Étude de positionnement inertielle et électromagnétique pour des applications de téléopération robotique

La technologie de capture de positionnement est utilisée dans plusieurs domaines, incluant la médecine physique et de réadaptation, l’industrie du divertissement, et la navigation. Avec les développements récents dans le domaine de la robotique industrielle, ce type de capture commence à être aussi appliqué dans la téléopération robotique. Les détecteurs d’inertie (accéléromètres et gyroscopes) et les détecteurs électromagnétiques (EM) sont deux technologies de capteurs de mouvements qui ont bénéficié des avancements en miniaturisation électronique pour devenir portables et qui ne sont pas affectées par le problème d’occlusion visuelle. Si ces détecteurs sont fixés sur les segments corporels d’une personne, ils peuvent être utilisés pour détecter ses mouvements et les transmettre en temps réel à un robot possédant les mêmes degrés de liberté de ces mouvements. Dans le cadre de cette étude, une analyse approfondie des différents aspects entourant les détecteurs d’inertie et les détecteurs EM est effectuée. Le détecteur d’inertie mesure deux grandeurs physiques variant temporellement, soient l’accélération linéaire avec un accéléromètre et la vitesse angulaire avec un gyroscope. Quant à lui, le détecteur EM mesure la position et l’orientation immédiates. Bien que ces propriétés soient intéressantes, ces deux types de détecteurs ont aussi des limitations qui restreignent leurs applications. Par la suite, cette étude propose un nouvel algorithme de filtrage qui effectue la fusion des mesures d’orientation provenant d’un gyroscope et d’un détecteur EM. Cet algorithme combine simultanément deux techniques de calibration existantes spécifiques à chacun de ces détecteurs, soit le filtre complémentaire utilisé avec les détecteurs d’inertie et la table de correspondance de vecteurs additifs utilisée avec les détecteurs EM. L’algorithme commence par l’utilisation d’un filtre complémentaire dynamique à coefficient pondéré pour ajuster le poids attribué entre les mesures du gyroscope et du détecteur EM. Ensuite, il utilise la moyenne pondérée des dérives d’ordre supérieur des valeurs mesurées pour générer au besoin un pseudo-vecteur de correction pour la valeur provenant du détecteur EM. Les essais réalisés avec l’assistance du robot industriel KUKAKR6 R900 ont démontré que cet algorithme est capable de compenser à la fois la déviation temporelle du gyroscope et de corriger adéquatement les erreurs du détecteur EM causées par la proximité de sources de champs.

Name thesis:degree_name

Maîtrise ès sciences appliquées

Level thesis:degree_level

2e cycle

Discipline thesis:degree_discipline

Faculté d'ingénierie

Grantor dc:publisher

Université de Moncton

Year dc:date.issued

2021

Author dc:creator

• Cormier, Rémi

Advisor dc:contributor.advisor

• Bouslimani, Yassine

• Dispositifs électromagnétiques
• Capteurs de déplacement
• Génie électrique
• Robotique
• Robots industriels

Statement dc:rights

• Author

Language dc:language.iso

iso639-2b, fre

Dc Identifier Other

umir:2457

OAI identifier oai:identifier

oai:umoncton.scholaris.ca:20.500.14658/7792