Commande


Au laboratoire CoRo, les activités de R-D dans le domaine de la commande sont menées par les professeurs Pascal Bigras, Vincent Duchaine et Guy Gauthier. Ces activités couvrent plusieurs axes.

Commande de robots

Un des projets de cet axe de recherche a été réalisé au Centre des technologies de fabrication en aérospatiale du CNRC. Il porte sur la modélisation, la conception et la mise en œuvre de commande de robots industriels dont l’outil est en contact avec l’environnement. Un modèle tenant compte de la géométrie du robot, de l’élasticité de ses joints ainsi que de la réponse de son contrôleur de position a été proposé pour améliorer la conception des lois de commande de force et d’impédance.


Robot KUKA avec unité de commande en force

Les articles suivants décrivent ce projet de façon détaillée :
  • Bigras, P., Lambert, M., et Perron, C., “Robust force controller for industrial robots: Optimal design and real-time implementation on a KUKA robot”, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2011. 
  • Bigras, P., Lambert, M., et Perron, C., “New optimal formulation for an industrial robot force controller”, International Journal of Robotics and Automation, Vol. 23, No.3, pp. 199-208, 2008.
  • Bigras, P., Lambert, M. et Perron, C., “New formulation for an industrial robot impedance controller: Real-time implementation on a KUKA robot”, IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, pp. 2782-2787, Montreal, Canada, octobre 2007. 

Un projet de robotique médicale est réalisé en collaboration avec le Centre hospitalier de l’Université de Montréal, Hôpital Notre-Dame. Les diagnostics concernant les maladies associées aux artères nécessitent souvent une image en trois dimensions précises. La technique d’échographie, qui est peu dispendieuse et non invasive, permet d’obtenir des coupes précises des artères à l’endroit où se trouve la sonde. Une image en 3D peut donc être obtenue à partir d’un ensemble d’échographies constituant suffisamment de plans de coupes le long de l’artère pour faire une reconstruction tridimensionnelle. Dans ce projet, un contrôleur robotique sécuritaire est présentement en développement dans le but d’automatiser la prise d’échographie 3D des membres inférieurs.


Robot d’échographie en développement

Des détails sur des tests préliminaires à l’aide d’un robot industriel ainsi que sur le premier niveau du contrôleur robotique sont donnés dans les documents suivants :
  • Janvier, M.-A., Durant, L.G., Roy Cardinal, M.H., Renaud, I., Chayer, B., Bigras, P., de Guise, J., Soulez, G., et Cloutier, G., “Performance evaluation of a medical robotic 3D-ultrasound imaging system”,  Medical Image Analysis Journal, Vol. 12, pp. 275-290, 2008.
  • Yen, A.K.W., Asservissement en position d'un manipulateur robotique pour l'échographie 3D des artères des membres inférieurs, Mémoire de maîtrise, École de technologie supérieure, 2011.

Plusieurs projets sont présentement en développement, en collaboration avec l’Institut de recherche d’Hydro-Québec. Ces projets ont comme principal objectif la réfection robotisée des barrages hydroélectriques, ce qui permettrait de réaliser des économies substantielles étant donné qu’une réfection manuelle nécessite la mise à sec du barrage pour assurer la sécurité des travailleurs.
 

Robot de meulage sous-marin


Robot en contact dans un système d’asservissement avec matériel dans la boucle

Les articles suivants présentent de façon plus détaillée ces projets :
  • Hamelin, P., Bigras, P., Beaudry, J., Richard, P.-L. et Blain, M., “Discrete-time state feedback with velocity estimation using a dual observer: application to an underwater direct-drive grinding robot”, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2011. 
  • Hamelin, P., Bigras, P., Beaudry, J., Lemieux, S., et Blain, M., “Hardware-in-the-loop simulation of an impedance controlled robot using a direct-drive test bench”, IEEE International Symposium on Industrial Electronics, pp. 1281-1286, Cambridge, UK, 2008.

Un projet de développement d’un ergomètre non-linéaire est en cours grâce à une collaboration avec le professeur Rachid Aissaoui du LIO et l’Institut de réadaptation de Montréal. S’appuyant sur une commande par impédance appliquée à des moteurs à entraînement direct combinés à des roues instrumentées, cet ergomètre permet de reproduire fidèlement la sensation de la chaise roulante pour l’usager, non seulement pour des parcours linéaires mais également lors de déplacements curvilignes. La loi de commande sera bientôt étendue pour permettre à l’usager d’apprendre à mieux propulser son fauteuil de façon à éviter des douleurs aux épaules.

