Automation of Robotic Tomography for Large Parts. : contributions to the Planning of Synchronized Trajectories for Robotic Arms.
Automatisation de la tomographie robotisée de pièces de grandes tailles. : contributions à la planification de trajectoires synchronisées de bras robotiques
Résumé
The thesis explores the automation of robotic tomography for the analysis of large parts, a key challenge in industrial sectors such as aerospace and energy. The primary objective is to overcome two major obsta cles: the feasibility of trajectories in complex configuration spaces and the scheduling of robotic tasks, while addressing strict synchronization and collision avoidance constraints. The first contribution is based on an innovative method that employs decomposition into [x]-contractible tiles, combining interval analysis and graph theory. This approach efficiently calculates the number of connected components in configuration spaces, offering a significant improvement in computational complexity compared to state of the art techniques. The second contribution introduces the Max-MatRTSP algorithm, specifically designed to coordinate two robots in a tomographic environment. This algorithm simultaneously integrates trajectory planning and task scheduling, accounting for specific industrial con straints. Validated through simulations and ex- periments on real systems, it has demon strated superior performance compared to existing methods.
La thèse explore l’automatisation de la tomographie robotisée pour l’analyse de grandes pièces, un défi clé dans les secteurs industriels comme l’aéronautique et l’énergie. L’objectif principal est de surmonter deux obstacles majeurs : la faisabilité des trajectoires dans des espaces de configuration complexes et l’ordonnancement des tâches robotiques, tout en répondant aux contraintes de synchronisation stricte et d’évitement des collisions. La première contribution repose sur une méthode innovante utilisant la décomposition en pavés [x]-contractiles, combinant analyse par intervalles et théorie des graphes. Cette approche permet de calculer efficacement le nombre de composantes connexes dans les espaces de configuration, offrant une amélioration significative de la complexité computationnelle par rapport aux techniques conventionnelles. La seconde contribution introduit l’algorithme MaxMatRTSP, spécialement conçu pour coordonner deux robots dans un environnement tomographique. Cet algorithme intègre simultanément la planification de trajectoires et l’ordonnancement des tâches, en prenant en compte les contraintes industrielles spécifiques. Validé à travers des simulations et des expérimentations sur un système réel, il a démontré des performances supérieures aux méthodes actuelles.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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