Conception d'un système de localisation de source sonore large bande par formation de voie pour des applications robotiques

Le travail présenté dans cet article a été mené dans le cadre d'un projet visant au développement d'un capteur auditif pour la localisation de locuteur en robotique mobile. La méthode de localisation proposée s'appuie sur une formation de voie large bande déterminée par résolution d'un problème d'optimisation convexe. Une description précise de la procédure d'optimisation et de la chaîne d'acquisition utilisée sur la plateforme expérimentale est donnée de façon à faire le lien entre la théorie et son implémentation pratique. Des résultats de simulation ainsi que des comparaisons avec les techniques classiques de formation de voie sont également fournis

Otvoreno rješenje za estimaciju položaja humanoidnog robota integracijom senzora i proširenim Kalmanovim filtrom

In this paper an Extended Kalman Filter (EKF) is used in order to estimate the real state of a humanoid robot (HRP-2 robot in our case study) using the combination of the information coming from the encoders (kinematics) and from the Inertial Measurement Unit (IMU). The integration of the kinematic information into the Kalman filtering process allows a good estimation of the attitude and reduces the complexity of the problem to the use of simple kinematic transformations, even considering the existence of accelerations and mechanical flexibilities in the robot. The EKF estimator presented here is an open solution directly applicable to any humanoid robot, which is the main contribution of our approach. Experimental results are given showing the good performance of the method.U ovome članku koristi se prošireni Kalmanov filtar (EKF) za estimaciju stanja humanoidnog robota (HRP-2 robot) kombiniranjem informacija iz enkodera (kinematika) i inercijalne mjerne jedinice (IMU). Integracijom kinematičkih informacija u proces Kalmanovog filtra ostvaruje se dobra estimacija položaja i smanjenje složenosti problema jednostavnim kinematičkim transformacijama, čak i u slučaju postojanja akceleracija te mehaničkih savijanja robota. EKF predstavljen u ovome članku otvoreno je rješenje primjenjivo na bilo kojem humanoidnom robotu, što je i glavni doprinos predloženog pristupa. Ekperimentalni rezultati pokazuju dobro ponašanje predložene metode

Modélisation et commande d'un dirigeable pour le vol autonome

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Référentiels pour l'intégration multisensorielle et sensorimotrice (une approche neuro-robotique)

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Contribution à la synthèse de commandes référencées vision 2D multi-critères

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Génération de mouvements corps-complet sous contraintes pour des systèmes dynamiques anthropomorphes

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Optimal Feedback Control for Route Tracking With a Bounded Curvature Vehicle

The problem of driving a vehicle along a given path is considered. The vehicle is supposed to move forward only, with a given velocity pro#le, and to have bounds on its turning radius. Such a model, also known as #Dubins' vehicle", is relevant to the kinematics of road vehicles as well as aircraft cruising at constant altitude, or sea vessels. We consider the optimal control problem consisting of minimizing the length travelled by the vehicle starting from a generic con#guration to connect to a speci#ed route. A feedbacklaw is proposed, such that straight routes can be approached optimally, while the system is asymptotically stabilized. Experimental results are reported showing real#time feasibility of the proposed approach. keywords: Optimal control, regular synthesis, route tracking, nonholonomic vehicles. 1 Introduction In this paper, we consider the problem of driving a vehicle along a given route. We consider the so#called Dubins' model for the vehicle, whose motion is restricted..

