Robotique -Apprentissage

Le module couvrira les points suivants:

• Lien fonction de transfert et équation différentielle
• Représentation et retour d’état continu (valeurs propres, stabilité)
• Représentation et retour d’état échantillonné
• Commande par retour d’état sans et avec bouclage intégral, commande LQR
• Observateurs d’état
• Commande non-linéaire avec exemples

Travaux pratiques: mise en place des acquis sur des exemples réels (par ex., moteurs électriques), programmation en python (bibliothèques numpy et control).

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Cette unité d’enseignement complète une formation de base en traitement du signal par des connaissances approfondies en signaux numériques déterministes ou aléatoires. Ces connaissances sont indispensables dans toutes les sciences pour l’ingénieur, le traitement des signaux numériques étant actuellement utilisé dans la majorité des applications.

Dans une première partie (10h30 Cours, 6h TP), le cours aborde les aspects échantillonnage et quantification des signaux continus et la relation entre signaux numériques et signal continu original. On y définit la transformée de Fourier discrète des signaux numérique, son estimation et son usage sur des signaux déterministes réels.

La seconde partie du cours (9h Cours, 4h30 TD, 3h TP) est dédiée aux signaux aléatoires et comment les propriétés de certains signaux aléatoires peuvent être utilisées soit pour réduire la part aléatoire d’un signal dont on souhaite privilégier la partie déterministe (filtrage, augmentation du rapport signal sur bruit, …) soit pour améliorer la transmission de l’information ou encore identifier des systèmes complexes linéarisés.

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• Cette unité d’enseignement complète la formation de base en électronique analogique par des connaissances approfondies en filtrage, amplification et modulation des signaux. Ces connaissances sont indispensables pour la compréhension et la réalisation de systèmes électroniques analogique dans tous les champs des sciences pour l’ingénieur.
• L’enseignement est organisé sous forme de cours, de travaux dirigés et de travaux pratiques ouvrant la possibilité à de mini projets.

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Cette unité d'enseignement, consacrée aux bases d'électronique numérique, est structurée de façon originale autour d'un projet technique, mené individuellement ou en binôme, dont l'avancement suivra la progression des cours associés.

Chaque sujet de projet sera attribué au début de l’unité d’enseignement.

Les principales notions d’électronique numérique seront approfondies à travers les cours magistraux et des TP pourront venir compléter les aspects théoriques pour guider l’avancement du projet.

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Cette unité d’enseignement est constituée de plusieurs parties, la première portant sur les structures de l’électronique de puissance nécessaires à l’alimentation d’un système électronique. La seconde portera sur la régulation en courant ou en tension de ces structures. Une troisième partie portera sur les fonctions de conversion nécessaires à la commande des actionneurs de type MCC et DC Brushless.

La dernière partie présente les topologies d’actionneurs pour la robotique et leur mise en œuvre. La régulation d’un moteur à courant continu et la commande par autopilotage d’un moteur synchrone illustreront cette dernière partie.

Des travaux pratiques permettront d’observer le principe et la mise en œuvre de systèmes régulés pour l’électronique et les actionneurs. Cette UE pourra être le support des sujets de projet de M1.

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On appelle génie informatique la discipline qui traite de la conception, du développement et de la fabrication de systèmes informatiques, aussi bien d'un point de vue matériels que logiciels.

Cette discipline est devenue fondamentale dans les sciences pour l’ingénieur que ce soit en électronique, en robotique, en traitement du signal, en mesure … dû à la part importante qu’a pris l’ordinateur dans tous ces domaines.

Ce module vise à amener les étudiants à développer du code informatique dans un volume correspondant à l’échelle d’un logiciel complet. La quantité de code associée suscite naturellement un besoin de structurer le code pour qu’il reste viable, et les concepts associés à la structuration du code seront donc abordés ou renforcés.
L’enseignement est donc organisé pour l’essentiel autour de travaux pratiques et de projets. Le contexte concerne pour une grande part des thématiques profondes de l’EEA : le traitement du signal (chaine d’acquisition), l’interfaçage d’instrument, et la remontée de données par internet sur plateforme linux embarqué. Le thème de la programmation par événements à travers le développement d’interfaces graphiques sera également abordé. Les langages servant de support seront Labview et Python. Des portions de C/C++ pourront être utilisées à l’initiative des étudiants dans les projets.

