Co-design for the development of legged robots
Un cadre générique pour la co-conception des robots à pattes
Résumé
This dissertation focuses on concurrent optimization of robotic systems, specifically legged robots. By leveraging at the same time hardware, software, and control algorithms, new possibilities for creating efficient, adaptable, and versatile robotic systems are possible. The integration of such techniques for robot design is explored in this thesis. This innovative approach holds a lot of potential for quadruped robots. The main investigated goals are to improve performance in task execution and energy efficiency. A bi-level framework, combining both trajectory and hardware optimization, is proposed for this goal. Our method proves to be versatile, scalable, and generic, by combining genetic algorithms and trajectory optimization techniques. Such a tool is then applied with success to several optimization problems challenging complex tasks and systems, high dimensionality, mixed continuous-integer variables and multiple objectives. To properly account for ! hardware selection, ad hoc models were formulated, accounting for the power consumption and the scaling of the structure. To apply this approach to real systems, particularly to open-hardware quadrupeds, an extensive analysis was conducted based on their motor properties. Correlation models were developed to understand the relationship between a motor and its mechanical and electric parameters. Also, the scaling effect on the entire robotic system and individual actuation stages was analyzed. In this case, physical-based dimensional analysis was employed to ensure that dynamic and structural properties remain consistent. The method enhances the design of robotic systems by integrating power considerations and leads to the automatic discovery of some of the emerging design paradigms in the field of legged robotics.
Cette thèse porte sur le développement de méthodes d'optimisation pour la conception simultanée de systèmes robotiques. Plus spécifiquement, nous nous intéressons au domaine innovant de la co-conception appliquée à des robots à pattes. En ajustant simultanément la mécanique, l'électronique ainsi que les algorithmes de contrôle d'un robot, des nouvelles possibilités d'améliorer les performances mais aussi l'adaptabilité de ces systèmes émergent. Cette vision moderne de la conception robotique nous apparaît comme une piste prometteuse pour étendre les capacités des robots quadrupèdes. Le principal objectif de ce travail est d'améliorer les performances des robots dans l'exécution de tâches spécifiques tout en minimisant leur consommation énergétique. Un cadre à deux niveaux, optimisant simultanément les trajectoires de contrôle et les paramètres de conception, est proposé. Cette méthode s'avère polyvalente, évolutive et générique, en c!ombinant des algorithmes génétiques et des techniques d'optimisation de trajectoire. Cet outil est ensuite appliqué avec succès à plusieurs problèmes d'optimisation caractérisés par des tâches et des systèmes complexes, une grande dimensionnalité, des variables continues et mixtes entières ainsi que des objectifs multiples. Afin d'appliquer cette approche à des systèmes réels, des quadrupèdes open source dans notre cas, une analyse approfondie a été menée sur leur caractéristiques physiques. Pour tenir compte des caractéristiques du robot, des modèles ad hoc ont été formulés, en tenant compte de la consommation d'énergie. Des corrélations ont aussi été développés pour comprendre la relation entre la choix de l’actuateur (moteur et réduction) et les paramètres mécaniques et électriques du robot. En outre, l'effet d'échelle sur l'ensemble du système robotique a été aussi analysé. Dans ce cas, une analyse dimensionnelle basée! sur la physique a été employée pour s'assurer que les propriétés dynamiques et structurelles restent cohérentes. Notre méthode peut aider le processus de conception des systèmes robotiques découvrir certains paradigmes de conception émergents dans le domaine de la robotique à pattes.
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