Modeling of human movement for the generation of humanoid robot motion

La robotique humanoïde arrive a maturité avec des robots plus rapides et plus précis. Pour faire face à la complexité mécanique, la recherche a commencé à regarder au-delà du cadre habituel de la robotique, vers les sciences de la vie, afin de mieux organiser le contrôle du mouvement. Cette thèse explore le lien entre mouvement humain et le contrôle des systèmes anthropomorphes tels que les robots humanoïdes. Tout d abord, en utilisant des méthodes classiques de la robotique, telles que l optimisation, nous étudions les principes qui sont à la base de mouvements répétitifs humains, tels que ceux effectués lorsqu on joue au yoyo. Nous nous concentrons ensuite sur la locomotion en nous inspirant de résultats en neurosciences qui mettent en évidence le rôle de la tête dans la marche humaine. En développant une interface permettant à un utilisateur de commander la tête du robot, nous proposons une méthode de contrôle du mouvement corps-complet d un robot humanoïde, incluant la production de pas et permettant au corps de suivre le mouvement de la tête. Cette idée est poursuivie dans l étude finale dans laquelle nous analysons la locomotion de sujets humains, dirigée vers une cible, afin d extraire des caractéristiques du mouvement sous forme invariants. En faisant le lien entre la notion d invariant en neurosciences et celle de tâche cinématique en robotique humanoïde, nous développons une méthode pour produire une locomotion réaliste pour d autres systèmes anthropomorphes. Dans ce cas, les résultats sont illustrés sur le robot humanoïde HRP2 du LAAS-CNRS. La contribution générale de cette thèse est de montrer que, bien que la planification de mouvement pour les robots humanoïdes peut être traitée par des méthodes classiques de robotique, la production de mouvements réalistes nécessite de combiner ces méthodes à l observation systématique et formelle du comportement humain.Humanoid robotics is coming of age with faster and more agile robots. To compliment the physical complexity of humanoid robots, the robotics algorithms being developed to derive their motion have also become progressively complex. The work in this thesis spans across two research fields, human neuroscience and humanoid robotics, and brings some ideas from the former to aid the latter. By exploring the anthropological link between the structure of a human and that of a humanoid robot we aim to guide conventional robotics methods like local optimization and task-based inverse kinematics towards more realistic human-like solutions. First, we look at dynamic manipulation of human hand trajectories while playing with a yoyo. By recording human yoyo playing, we identify the control scheme used as well as a detailed dynamic model of the hand-yoyo system. Using optimization this model is then used to implement stable yoyo-playing within the kinematic and dynamic limits of the humanoid HRP-2. The thesis then extends its focus to human and humanoid locomotion. We take inspiration from human neuroscience research on the role of the head in human walking and implement a humanoid robotics analogy to this. By allowing a user to steer the head of a humanoid, we develop a control method to generate deliberative whole-body humanoid motion including stepping, purely as a consequence of the head movement. This idea of understanding locomotion as a consequence of reaching a goal is extended in the final study where we look at human motion in more detail. Here, we aim to draw to a link between invariants in neuroscience and kinematic tasks in humanoid robotics. We record and extract stereotypical characteristics of human movements during a walking and grasping task. These results are then normalized and generalized such that they can be regenerated for other anthropomorphic figures with different kinematic limits than that of humans. The final experiments show a generalized stack of tasks that can generate realistic walking and grasping motion for the humanoid HRP-2. The general contribution of this thesis is in showing that while motion planning for humanoid robots can be tackled by classical methods of robotics, the production of realistic movements necessitate the combination of these methods with the systematic and formal observation of human behavior.TOULOUSE-INP (315552154) / SudocSudocFranceF

Position control and attitude stabilization of a ducted fan VTOL UAV in crosswind

This paper describes a control strategy to stabilize the position of a Vertical Takeoff and Landing (VTOL) Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in crosswind. The proposed approach takes advantage of the cascade structure of the system to design a hierarchical controller involving a High Level Controller devoted to position control and a Low Level Controller devoted to attitude stabilization. Both controllers are designed by means of backstepping techniques that allow the stabilization of the vehicle's position while on-line estimation of the unknown aerodynamic forces. Simulations as well as experimental results are presented to illustrate the concept