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- Synthèse de contrôleur.

- Synthèse robuste et gestion d’aléas.

- Représentation et synthèse de machines synchrones.

- Langage de description/synthèse.

- Les base du langage VHDL (entité, architecture, …).

- Descriptions comportementales et structurelles.

- Simulation (Testbench).

- Les circuits reprogrammables (CPLD, FPGA).

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Cours TD d’anglais de spécialité et anglais de communication et qui vise l’autonomie professionnelle en langue anglaise.

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Projet en partenariat avec un laboratoire de recherche et/ou une entreprise, mettant en avant les compétences scientifiques, l'autonomie et l'adaptabilité́ de l’étudiant.

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Le stage ou le projet de fin d’étude devra mettre en avant les compétences scientifiques, l'autonomie et l'adaptabilité́ de l'étudiant :

• Stage de 2 à 3 mois (maximum 5 mois) à effectuer en laboratoire de recherche ou au sein d'une entreprise ;
• ou projet de fin d’étude de 3 mois en laboratoire de recherche ou en salle de projet d’enseignement.

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Description* :

1 - Il s’agit de permettre aux étudiants de comprendre l’enjeu d’une candidature bien préparée et en adéquation avec une annonce de stage ou d’emploi ou en lien avec les activités d’une structure professionnelle dans le cas d’une candidature spontanée ; de rédiger des CV et des lettres de motivation ; de mieux se connaître en termes de personnalité ; d’utiliser les nouvelles technologies (réseaux sociaux et jobboards) et d’orienter ses recherches en fonction de son projet professionnel. Enfin, de savoir comment se préparer et se comporter lors des entretiens d’embauche.

2 - Il s’agit de permettre aux étudiants de rédiger un article scientifique suite à la réalisation d’un projet. Pour cela, ils doivent en connaître les objectifs et les caractéristiques, le plan à appliquer, les différentes étapes de réalisation ainsi que les règles de présentation. Ensuite, pour présenter oralement leur projet, les étudiants doivent connaître et pouvoir appliquer la structure générale de présentation ; définir des supports visuels adaptés et pertinents ; respecter des règles d’expression orale pour s’exprimer correctement et dans une démarche professionnelle (vocabulaire, syntaxe, etc.) ; adopter des comportements dynamisant le discours et permettant d’accrocher son auditoire.

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De nos jours, le traitement d’images est omniprésent dans les technologies de l’information : médecine, biologie, agriculture, divertissement, culture, mesure, mécanique …

Le traitement d’image consiste à appliquer des transformations mathématiques sur des images dans le but d’en modifier l’aspect ou d’en extraire une information. De façon plus générale, le traitement d’images vise à manipuler l’information sous-jacente contenue dans une image. S’il a longtemps été réalisé grâce à des circuits électroniques, le traitement d’images est, de nos jours, réalisé presque exclusivement de façon numérique, c’est-à-dire via des algorithmes programmés généralement avec un langage impératif (C, C++, Java, Python, …).

Cette unité d’enseignement vise à donner des bases solides en traitement d’images. Elle aborde entre autre la formation et l’acquisition des images, les transformations colorimétriques, les opérations morphologiques, les transformations géométriques, la compression, les transformations fréquentielles, les techniques de reconnaissance et de mise en correspondance, … et une introduction aux méthodes d’apprentissage profond. Les cours sont complétés par des vidéos de soutien.

L’unité d’enseignement est composée majoritairement de 11 cours didactiques abordant les bases dans les principaux domaines du traitement d’images et de 3 séances de travaux pratiques dont les sujets sont à choisir parmi 6 propositions. Les étudiants peuvent choisir de réaliser les travaux sur des images qu’ils apportent correspondant à leur domaine de formation.

