Collaborative Robot – CoBot

I. L'approche expérimentale dans l'interaction homme-homme
Des études préliminaires ont déjà été menées au CRCA pour étudier la tâche de transport de charge collective. Ce travail, dans lequel deux sujets doivent marcher avec une charge a démontré la faisabilité du présent protocole. En effet, le présent projet nécessite d'étudier le corps entier de chaque sujet et d'enregistrer les forces de réaction entre les individus. Ces mesures ont nécessité l'acquisition de nouveaux capteurs et de plateformes de forces. L'analyse des synergies, que l'on pense être présentes au niveau musculaire a nécessité aussi l'acquisition d'appareils d'enregistrement EMG.
La méthodologie et les connaissances nécessaires à l'acquisition et à l'analyse de ces données sont bien connues des membres de l'équipe, comme en témoignent leurs travaux antérieurs (Moretto et al. 2016, Watier et al, 2017, Turpin et al., 2017).
II. Simulation de la dynamique multicorps
Un problème difficile ici est de développer une simulation qui considère un problème de multi-contact lorsque le robot interagit avec un partenaire à travers une charge. Il doit naturellement ajuster les réactions au sol pour maintenir l'équilibre. Des recherches sont actuellement menées par les membres du LAAS-CNRS sur ce sujet et des résultats prometteurs ont déjà été publiés. La difficulté ici est de considérer la variation inconnue des forces appliquées par le sujet sur la charge qui sera transférée au robot. Le modèle de la variation de la force appliquée sur le robot sera le critère de réussite du transfert du mouvement sur les robots.
III. Transfert aux robots humanoïdes
L'objectif final du projet est de contrôler un robot réel pour le faire collaborer avec un être humain lors d'une tâche de manipulation. Ce problème difficile nécessitera un calcul en temps réel très efficace pour adapter l'équilibre et la stabilité du bipède lorsqu'il est contraint par des forces externes et variables.

Le financement obtenu a permis d’équiper la salle d’expérimentation située au CREPS de Toulouse, celle du laboratoire IRISSE de la Réunion et le LAAS-CNRS de Toulouse avec trois plateformes de force et deux capteurs de force cylindriques Sensix. A la Réunion, une Caméra Vicon est venue compléter le système déjà présent en plus d’un système d’acquisition Électromyographie (EMG). Un premier travail a consisté à mettre en place le protocole expérimental complexe de l’étude. Les expérimentations ont enfin pu être réalisées récemment. Les données cinématique, cinétiques et électrophysiologiques ont été acquises et sont disponibles sur le site dédié au projet.
La simulation a pu bénéficier d’un environnement favorable. Tout d’abord, nous avons pu traiter et analyser des données expérimentales de locomotion de sujets humains spécifiquement réalisée au LAAS-CNRS. La procédure de contrôle optimal inverse a été réalisée permettant de déterminer les invariants du mouvement humain puis de les simuler. En complément, nous avons comparé le contrôle optimal à des clothoïdes. A l’aide du planificateur de marche du robot Pyrène nous avons alors pu simuler les trajectoires locomotrices du robot afin de s’adapter au comportement humain en temps-réel. Ce travail a été largement communiqué et diffusé.
Le travail de génération de mouvement du robot Pyrène a aussi considérablement avancé. Tout d’abord, nous avons pu synchroniser le robot avec le système de capture de mouvement permettant ainsi à celui-ci de se repérer par rapport aux individus et à l’objet à manipuler. (https://www.youtube.com/watch?v=GSx3bYOrFAI). Les simulations des trajectoires locomotrices obtenues ont été transférées au « walking pattern generator » du robot générant alors les positions de pas du robot qui respecte la trajectoire désirée en temps-réel. Des générations de mouvement avec le robot en suivant les trajectoires simulées par clothoïdes ont d’ores et déjà été générés.

Actuellement les travaux du projet CoBot se poursuivent à un rythme excessivement dynamique. En premier lieu sur les aspects expérimentaux, les travaux de dynamique inverse vont nous permettre d’obtenir plus de données pour les routines de contrôle optimal inverse. A ce stade, ceux-ci n’ayant été réalisés que sur des données cinématiques de trajectoires locomotrices spontanées. Ces nouveaux résultats permettront une plus grande prise en compte de dynamique des sujets et des forces d’interaction entre sujets. En parallèle un important travail concernant les synergies musculaires devrait permettre une meilleure compréhension du schéma moteur lors de ce travail en interaction. C’est ici un domaine très peu exploré dans la littérature. Ces travaux permettront aussi de mettre en œuvre des procédés novateurs comme ceux de l’UCM (Uncontrolled Manifold) pour le contrôle hiérarchique des robots.

Concernant la simulation par contrôle optimal le travail se finalise en réalisant le contrôle optimal inverse sur 2 sujets en interaction lors du transport de table. Différents scénarios sont simulés : robot devant ou derrière la table à transporter avec ou sans connaissance du point d’arrivée. Les rôles de leader ou suiveurs sont tous deux étudiés en se basant sur l’analyse et le traitement des données expérimentales. Les travaux de simulation se basant sur le contrôle hiérarchique seront progressivement mis en place en fonction des résultats de traitements des données expérimentales.

Enfin des travaux importants sont en cours concernant la locomotion du robot Pyrène. Actuellement les générations de mouvement ont utilisés le générateur de marche fourni par la société PAL-Robotics qui est un générateur de marche en position. Les travaux en cours portent sur le développement d’un contrôle en couple qui permettra une plus grande adaptation aux actions mécaniques extérieurs en fournissant une plus grande souplesse et in fine une plus grande sécurité lors de l’interaction.