Unifying nonholonomic and holonomic behaviors in human locomotion

Notre motivation est de comprendre la locomotion humaine pour un meilleur contrôle des systèmes virtuels (robots et mannequins). La locomotion humaine a été étudiée depuis longtemps dans des domaines différents. Nous considérons la locomotion comme le déplacement d un repère attaché au corps humain (direction et orientation) au lieu de la trajectoire articulaire du corps complet. Notre approche est basée sur le fondement calculatoire de la locomotion humaine. Le but est de trouver un modèle qui explique la forme de la locomotion humaine dans l espace. Pour ce faire, nous étudions tout d abord le comportement des trajectoires au sol pendant la locomotion intentionnelle. Quand un humain marche, il met un pied devant l autre et par conséquence, l orientation du corps suit la direction tangente de la trajectoire. C est ce qu on appelle l hypothèse de comportement nonholonome. Cependant, dans le cas d un pas de côté, l orientation du corps n est plus semblable à la direction de trajectoire, et l hypothèse n est plus valable. Le comportement de la locomotion devient holonome. Le but de la thèse est de distinguer ces deux comportements et de les exploiter en neuroscience, robotique et animation graphique. La première partie de la thèse présente une étude qui permet de déterminer des configurations de comportement holonome par un protocole expérimental et par une fonction qui segmente les comportements nonholonomes et holonomes d une trajectoire. Dans la deuxième partie, nous établissons un modèle unifiant comportements nonholonomes et holonomes. Ce modèle combine trois vitesses générant la locomotion humaine : tangentielle, angulaire et latérale. Par une approche de commande optimale inverse nous proposons une fonction multi-objectifs qui optimise des trajectoires calculées pour les rendre proches des trajectoires humaines naturelles. La dernière partie est l application qui utilise les deux comportements pour synthétiser des locomotions humaines dans un environnement d animation graphique. Chaque locomotion est caractérisée par trois vitesses et est donc considérée comme un point dans l espace de commande 3D (de trois vitesses). Nous avons collecté une librairie qui contient des locomotions de vitesses différentes des points dans l espace 3D. Ces points sont structurés en un nuage de tétraèdres. Quand une vitesse désirée est donnée, elle est projetée dans l espace 3D et on trouve le tétraèdre qui la contient. La nouvelle animation est interpolée par quatre locomotions correspondant aux quatre sommets du tétraèdre. On expose plusieurs scénarios d animations sur un personnage virtuel.Our motivation is to understand human locomotion to better control locomotion of virtual systems (robots and mannequins). Human locomotion has been studied so far in different disciplines. We consider locomotion as the level of a body frame (in direction and orientation) instead of the complexity of many kinematic joints systems as other approaches. Our approach concentrates on the computational foundation of human locomotion. The ultimate goal is to find a model that explains the shape of human locomotion in space. To do that, we first base on the behavior of trajectories on the ground during intentional locomotion. When human walk, they put one foot in front of the other and consequently, the direction of motion is deduced by the body orientation. That s what we called the nonholonomic behavior hypothesis. However, in the case of a sideward step, the body orientation is not coupled to the tangential direction of the trajectory, and the hypothesis is no longer validated. The behavior of locomotion becomes holonomic. The aim of this thesis is to distinguish these two behaviors and to exploit them in neuroscience, robotics and computer animation. The first part of the thesis is to determine the configurations of the holonomic behavior by an experimental protocol and an original analytical tool segmenting the nonholonomic and holonomic behaviors of any trajectory. In the second part, we present a model unifying nonholonomic and holonomic behaviors. This model combines three velocities generating human locomotion: forward, angular and lateral. The experimental data in the first part are used in an inverse optimal control approach to find a multi-objective function which produces calculated trajectories as those of natural human locomotion. The last part is the application that uses the two behaviors to synthesize human locomotion in computer animation. Each locomotion is characterized by three velocities and is therefore considered as a point in 3D control space (of three speeds). We collected a library that contains locomotions at different velocities - points in 3D space. These points are structured in a tetrahedra cloud. When a desired speed is given, it is projected into the 3D space and we find the corresponding tetrahedron that contains it. The new animation is interpolated by four locomotions corresponding to four vertices of the selected tetrahedron. We exhibit several animation scenarios on a virtual character.TOULOUSE-INP (315552154) / SudocSudocFranceF