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Le module couvrira les points suivants:

• Introduction au système de gestion de versions Git
• Introduction au middleware ROS pour la réalisation d’applications robotiques
• Modularisation d’une application robotique

Travaux pratiques: Mise en place d’une application ROS, test sur simulateur et vérification sur robot réel

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Le module couvrira les points suivants:

• Introduction à la robotique : histoire, type de robots, mécanismes série et parallèle, applications
• Composants (capteurs et actionneurs)
• Génération de trajectoires (dans les espaces articulaire et opérationnel)
• Modèles géométriques direct/inverse, modèle Cinématique direct/inverse
• Commande cinématique et singularités
• Problématiques et applications en robotique mobile
• Modèles non-holonomes: unicycle, bicycle, voiture
• Capteurs et odométrie
• Localisation par télémètre, et par fusion de données (filtre de Kalman)
• Cartographie (transformations homogènes et ICP)
• Navigation (régulation de pose, suivi de chemin)

Travaux pratiques: mise en place des acquis sur un robot réel (soit bras manipulateur, soit robot à roues), programmation ROS avec git et python.

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Programmation Avancée

• programmation orientée objets (C++)
• classes
• attributs/méthodes
• héritage
• pointeurs
• templates
• standards C++11

Intelligence Artificielle

• apprentissage: Etat de l’art, problématique, applications
• PCA (Principal Component Analysis)
• SVM (Support Vector Machines)
• générations 1 2 et 3 de réseaux de neurones (technologies spike, etc)
• apprentissage par réseaux de neurones
• réseaux de neurones convolutionnels
• apprentissage par renforcement
• algorithmes génétiques

Travaux Pratiques

• Mise en place d’un simulateur logique pour la microélectronique
• Implémentation (en C++) puis intégration (en ROS) d'algorithmes de robotique
• Initiation aux outils de classification basés sur l’intelligence artificielle
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• Advanced Programming

  • object oriented programming (C++)
  • classes
  • attributes/methods
  • heritage
  • pointers
  • templates
  • C++11 standards

  Artificial Intelligence

  • Machine Learning: State of art, problems, applications
  • PCA (Principal Component Analysis)
  • SVM (Support Vector Machines)
  • Neural networks generations 1, 2 and 3 (spike technologies, etc)
  • Convolutional neural networks
  • Reinforcement learning
  • Genetic Algorithms

  Laboratory Practicals

  • Implementation of a logical simulator for microelectronics
  • Implementation (in C++) and integration (in ROS) of robotic algorithms
  • Introduction to classification tools based on artificial intelligence

   

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Optimisation

• Optimisation linéaire
• Optimisation non-linéaire (méthode du gradient, gradient à pas optimal, multiplicateurs de Lagrange)
• L’optimisation appliquée à la robotique (commande optimale basée sur programmation quadratique sous contraintes linéaires)

Système embarqués

• Architectures de Harvard & de Von Neumann
• Connaissance et mise en œuvre des principales fonctionnalités d'un microcontrôleur
• Choix et dimensionnement d'une solution de programmation embarquée par rapport à un besoin donné
• Programmation en C d’une carte Raspberry Pi
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• Optimisation

  • Linear optimisation
  • Non-linear optimisation (gradient descent, Lagrange multipliers)
  • Applying optimisation in robotics (optimal control based on quadratic programming under linear constraints)

  Embedded Systems

  • Harvard & Von Neumann Architectures
  • Knowledge and implementation of the main functions of a microcontroler
  • Choice and implementation of an embedded programming solution adapted to given design specifications
  • C Programming on a Raspberry Pi

   

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Cette unité d'enseignement couvre un ensemble de thématiques en robotique, allant de l’échelle micro à macro, incluant les micro manipulateurs, les robots à câbles, chirurgicaux, sous-marins, volants, humanoïdes et en passant par la téléopération, la réalité virtuelle et augmentée ainsi que la sécurité opérationnelle. Le contenu de chaque thématique est détaillé ci-après. Des mini projets sur les thématiques susmentionnées seront menés pour approfondir les bases enseignées en utilisant à la fois des logiciels de simulation et de vrais robots.