Des détails de ce projet sont donnés dans les articles suivants :
  • Chénier, F., Bigras, P., et Aissaoui, R., “A new dynamic model of the manual Wheelchair for straight and curvilinear propulsion”, IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics, Zurich, Switzerland, 2011. 
  • Chénier, F., Bigras, P., et Aissaoui, R., “An orientation estimator for the wheelchair’s caster wheels”, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2011. 
 
 
Commande de système de positionnement avec des frottements

Dans cet axe de recherche, de nouveaux modèles de frottements dynamiques sont étudiés dans le but d’améliorer la précision des commandes de systèmes de positionnement impliquant des frottements. L’identification de ces modèles ainsi que la conception de lois de commande basées sur la passivité et le formalisme des inégalités matricielles sont au cœur de ces études.

Plusieurs algorithmes de commande robustes et d’identification ont déjà été proposés et mis en œuvre avec succès pour différents systèmes de positionnement tels des robots contraints ainsi que des actionneurs pneumatiques. Les articles suivants présentent en détails ces approches :
  • Bigras, P., “Reduced nonlinear observer for bounded estimation of the static friction model with the Stribeck effect”, Systems & Control Letters, Vol. 58, No. 2, pp. 119-123, 2009.
  • Khayati, K., Bigras, P., et Dessaint, L-A.,” LuGre model-based friction compensation and positioning control for a pneumatic actuator using multi-objective output-feedback control via LMI optimization”, Mechatronics, Vol. 19, No. 4, pp. 535-547, 2009.
  • Khayati, K., Bigras, P., et Dessaint, L-A., “A multi-stage position/force control for constrained robotic systems with friction: Joint-space decomposition, linearization and multi-objective observer/controller synthesis using LMI formalism”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 53, No. 5, pp. 1698-1712, 2006. 


Commande par apprentissage itératif (appliquée au procédé de thermoformage)

Cette approche de commande s’applique à des procédés répétitifs, comme les procédés de dépôt chimique en phase vapeur (« Chemical vapor deposition »). En raison de la nature répétitive du procédé, il est possible d’utiliser les mesures faites sur les lots précédents pour corriger la commande du prochain lot à produire afin d’améliorer la qualité de la production. Cette commande est appliquée sur un four de thermoformage pour permettre un auto-ajustement des consignes de température des éléments chauffants pour faire en sorte que la température de surface de la feuille de plastique thermoformée corresponde à un profil de température désirée.


Four de thermoformage

Le problème de la conception d’un algorithme de commande par apprentissage itératif se complexifie en raison du fait qu’un four de thermoformage est un système non-linéaire comportant un grand nombre d’entrées et de sorties. Il faut aussi s’assurer que la convergence des consignes de température vers leurs valeurs idéales soit monotone et que la commande soit robuste malgré les variations des paramètres du procédé et les variations de l’environnement. Un modèle mathématique d’un four de thermoformage est utilisé pour tester ces algorithmes de commande.

Pour essayer de faciliter la conception d’un algorithme de commande robuste, le professeur Gauthier combine les méthodes de sensibilité mixte (basées sur H-infinie) et de mu-analyse avec la commande par modèle interne et les algorithmes génétiques. Certaines méthodes, dont la mu-synthèse, permettent d’obtenir des algorithmes de commande par apprentissage itératif robustes, mais ces algorithmes seront complexes à mettre en œuvre.  Or, puisque la structure du contrôleur est déterminée à priori, il est plus aisé d’en analyser la robustesse.  Ainsi, on peut faire la synthèse de ce contrôleur par l’utilisation d’algorithmes d’optimisation comme les algorithmes génétiques.  Le professeur Gauthier envisage adapter cette méthode de conception pour la commande robuste non-itérative.

Enfin, le professeur Gauthier est à développer une approche de conception d’une commande par modèle interne, utilisant la logique floue.  A partir de mesures faites sur le procédé, il est possible d’obtenir un modèle flou du procédé et l’inverse de ce modèle flou peut être intégré à l’algorithme de commande par apprentissage itératif.