Développement de capacités avancées de préhension en robotique

由于我们适应了新的工业现实，这种现实使我们能够生产个性化和按需的产品，因此机器人变得更加灵活，拥有更高的灵活性。在新的生产模式中，生产的变化意味着小批量生产迈斯的多样性，它偏离了原始的一个机器人，该机器人通过测量各种各样的零件和元件来实现装配。这些行动在外观上简单地与在使用中实际存在的情况进行了对比，机器人主要用于使同一件物品和Au同一项权利的处置者失效。 当我们使用具有先进的感知和操纵能力的机器人时，我们可以将其发展为一种更高的智能，这是因为它具有更好的感觉能力。这些Au cours des dernières années的问题的现实主义工作主要是像皮埃尔·德·阿塞尔（Pierre d'assise）那样的人工视觉。该领域的先进技术对机器人的支持率很高，但迈斯不可能解决所有的压力和操作问题。实际上，一个简单的tâche aussi que策勒的prendre一个pièce dans un bac rempli de plusieurs autres pièces est une action que la vision permet encore difficilement de realiser de manière robuste.视觉是人类感知觉的重要组成部分，它赋予人类感知现象的能力，迈斯这种能力是触觉的全部。Alors que la vision joue un rôle d'amorce en identifiant un objet et en localisant sa position approximatively，le sens du toucher permet d'effectuer le coeur de l'action，en estimant notamment la qualité de la saint et la force nécessaire à appliquer ou encore en dectant le glissement. 该研究计划建议将触觉智能领域的发展趋势写入这一主题，以巩固机器人的感知能力。通过在两个互补领域的工作，实现了这一目标，从而推动了多模式捕获新技术的发展，其中包括在捕获信号和预处理信号之间建立一个可渗透的控制点的算法。

Afin de s'adapter à la nouvelle réalité industrielle qui vise de plus en plus une production individualisée et sur demande, les robots devront gagner en agilité et posséder une plus grande autonomie. Les chaînes de production évoluant dans ce nouveau paradigme, impliquant souvent une production à petit volume mais à grande diversité, il devient primordial qu'un même robot soit en mesure de saisir de manière robuste une grande variété de pièces et d'effectuer avec celles-ci des tâches telle la réalisation d'assemblages. Ces actions en apparence simples contrastent considérablement avec la situation qui prévaut actuellement dans les usines, où les robots son utilisés principalement pour prendre inlassablement la même pièce et la déposer au même endroit. Afin de doter les robots de ces capacités de préhension et de manipulation avancées, ceux-ci devront compter sur une plus grande intelligence ainsi que sur de meilleures capacités sensorielles. La majorité des travaux réalisés autour de cette problématique au cours des dernières années a eu comme pierre d'assise la vision artificielle. Les avancées dans ce domaine ont amené beaucoup d'autonomie aux robots, mais ne permettent pas à elles seules de régler le problème entier de la préhension et de la manipulation. En effet, une tâche aussi simple que celle de prendre une pièce dans un bac rempli de plusieurs autres pièces est une action que la vision permet encore difficilement de réaliser de manière robuste. La vision est certes l'un des maillons importants de la chaîne sensorielle conférant à l'humain ses capacités de préhension phénoménales, mais cette aptitude s'articule avant tout autour du sens du toucher. Alors que la vision joue un rôle d'amorce en identifiant un objet et en localisant sa position approximative, le sens du toucher permet d'effectuer le coeur de l'action, en estimant notamment la qualité de la saisie et la force nécessaire à appliquer ou encore en détectant le glissement. Le programme de recherche proposé s'inscrit dans cette thématique en visant le développement d'avancées dans le domaine de l'intelligence tactile pour bonifier les capacités de préhension des robots. L'atteinte de cet objectif passera par des travaux dans deux domaines complémentaires, soient le développement de nouvelles technologies de capteurs tactiles multimodaux ainsi que la création d'algorithmes de commande permettant de faire le pont entre les signaux de ces capteurs et la tâche de préhension.