Note ABES Contribution to the modeling and control of hyper-redundant robots : application to additive manufacturing in the construction Contribution à la modélisation et à la commande des robots hyper-redondants : application à l'impression additive dans la construction Robots hyper-Redondants Manipulateur soft-Continuum 629.893 3 Manipulateurs (mécanismes) Robots -- Cinématique Impression 3D Contrôle de la qualité Robotique molle Réseaux neuronaux (informatique) Optimisation mathématique La technologie de fabrication additive a été identifiée comme l'une des innovations numériques majeures qui a révolutionné non seulement le domaine de l'industrie, mais aussi celui de la construction. D'un point de vue de recherche, la fabrication additive reste un sujet d’actualité. C’est un procédé automatisé de dépôt de matériaux couche par couche afin d'imprimer des maisons ou des structures de petites dimensions pour un montage sur site. Dans la fabrication additive, l'étape de dépôt des matériaux est généralement suivie d'une étape de contrôle de la qualité d'impression. Cependant, le contrôle de qualité des objets imprimés ayant des surfaces funiculaires est parfois complexe à réaliser avec des robots rigides, ne pouvant atteindre des zones mortes. Dans cette thèse, un manipulateur souple et hyper-redondant a été modélisé et commandé cinématiquement, placé comme un effecteur d'un manipulateur rigide et mobile, afin d'effectuer une inspection des structures imprimées par des techniques de la fabrication additive. En effet, les manipulateurs souples peuvent fléchir et du coup suivre la forme géométrique de surfaces funiculaires. Ainsi, une approche hybride a été proposée pour modéliser la cinématique du robot souple et hyper-redondant, combinant une approche analytique pour la génération des équations cinématiques et une méthode qualitative à base des réseaux de neurones pour la résolution de ces dernières. Les performances de l'approche proposée sont validées à travers des expériences réalisées sur le robot "compact bionic handling arm" (cbha). Additive manufacturing technology has been identified as one of the major digital innovations that has revolutionized not only industry, but also building. From a research point of view, additive manufacturing remains a very relevant topic. It is an automated process for depositing materials layer by layer to print houses or small structures for on-site assembly. In additive manufacturing processes, the deposition of materials is generally followed by a printing quality control step. However, the geometry of structures printed with funicular surfaces is sometimes complex, as robots with rigid structures cannot reach certain areas of the structure to be inspected. In this thesis, a flexible and highly redundant manipulator equipped with a camera is attached to the end-effector of a mobile manipulator robot for the quality inspection process of the printed structures. Indeed, soft manipulators can bend along their surounded 3D objects; and this inherent flexibility makes them suitable for navigation in crowded environments. As the number of controlled actuators is greater than the dimension of the workspace, this thesis can be summarized as a trajectory tracking of hyper-redundant robots. In this thesis, a hybrid approach that combines the advantages of model-based approaches and learning-based approaches is developed to model and solve the kinematics of soft and hyper-redundant manipulators. The principle is to develop mathematical models with reasonable assumptions, and to improve their accuracy through learning processes. The performance of the proposed approach is validated by performing a series of simulations and experiments applied to the compact bionic handling arm (cbha) robot. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 58240302 text/html https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSPI/2018/50376-2018-Lakhal.pdf https://theses.fr/2018LILUI061/abes Lakhal Othman Lakhal 1985-06-11 FR 234446641 https://theses.fr/2018LILUI061 2018LILUI061 https://doi.org/10.70675/88a8fa80z17b9z4fabz9660zafd3cd595f2a 2018-11-16 Automatique, productique Université de Lille (2018-2021) 223446556 Doctorat Docteur es non oui Merzouki Rochdi MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 069186545 École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille ; 1992-2021) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 147297028 Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 18388695X ddc:620 Merzouki Rochdi École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille PDF 58240302