Communications:
1 - I. Maroger et al. Human Trajectory Prediction Model and its Coupling with a Walking Pattern Generator of a Humanoid Robot. IEEE/RSJ IROS. 2021, Prague, Czech R.
2 - N. Sghaier et al. (2021) Load Sharing during Team Lifting, CMBBE, Accepté. Congrès de la Société de Biomécanique. St Etienne.
3 - I. Maroger et al. Walking Human Trajectory Models and Their Application to Humanoid Robot Locomotion. IEEE/RSJ IROS, 2020, Las Vegas, US. 10.1109/IROS45743.2020.9341118
4 - M. Boukheddimi et al. Human-like gait generation from a reduced set of tasks using the hierarchical control framework from robotics. Proceeding of the IEEE ROBIO. Dali, China, 2019. 10.1109/ROBIO49542.2019.8961426
5 - M. Boukheddimi et al. Anthropomorphic Gait Generation using Differential Dynamic Programming with a Reduced Number of Cost Criteria, 2020 8th IEEE RAS/EMBS BIOROB, 1036-1042, doi: 10.1109/BioRob49111.2020.9224427.
6 - I. Maroger et al. Description and Assessment of a Human Trajectory Prediction Model during Gait. Accepté. Congrès de la Société de Biomécanique. St Etienne.
Journals:
1 - N. Sghaier et al. (2020) 3D distribution of the forces applied on a load transported by a dyad, CMBBE, 23:sup1, S282-S284, DOI: 10.1080/10255842.2020.1816293
2 - I. Maroger et al. (2020) Comparison of human experimental trajectories and simulations during gait. CMBBE, 23:sup1, S189-S191, DOI: 10.1080/10255842.2020.1813421
3 - I. Maroger et al.(2021). Human Trajectory Prediction Model and its Coupling with a Walking Pattern Generator of a Humanoid Robot. IEEE RA-L. 10.1109/LRA.2021.3092750
4- Al Abiad et al. (2020). A Mechanical Descriptor of Instability in Human Locomotion: Experimental Findings in Control Subjects and People with Transfemoral Amputation. Appl. Sci., 10, 840. DOI. 10.3390/app10030840
5 - M. Marchitto et al. (2020). Gait analysis comparison of two twins: one healthy and one with spastic cerebral palsy. CMBBE, 23:sup1, S186-S188, DOI: 10.1080/10255842.2020.1816301

La robotique apparait aujourd’hui comme une technologie d’avenir prometteuse que ce soit dans le cadre industriel, privé ou encore en milieu hospitalier. Cependant les conditions de sécurité nécessaires à la collaboration entre la machine et l’homme ne sont, à ce jour, pas réunies. L’homme a une architecture souple et flexible et son comportement a été largement optimisé au cours de l’évolution. Malgré l’avancée technologique de ces dernières années, aucun robot ne peut encore collaborer dans des conditions sécurisées en temps réel avec l’homme. Ainsi les roboticiens font face à un enjeu majeur en développant des systèmes anthropomorphes capables d’interagir directement avec l’homme dans des conditions de sécurité optimales. Les biomécaniciens, particulièrement ceux impliquées dans l’étude du mouvement humain tentent de comprendre les mécanismes de contrôle du mouvement.
Depuis plusieurs années les échanges entre les spécialistes de ces deux champs scientifiques augmentent significativement autour des questions de modélisation, de simulation et de génération de trajectoires. D’un côté, les roboticiens apportent de puissants outils de résolution de la dynamique des systèmes poly-articulés pendant que les spécialistes du mouvement humain amènent des éléments clés qui permettent de mieux comprendre la gestion de la redondance par le système nerveux central. C’est précisément tout ce procédé d’expérimentation sur l’homme d’un côté et de simulation de l’autre avec un va et vient constant entre les experts des deux domaines que nous comptons mettre en place dans ce projet.
L’objectif de CoBot consiste ainsi dans un premier temps à étudier les stratégies de collaboration de deux individus lors d’une tâche de transport de charge puis de transférer les résultats à l’interaction entre un robot humanoïde de taille humaine et un être humain. Une étape intermédiaire de simulation entre la partie expérimentale et le transfert sur le système robotique sera aussi mise en place afin d’étudier le comportement des différentes modalités expérimentales. Ce projet sera mené en collaboration entre trois laboratoires aux compétences complémentaires en biomécanique (LAAS, CRCA), neuroscience (DIMPS-IRISSE), contrôle du mouvement (DIMPS-IRISSE, LAAS, CRCA), simulation du mouvement (LAAS-CRCA) et robotique (LAAS).
En accord avec des travaux préliminaires intégrant les trois partenaires, ce projet vise précisément dans un premier temps à déterminer les biomarqueurs biomécaniques et physiologiques de l’optimisation de la collaboration entre individus lors de cette tâche complexe ainsi que les synergies musculaires mises en place entre les individus. Dans un deuxième temps, nous souhaitons simuler ces comportements au moyen de méthodes de contrôle optimal ou hiérarchique puis enfin à transférer les résultats obtenus chez des robots humanoïdes de taille humaine du LAAS-CNRS. Ainsi, nous aurons l’opportunité de tester sur Pyrène, l’un des robots les plus puissants de sa génération la validité des lois de commande déterminées préalablement.
Dans ce projet un financement est demandé afin de mener à bien toute une batterie de conditions expérimentales visant à étudier simultanément le comportement de deux sujets en interaction. Deux doctorants et trois étudiants stagiaires en Master seront aussi recrutés pour mener à bien ce projet d’un montant total de 372k€.