Micro-robotique : la microrobotique concerne la conception, la modélisation et la commande de systèmes robotiques miniaturisés permettant d’exécuter des tâches de manipulation sur des objets de tailles comprises entre 1µm et 1mm. Les champs applicatifs incluent tous les domaines qui requièrent une grande précision (assemblage de microsystèmes mécaniques, électroniques ou optiques, micro-chirurgie, etc). A ces échelles dimensionnelles les robots ne peuvent pas être réalisés par simple miniaturisation homothétique de robots conventionnels. De nouveaux concepts de robots et de nouveaux principes d’actionnement doivent être utilisés. Ce cours est une introduction à la microrobotique et présente les concepts essentiels que sont : l’effet d’échelle, la physique du micromonde, la robotique déformable et souple ainsi que les micro-actionneurs.

Robotique chirurgicale : l’objectif de ce cours est de donner aux étudiants une introduction au domaine de la robotique chirurgicale. Il s’agit d’être à même de comprendre les besoins exprimés par les cliniciens et de montrer à travers quelques exemples la démarche qui a permis la conception et la réalisation de robots utilisés pour des actes de chirurgie. Quelques éléments de conception ainsi que quelques architectures de contrôle seront évoqués en insistant sur la nécessité de garantir la sécurité du patient et de l’équipe médicale.

Robots sous-marins et volants : La robotique mobile dédiée aux environnements aérien et sous-marin s’appuie sur des spécificités qui seront introduites dans ce cours. Les solutions actuelles et les problèmes encore ouverts seront exposés. Les questions relatives à la modélisation et aux commandes non-linéaires appliquées à des systèmes sous/iso/sur-actionnés seront traitées.

Robotique humanoïde : Il s'agira de présenter les méthodes de modélisation géométrique et cinématiques avancées pour les structures robotiques arborescentes telles que les robots humanoïdes. Des notions de base seront également présentées sur le centre de masse, le centre des pressions, le ZMP, la stabilité statique, la stabilité dynamique. Une étude sur la commande de la marche bipède sera réalisée incluant les modèles de marche, la génération de trajectoire et la commande du ZMP/COM ainsi que la stabilisation dynamique du robot. La deuxième partie du cours s'orientera vers le contrôle cinématique de structures très redondantes (système sous déterminé de type Ax=b) par l'utilisation de méthodes basées sur des techniques d'optimisation (LP, QP) sous contraintes ainsi que sur le contrôle hiérarchisé basé sur des techniques de projection dans l'espace nul ou de hiérarchie de tâches basée sur des hiérarchies de QP ou LP.

Robots parallèles à câbles : ce cours présente le principe des Robots Parallèles à Câbles (RPC) suivi d’un état l’art incluant des exemples d’applications, des démonstrateurs de RPC et des RPC commerciaux. Les modèles géométriques, cinématiques et dynamiques des RPC sont ensuite développés. Sur la base de ces modèles, les différents types de RPC, plusieurs définitions de leur espace de travail, les principaux concepts utiles à leur conception ainsi que des méthodes simples de commande seront finalement présentés.

Réalités virtuelle et augmentée : Les techniques de Réalité Augmentée (RA) et Virtuelle (RV) consistent en la simulation interactive d’un univers 3D, dans lequel l’utilisateur est immergé. Cette simulation est généralement essentiellement de nature visuelle, cependant elle peut également inclure d’autres informations perceptuelles, au travers de plusieurs modalités sensorielles : son spatialisé, retour haptique ou d’effort, approche somatosensorielle, etc. Ce cours est une introduction aux différentes techniques utilisées dans les systèmes de RV/RA : nous traiterons les principales librairies de synthèse 3D (OpenGL, Vulkan), les périphériques existant sur le marché, les bases des moteurs physiques ainsi que les techniques utilisées pour localiser l’utilisateur et estimer en temps réel son point de vue.

Fiabilité et sécurité opérationnelle : ce cours s’intéresse à la fiabilité d’un système robotique, en particulier en phase opérationnelle. Lorsqu’un robot évolue dans un environnement complexe et partiellement inconnu, des événements imprévus peuvent survenir auquel le système devra réagir s’il veut garantir sa propre sécurité et celle de son environnement. Ce cours introduira les notions de base de sûreté de fonctionnement, et présentera des exemples de mécanisme de fiabilité appliqués à la robotique mobile.

