many areas that most important ones of them are: mechanics, electronics, medical engineering, cybernetics, controls, and computers. Today’s climbing and walking robots are a combination of manipulative, perceptive, communicative, and cognitive abilities and they are capable of performing many tasks in industrial and non- industrial environments. Surveillance, planetary exploration, emergence rescue operations, reconnaissance, petrochemical applications, construction, entertainment, personal services, intervention in severe environments, transportation, medical and etc are some applications from a very diverse application fields of climbing and walking robots. By great progress in this area of robotics it is anticipated that next generation climbing and walking robots will enhance lives and will change the way the human works, thinks and makes decisions. This book presents the state of the art achievments, recent developments, applications and future challenges of climbing and walking robots. These are presented in 24 chapters by authors throughtot the world The book serves as a reference especially for the researchers who are interested in mobile robots. It also is useful for industrial engineers and graduate students in advanced study

Optimisation numérique pour la robotique et exécution de trajectoires référencées capteurs

Le travail présenté dans cette thèse est divisé en deux parties. Dans la première partie, un modèle pour la représentation unifiée de problèmes d'optimisation numérique est proposé. Ce modèle permet de définir un problème d'optimisation indépendamment de la stratégie utilisée pour le résoudre. Cette représentation unifiée est particulièrement appréciable en robotique où une solution analytique des problèmes est rarement possible. La seconde partie traite de l'exécution de mouvements complexes asservis sur un robot humanoïde. Lors de la locomotion d'un tel système, les glissements des points de contact entraînent une dérive qu'il est nécessaire de corriger. Nous proposons ici un modèle permettant d'asservir une tâche de locomotion sur un capteur externe afin de compenser les erreurs d'exécution des mouvements. Un modèle est également proposé permettant de représenter des séquences de tâches de locomotion et de manipulation asservies. Enfin, une méthodologie pour le développement d'applications robotiques complexes est établie. Les stratégies proposées dans le cadre de cette thèse ont été validées sur la plate-forme expérimentale HRP-2.The presented work is divided into two parts. In the first one, an unified computer representation for numerical optimization problems is proposed. This model allows to define problems independently from the algorithm used to solve it. This unified model is particularly interesting in robotics where exact solutions are difficult to find. The second part is dealing with complex trajectory execution on humanoid robots with sensor feedback. When a biped robots walks, contact points often slip producing a drift which is necessary to compensate. We propose here a closed-loop control scheme allowing the use of sensor feedback to cancel execution errors. To finish, a method for the the development of complex robotics application is detailed. This thesis contributions have been implemented on the HRP-2 humanoid robot.TOULOUSE-INP (315552154) / SudocSudocFranceF