Improving the productivity of Collaborative Robots in the context of manufacturing companies : identification and control improvement - Université de Lorraine Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Improving the productivity of Collaborative Robots in the context of manufacturing companies : identification and control improvement

Amélioration de la productivité des Robots Collaboratifs dans le cadre des entreprises manufacturières : identification et amélioration de la commande

Résumé

The combination of human capabilities and dexterity with the machine efficiency has been a dream for decades. Technology plays a vital role in helping humans work more efficiently. Thus, collaborative robots have attracted much interest in manufacturing companies.The first part of the thesis is dedicated on determining the influence of bending moment on friction and torque transfer in transmissions used in common collaborative robots: Harmonic Drive gearboxes. Due to their great capabilities, they are widely applied in the field of collaborative robots. However, despite all the great advantages they offer, they present several problematic behaviors that affect their overall performance. Therefore, two experimental setups are designed and developed to study three types of Harmonic Drive transmissions. Friction laws are obtained using force transfer diagrams, which are a parametric representation of the equilibrium of a transmission subjected to input and output torque. The results present new parabolic friction laws for this type of transmissions.The essence of the second part is the improvement of the collaboration to reduce the danger of the robot to the human working nearby by avoiding obstacles at maximum operating speed. This improvement is achieved by proper obstacle avoidance and collision-free path planning, focusing on path continuity, final motion times, and average end-effector speed. We propose an offline path planning approach, considering the obstacle model, given an initial linear path from pose A to pose B. The obstacle model allows to examine in detail the performance of the trajectory in terms of time and traveled distance.The trajectory planning aims to avoid the obstacle using a series of arcs. A variation of Dubins curves defines the path planning. A set of low-computation equations (using radius, sagittas, tangents, etc.) meets the following requirements: (i) C1 continuity at the meeting points of the different segments (equal direction and magnitude of the tangents), (ii) minimum orthogonal and longitudinal distance of the new path, relative to the original path and the obstacle (main arrow and chord). From the general study in 2D, we develop the corresponding equations in 3D.The path planning equations are computed and validated in MATLAB. Then, the libraries and modules are transferred to the Python language, language supported by the robotics simulation framework: ROS and MoveIt, with application to the UR10e cobot.The simulation results validate the feasibility of the obstacle avoidance planner. These are then adapted to the real robot and improved to address certain issues when using the simulation methodology. The control of the end-effector speed is achieved and trajectories are evaluated in terms of total distance traveled by the end effector, total task time, average linear velocity of the movement, and resulting joint positions and velocities. The evaluation allows a quantitative comparison to rank the best trajectories.
La combinaison des capacités et de la dextérité humaines avec l'efficacité des machines est un rêve depuis plusieurs décennies. La technologie joue un rôle essentiel en aidant les humains à travailler plus efficacement. Ainsi, les robots collaboratifs ont suscité beaucoup d'intérêt dans les entreprises de production manufacturière. La première partie de la thèse est dédié à déterminer l'influence du moment de flexion sur la friction et le transfert du couple dans les transmissions utilisées dans les robots collaboratifs courants : les réducteurs Harmonic Drive. En raison de leurs grandes capacités, elles sont largement appliquées dans le domaine de robots collaboratifs. Cependant, malgré tous les grands avantages qu'ils offrent, ils présentent plusieurs comportements problématiques qui affectent leurs performances globales. Par conséquent, deux montages expérimentaux sont conçus et développés pour étudier trois types de boîtes de vitesses Harmonic Drive. Les lois de frottement sont obtenues en utilisant des diagrammes de transfert de force, qui sont une représentation paramétrique de l'équilibre d'une transmission soumise à un couple d'entrée et de sortie. Les résultats présentent de nouvelles lois de frottement paraboliques pour ce type de transmissions. L'essence de la deuxième partie porte sur l'amélioration de la collaboration pour réduire le danger du robot par rapport à l'homme travaillant à proximité en évitant les obstacles à vitesse maximale de fonctionnement. Cette amélioration peut être obtenue par une planification correcte de l'évitement des obstacles et des chemins sans collision, en se concentrant sur la continuité du chemin, les temps de mouvement finaux et la vitesse moyenne de l'effecteur final. Nous proposons une approche de planification de trajectoire hors ligne, en considérant le modèle d'obstacle, étant donné une trajectoire linéaire initiale de la pose A à la pose B. Le modèle d'obstacle permet d'examiner en détail la performance de la trajectoire en termes de temps et de distance parcourue. La planification de la trajectoire vise à éviter l'obstacle en utilisant une série d'arcs. Une variation des courbes de Dubins définit la planification de la trajectoire. Un ensemble d'équations à faible calcul (utilisant le rayon, les flèches, les tangentes, etc.) répond aux exigences suivantes : (i) continuité C1 aux points de rencontre des différents segments (direction et amplitude des tangentes égales), (ii) distance orthogonale et longitudinale minimale du nouveau chemin, par rapport au chemin original et à l'obstacle (flèche principale et corde). A partir de l'étude générale en 2D, nous développons les équations correspondantes en 3D. Les équations de planification de trajectoire sont calculées et validées dans MATLAB. Ensuite, les bibliothèques et les modules sont transférés dans le langage Python, car il s'agit d'un langage supporté par le cadre de simulation robotique : ROS et MoveIt, avec application au cobot UR10e. Les résultats des simulations valident la faisabilité du planificateur d'évitement d'obstacles. Ceux-ci sont ensuite adaptés au robot réel, puis améliorés pour répondre à certaines problématiques lors de l'utilisation de la méthodologie de simulation. Les trajectoires sont évaluées en termes de distance totale parcourue par l'effecteur, du temps total de la tâche, de la vitesse moyenne linéaire du mouvement et des positions et vitesses articulaires résultantes. L'évaluation permet une comparaison quantitative pour classer les meilleures trajectoires.
Fichier principal
Vignette du fichier
DDOC_T_2022_0063_PONCE_QUIROGA.pdf (5.57 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

tel-03794794 , version 1 (03-10-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03794794 , version 1

Citer

Carlos Wilfrido Ponce Quiroga. Improving the productivity of Collaborative Robots in the context of manufacturing companies : identification and control improvement. Automatic. Université de Lorraine, 2022. English. ⟨NNT : 2022LORR0063⟩. ⟨tel-03794794⟩
51 Consultations
11 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More