Téléopération : Cette partie couvre une brève introduction à l'historique du développement de la téléopération, la modélisation des composants de téléopération et leurs schémas. Les critères d’évaluation de performance en téléopération sont définis. Les méthodes d'analyse des performances et de conception de commande sont également introduites. Le cours fournit les applications de la téléopération dans le domaine de la robotique chirurgicale ainsi que les questions ouvertes et les défis restants à résoudre.

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This teaching unit covers a set of specialities in robotics, ranging from micro to macro scales, including micro manipulation, surgical, sub-marine, flying, humanoid and cable-driven robots passing through teleoperation, virtual and augmented reality as well as operational safety. The content of each sub-unit is detailed hereafter. Projects on the mentioned topics will be carried out to deepen the thought basics using both simulation softwares and real robots.

Micro-robotics: Micro-robotics concerns the design, modelling and control of miniaturized robotic systems able to perform handling tasks on objects between 1µm and 1mm in size. Application fields include all areas requiring high precision (assembly of mechanical, electronic or optical microsystems, microsurgery, etc.). At these scales, robots cannot be fabricated by simple homothetic miniaturization of conventional robots. New robot concepts and new actuating principles must be used. This course is an introduction to micro-robotics and presents the essential concepts of scale effect, physics of the micro-world, deformable and flexible robotics and micro-actuators.

Surgical robotics: The objective of this sub-unit is to give students an introduction to the field of surgical robotics. It is about being able to understand the needs expressed by clinicians and to show, through few examples, the process that allowed the development of robots used for surgical procedures. Some design elements as well as some control architectures will be discussed, emphasizing the need to ensure the safety of the patient and the medical team.

Sub-marine and flying robots: The specificities of underwater and aerial robotics will be presented. Current solutions and open issues will be exposed. The basic elements required by the control design for this type of vehicles, from modelling to nonlinear control techniques, will be addressed, according to the under/iso/over actuation property of the systems.

Humanoid robotics: This sub-unit concerns advanced kinematic and differential kinematics modelling methods for humanoid robots. Basics on the centre of mass (COM), the centre of pressure, the zero-moment point (ZMP), static stability and dynamic stability are addressed. A study on biped gait control will be carried out including gait models, trajectory generation and ZMP / COM control as well as dynamic stabilization of the robot. The second part of the sub-unit is focused on the differential kinematic control of very redundant structures (underdetermined system of type Ax = b) by the use of methods based on optimization techniques (LP, QP) under constraints as well as on the hierarchical control based on the projection in the null space or tasks hierarchy based on QP or LP hierarchies.

Cable-driven parallel robots: This sub-unit presents the basic principle of Cable-Driven Parallel Robots (CDPRs) followed by a state of the art including application examples, CDPR demonstrators and commercial CPPRs. Geometric, kinematic and dynamic models of CDPRs are then developed. Based on these models, the different types of CDPRs, several definitions of their workspace, the main concepts useful for their design as well as simple control strategies will finally be presented.

Virtual and Augmented Reality: AR and VR consist in providing the user with an interactive simulation of a 3D world, where one can simulate physics, but also enhance it with additional data visualization. This simulation is usually mostly a graphical one, but it can also include other perceptual information across multiple sensory modalities: spatialized sound, haptics, somatosensory, etc. This course is an introduction to the different techniques involved when creating an AR/VR system. We will address the current 3D technologies (OpenGL, Vulkan), the devices available, the basics of physical engines, and the localisation and vision techniques used to track the user movements in real time and compute his point of view.

Operational safety of robots: This part concerns the reliability of robotic systems, mainly in the operational phase. When a robot moves in a complex and partially unknown environment, unforeseen events can occur. The system must react to these events to ensure its own safety and that of its environment. This course will introduce the basic notions of dependability, and will present examples of safety mechanisms applied to mobile robotics.

Teleoperation: This part covers a brief introduction of the development history, the typical structures of teleoperation schemes and the modelling of teleoperation components. Based on the system modelling, the teleoperation performance evaluation criteria are defined and accordingly the performance analysis and control design methods are introduced. The course also provides the applications of teleoperation in the domain of robotic surgery as well as the open issues and challenges existing in practical implementation.

