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Record W2768760911

Design d'un manipulateur robotique à architecture anthropomorphique

2017· article· fr· W2768760911 on OpenAlexfundno aff
Martin Leroux

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicProsthetics and Rehabilitation Robotics
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

REMERCIEMENTSPour commencer, j'aimerais remercier profondément les membres de mon comité d'encadrement.D'abord, un très grand merci à mon directeur de recherche, Maxime Raison, professeur au Département de Génie Mécanique à Polytechnique Montréal et titulaire de la Chaire de recherche en génie de la réadaptation pédiatrique, dont l'incroyable enthousiasme et la motivation démesurée m'a encouragé à constamment mettre plus d'efforts au travail, à me surpasser, mais surtout à apprendre à bien reconnaître la valeur de mes réussites.Un merci tout aussi grand va à mon codirecteur Sofiane Achiche, professeur au Département de Génie Mécanique à Polytechnique Montréal, qui était toujours présent pour répondre à mes questions et mes inquiétudes et qui savait toujours détendre l'atmosphère pour diminuer la pression qui peut parfois être apportée par le travail.Mille mercis à vous deux pour votre patience et votre temps, c'est grandement grâce à vous si je conserverai de bons souvenirs de ma maîtrise et si j'en sors avec l'intime conviction d'avoir accompli quelque chose de bien.Un autre merci particulier va à Ilmar Santos, professeur au Département de Génie Mécanique à l'Université Technique du Danemark, pour m'avoir accueilli dans ses locaux et offert l'incroyable opportunité de faire de la recherche à l'étranger.Merci aussi aux autres étudiants, Julie Timsit, Régis Ngoufo, George Popescu et Radu Popescu ayant contribué au projet dans le cadre de projets intégrateur et de stages grâce à qui j'ai déjà eu la chance de voir la portée potentielle de mes travaux.Je suis également reconnaissant envers les organismes subventionnaires ayant apporté leur soutien financier au projet, notamment le programme MÉDITIS, supporté par le programme FONCER du CRSNG, le programme de Bourses de recherche aux cycles supérieurs du CRSNG, ainsi que le Fonds québécois de la recherche sur la nature et les technologies.Merci également à Polytechnique Montréal de m'avoir offert du financement et l'opportunité de travailler dans un milieu stimulant.Enfin, j'aimerais sincèrement remercier mes proches pour leur soutien constant tout au long de mon parcours universitaire.Un merci spécial à mon grand-père qui s'est toujours montré intéressé à mon travail et à qui ma réussite a toujours semblé tenir encore plus à cœur qu'à moi-même ; ça m'a fait plaisir de travailler fort pour que tu sois fier de moi.Encore une fois, toute ma gratitude à tous et à toutes.IV RÉSUMÉ Les robots à architecture anthropomorphique, c'est-à-dire inspirée des mécanismes du corps humain, sont des outils qui pourraient être d'une grande utilité dans le domaine de la robotique de réadaptation et d'assistance étant donné l'aspect intuitif, relativement à leur fonctionnement et leur comportement, que leur apporte leur forme familière.Toutefois, les robots anthropomorphiques actuellement existants sont généralement développés dans le cadre d'applications particulières et ne sont par conséquent pas appropriés pour un transfert vers le domaine de la robotique d'assistance et de réadaptation.Par conséquent, il n'existe pas de plateforme de développement robotique permettant le développement d'applications mettant à profit au maximum une architecture biomimétique pour des usagers sans formation en robotique comme les cliniciens en réadaptation et les bénéficiaires de robots d'assistance.Dans ce contexte, l'objectif de ce mémoire est de concevoir une plateforme robotique à architecture anthropomorphique suivant le plus fidèlement possible l'architecture du bras humain pour maximiser l'apport intuitif de la forme familière de l'appareil pour son fonctionnement et son interaction avec son environnement.Particulièrement, un effort est appliqué pour inclure dans le mécanisme la structure à deux os de l'avant-bras afin de rendre possible une reproduction réaliste du mouvement de pronation-supination du bras, le mouvement le plus complexe du membre supérieur puisqu'il implique une boucle cinématique fermée et de nombreux joints passifs.En premier lieu, un modèle biomécanique du membre supérieur a été choisi pour répondre à la problématique, puis ses caractéristiques principales ont été spécifiées.La chaîne cinématique du modèle biomécanique a par la suite été traduite en chaîne cinématique pour un robot, en s'assurant que chacun des sous-mécanismes reproduise bien les caractéristiques soulignées du modèle.Ces mécanismes ont permis de faire les plans entier du manipulateur robotique à l'aide d'un logiciel de dessin assisté par ordinateur.Afin de choisir les actionneurs nécessaires au fonctionnement du robot, une simulation de suivi de trajectoire avec contrôle par couple pré-calculé a été élaborée.Les modèles cinématiques et dynamiques du bras, étant nécessaires à la simulation, ont été développés.Enfin, un prototype de la plateforme a été conçu par impression 3D.En comparant les plages angulaires accessibles aux différents joints du mécanisme à celles des joints du modèle biomécanique, il a été déterminé que le bras pourrait reproduire toute la gamme des mouvements humains pour laquelle la position de l'épaule est près de la position de repos.Cette plateforme robotique rend possible le développement de futures applications en robo-V tique d'assistance et de réadaptation pour lesquelles la reproduction précise du mouvement du bras humain est un atout.On pourra notamment étudier le critère mathématique d'optimisation permettant de faire la planification de trajectoire la plus anthropomorphique possible.D'un autre côté, l'architecture développée est compatible avec de nombreux modes d'interfaçage homme-machine comme la réalité augmentée, le suivi du regard et le contrôle manuel qui pourront être utiles dans différents scénarios communs de robotique d'assistance.VI

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.022

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.223 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
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