Titre
Asservissement de forme d’objets déformables : Modélisation, estimation et contrôle

Résumé
Au cours des dernières années, on s’est intéressé de plus en plus à la conception de méthodes guidées par capteurs pour contrôler la forme d’objets déformables à l’aide de manipulateurs robotisés. Ce problème de contrôle de forme a de nombreuses applications potentielles dans des domaines en pleine croissance tels que la robotique chirurgicale, la transformation alimentaire automatisée, l’industrie du vêtement, la robotique domestique, etc. J’appelle ces types de tâches de rétroaction l’asservissement de forme (visuelle), une approche qui contraste avec l’asservissement visuel standard (œil en main) – à la Chaumette – en ce sens que le servo-loop est formulé en fonction de la forme déformable de l’objet et non en fonction de la pose rigide du robot/de l’objet.
Mon objectif dans cet exposé est de présenter la formulation de base de ce nouveau type de tâches de manipulation guidée par capteur. Pour faire face à ce problème de manipulation difficile (et toujours ouvert), nous avons développé ces dernières années une nouvelle méthodologie basée sur la vision qui nous permet de : caractériser la forme de l’objet dimensionnel infini avec un vecteur compact de paramètres de rétroaction, estimer/approximer en ligne les propriétés de déformation d’un corps mou manipulé inconnu, et contrôler explicitement la forme/déformation de l’objet par un robot actif. Je vais vous présenter nos travaux récents sur ce problème. Des exemples de nos méthodes, algorithmes et estimateurs basés sur la vision seront démontrés ; des problèmes ouverts, des défis et des opportunités seront également discutés.

Bio
David Navarro-Alarcon est professeur adjoint (Robotique) au Département de génie mécanique de l’Université polytechnique de Hong Kong (PolyU) et chercheur principal du Robotics and Machine Intelligence Laboratory. Avant de rejoindre PolyU en juillet 2017, il a travaillé au CUHK T Stone Robotics Institute de 2014 à 2017, d’abord comme boursier postdoctoral, puis comme professeur assistant de recherche. Ses intérêts de recherche comprennent le génie robotique, l’intelligence des machines, les systèmes adaptatifs et la théorie du contrôle. Il a obtenu son doctorat en janvier 2014 à l’Université chinoise de Hong Kong sous la supervision du professeur Yun-hui Liu. David est membre de l’IEEE, de la Robotics and Automation Society et de la Computational Intelligence Society.

Le séminaire sera retransmis en direct au LIS, site de Marseille.