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Soutenance de Thèse : Achille MELINGUI

Titre de la Thèse :

"Modélisation et commande d’une classe de mobiles omnidirectionnels - robots manipulateurs continus : Cas du Robotino XT"

Date :

Mardi 9 septembre 2014 - 10 h 00 - Salle Pasteur - Polytech’Lille

Le jury est composé de  :

Véronique PERDEREAU, Professeur, Université Pierre et Marie Curie (France) Rapporteur
Abdelaziz BENALLEGUE, Professeur, Université de Versailles S. Q. Y. (France) Rapporteur
Belkacem Ould Bouamama, Professeur, Université Lille1, (France) Examinateur
Christian Duriez, Directeur de recherches, Inria Nord-Europe (France) Examinateur
Boubaker Daachi, Maître de conférences, Université Paris Est (France) Examinateur
EMMANUEL TONYE, Professeur, Université Yaoundé1, (France) Examinateur
Rochdi Merzouki, Professeur, Université Lille1, (France) Directeur de thèse
Jean Bosco MBEDE, Chargé de Cours, Université de Yaoundé1, (CamerounCo-directeur de thèse

Résumé :

Cette thèse s’intéresse à la modélisation et la commande d’une classe de robots mobiles avec des manipulateurs continus. Comme cas d’étude, on a choisi le Robotino XT dans le cadre d’une collaboration industrielle. Ce dernier comporte un manipulateur bionique continu monté sur une plate-forme mobile omnidirectionnelle appelée Robotino. Premièrement, en utilisant les techniques de la logique floue de type-2 et de champ de potentiel artificiel, nous proposons un contrôleur hybride adaptatif pour la navigation de la plate-forme mobile. En parallèle, un système de commande adaptative neuronale est proposé pour le contrôle de la partie manipulatrice. Ce dernier comporte deux sous-contrôleurs : le premier sous-contrôleur, associé à la cinématique du manipulateur, est basé sur un système d’apprentissage supervisé distal permettant de contrôler les comportements stationnaires du manipulateur ; tandis que le second, associé à la cinétique du manipulateur, est basé sur une commande adaptative permettant de contrôler les comportements non stationnaires. Enfin, les deux contrôleurs sont coordonnés par un système neuronal pour contrôler le Robotino XT. Les performances de chaque contrôleur sont évaluées suivant des expériences menées en temps-réel.

 

Abstract :

This dissertation addresses the modeling and the control of a class of mobile and continuum manipulator robots. As a case study, we focused on the system of Robotino XT, developed in the framework of industrial cooperation. It consists of a bionic continuum manipulator mounted on an omnidirectional mobile platform named Robotino. Thus, we first propose a hybrid adaptive controller, based on Type-2 Fuzzy Logic (type-2 FL) and Artificial Potential Field (APF) to navigate accurately the mobile platform. Then, an adaptive neural network controller is proposed for the manipulator part. The latter includes two sub-controllers. The first one, associated to the manipulator kinematics, is based on Distal Supervised Learning (DSL) scheme, dealing with stationary behaviors of the manipulator ; while the second, associated to the manipulator kinetics, is based on adaptive control, aiming to compensate for the non stationary behaviors. Finally, the two controllers are coordinated by a neural network system to control the Robotino XT. The performance of each controller is assessed through a set of real-time experiments.