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Cette unité d’enseignement a pour objet l’étude et la mise en place de systèmes de perception pour les robots mobiles, de manipulation, humanoïdes, … L’enseignement s’articule autour des systèmes de perception proprioceptive et extéroceptive avec un focus important sur les systèmes de vision. Dans les cours magistraux sont présentés les principes généraux de la perception et le fonctionnement des capteurs les plus utilisés (caméras, projecteurs, capteurs de distance de mouvement et de position, …). Une série de travaux pratiques accompagnent cet enseignement prenant la forme d’un long projet jalonné de sous-buts abordant différentes parties du cours.

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This course presents the perception systems commonly used on all types of robots (e.g., mobile robots, manipulators, humanoids). The course presents proprioceptive and exteroceptive sensors with a focus on vision. We start by introducing the general principles of perception, and then explain the modeling and working principle of the main robot sensors: monocular cameras, stereo cameras, distance position and movement sensors, etc. The lab practicals consist of a robotic project with sub-goals addressing the various steps of the course.

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Cette unité d'enseignement aborde les techniques et les outils nécessaires à la modélisation cinématique et dynamique et à la commande pour la robotique de manipulation. Les enseignements dispensés sont structurés autour des quatre axes suivants :

1) Modélisation des robots manipulateurs : transformations homogènes, modèles géométrique direct et inverse, modélisation cinématique, étude des singularités

2) Introduction à la dynamique des robots manipulateurs : formalisme Euler-Lagrange, formalisme Newton-Euler, algorithmique pour le calcul de la dynamique

3) Commandes articulaire et opérationnelle en espace libre

4) Commande des mouvements en espace contraint : modèles d’interaction et compliance, commande position/force, commande en impédance et en admittance, génération de mouvements, exemples d'application.

Plusieurs exemples de l'ensemble de ces techniques seront traités en travaux dirigés et pratiques en utilisant les outils MATLAB/V-REP sur différents robots de manipulation (robots 6 et 7 axes) et également sur un robot humanoïde réel « Poppy ». 

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This teaching unit covers the techniques and tools necessary for kinematic and dynamic modelling and the control of robot manipulators. The provided lectures are structured around the following four axes:

1) Modelling of robot manipulators: homogeneous transformations, direct and inverse kinematic models, differential kinematic modelling, study of singularities

2) Introduction to the dynamics of robot manipulators: Euler-Lagrange formalism, Newton-Euler formalism, algorithms for the computation of dynamics

3) Joint space and operational space controls in free space

4) Control of movements in constrained space: interaction and compliance models, hybrid position/force control, impedance and admittance control, generation of movement, application examples.

Several examples of all of these techniques will be treated in supervised works and practices using MATLAB / V-REP tools on different manipulation robots (6 and 7 axis robots) and also on a real humanoid robot "Poppy".

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Projet en partenariat avec un laboratoire de recherche et/ou une entreprise, mettant en avant les compétences scientifiques, l'autonomie et adaptabilité de l’étudiant.

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Stage de 5 à 6 mois à effectuer en laboratoire de recherche ou au sein d'une entreprise, mettant en avant les compétences scientifiques, l'autonomie et l’adaptabilité de l'étudiant.

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Préparation à l'insertion professionnelle.

Enseignement assuré par une consultante RH senior, ancienne RRH de grands groupes, qui mobilise au service de son enseignement sa riche expérience du recrutement.

Approche pédagogique favorisant le partage d'expérience et la réponse aux situations et questions des étudiants.

Apports généraux sur le recrutement de A à Z, comment être plus efficace dans sa recherche, vision sur les approches des recruteurs finaux, des cabinets de recrutement, des sociétés de service.

Simulations d'entretiens de recrutement en petits-groupes avec debriefing personnalisé orchestré par l'enseignante.

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Cours TD d’anglais de spécialité et anglais de communication et qui vise l’autonomie professionnelle en langue anglaise.

Renforcer et consolider les acquis de Master 1.

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