Description de la formation

Master Mention ISTI, Spécialité PARI, UE Automatique et Robotique

Fiche U.E.	Master ISTI, spécialité PARI, Semestre 3

INTITULE DE L’U.E. :

Automatique et Robotique

RESPONSABLE :

Nom, prénom : GANGLOFF Jacques Discipline : Automatique et Robotique Adresse : ENSPS – LSIIT (UMR 7005) E-mail : [e-mail] Bd. S. Brant BP10413 67412 ILLKIRCH cedex

PROGRAMME : 7 modules au choix parmi 9

Matières enseignées	CM	CI	TD	TP	Travail perso étudiant	Coeff matière	CT*	CC*
M1- Robotique : Manipulation et commande	20				50	3	x
M2- Robotique Mobile	15				50	3		x
M3- Vision et Commande	20				50	3	x
M4- Commande Robuste	20				50	3		x
M5- Commande Optimale^**	15				50	3		x
M6- Estimation et Filtrage Optimal^**	20				50	3	x
M7- Systèmes non linéaires	15				50	3	x
M8 - Synthèse et modélisation des systèmes mécaniques complexes (INSA)	16				50	3		x
M9 - Etalonnage et identification des robots (INSA)	16				50	3		x

* CT : contrôle terminal, CC contrôle continu ; ^**Les étudiants de l’INSA de Strasbourg (option Génie Electrique) qui suivent le module « automatique avancée » à l’INSA obtiennent par équivalence les modules M5-M6
COMPETENCES A ACQUERIR :

Modélisation de commande des manipulateurs robotiques et des robots mobiles Mise en œuvre des solutions robotiques Commande par vision Commande avancées des systèmes linéaires (commandes robustes et commandes optimales) Les techniques d’observation des états des systèmes linéaires et non linéaires, en particulier le filtre de Kalman Bases pour la modélisation et la commande des systèmes non linéaires Conception et modélisation des systèmes mécaniques complexes Techniques d’identification des modèles de robot

TYPE D’ENSEIGNEMENT :

CM : h présentielles CI : 85 à 95 h présentielles TD : h présentielles TP : h présentielles Autre : (spécifier, exposés, visites …) h présentielles Charge horaire totale pour l’étudiant : ~ 350 h Crédits ECTS : 15

Les enseignements assurés par des intervenants extérieurs :

Les enseignements M8 et M9 sont assurés par Olivier Piccin et Pierre Renaud, Maîtres de Conférences à l’INSA de Strasbourg, spécialistes de la CAO robotique.

MUTUALISATION :

UE obligatoire pour le master : OUI	Peut constituer une UE optionnelle pour d’autres masters : NON	Peut constituer une UE libre : NON

UE : Automatique et Robotique	M1 ROBOTIQUE : Manipulation et Commande					Semestre S3
ECTS : 3	CM 20 h	CI	TD	TP	Projet	Total d’heures (HTD) 30h
Enseignant : GANGLOFF Jacques, MdC, section 61 LSIIT Tél : [phone] Fax : [phone] Mél : [e-mail]			Module au choix : oui
Pré-requis : Mathématiques pour l’ingénieur, mécanique des corps rigides, automatique linéaire.
OBJECTIFS DE L’ENSEIGNEMENT Ce cours a pour but de fournir les bases théoriques de la robotique. Il se focalise sur l’étude des robots manipulateurs : Modélisation géométrique, cinématique et dynamique des manipulateurs Etude de la commande des robots manipulateurs ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- PROGRAMME DETAILLE Introduction – Vue d ‘ensemble de la robotique Fondements théoriques – Positionnement et cinématique Modélisation géométrique Modélisation cinématique Modélisation dynamique Commande au niveau articulaire Commande dans l’espace opérationnel ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- APPLICATIONS (TD ou TP) Simulation d’un robot sous Matlab. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- COMPETENCES ACQUISES A l’issue de cet enseignement, l’étudiant aura appris à modéliser un robot manipulateur série. Il sera capable de choisir un robot en fonction d’un cahier des charges en ayant une connaissance complète de toutes ses caractéristiques. Il sera également capable de comprendre le fonctionnement du contrôleur et d’intervenir au niveau de sa programmation haut et bas-niveau. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Dispositif d’évaluation des enseignements et modalités d'examen : 3 heures d’examen écrit. Documents autorisés. Calculatrice autorisée.

UE : Automatique et Robotique	M2 Robotique mobile					Semestre S3
ECTS : 3	CM 15h	CI	TD	TP	Projet	Total d’heures (HTD) 22,5 h
Enseignant : Bernard BAYLE, MCF à l'ENSPS LSIIT-EAVR e-mail : [e-mail]			Module au choix : oui
Pré-requis : mathématiques pour l’ingénieur, mécanique élémentaire (cinématique), automatique (représentation d'état, commande non-linéaire).
OBJECTIFS DE L’ENSEIGNEMENT Ce cours a pour objectif de présenter les techniques nécessaires à la navigation autonome des robots mobiles. Pour cela, les étudiants découvriront une discipline transversale dont l'étude nécessite les qualités d'un ingénieur généraliste. En effet, mécanique, génie électrique, automatique et informatique sont nécessaires à la bonne compréhension globale des enjeux de la robotique mobile. Le cours se propose de montrer comment la combinaison perception-action permet de conférer une véritable autonomie à un système mobile, en offrant des solutions au difficile problème de navigation d'un robot mobile. Il présente tant les aspects théoriques que technologiques, permettant à l'étudiant d'acquérir une vision globale de la discipline. _______________________________________________________________________________________ PROGRAMME DETAILLE Chap. 1 – Introduction(présentation des robots mobiles, différents types de locomotion ; les problèmes en robotique mobile ; cadre et objectifs du cours) Chap. 2 - Modélisation (modélisation des robots mobiles à roues ; notion de système non holonôme ; commandabilité des robots mobiles à roues) Chap. 3 - Perception (technologie des capteurs en robotique mobile ; localisation et fusion de données pour la navigation) Chap. 4 - Navigation (planification de mouvements ; commande des robots mobiles à roues) Annexes - Fondations mathématiques, glossaire français/anglais Bibliographie ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- - COMPETENCES ACQUISES A l’issue de cet enseignement, l’étudiant aura appris à distinguer les différents problèmes posés par la navigation d'un robot mobile autonome. A l'aide des outils acquis, il sera également en mesure de résoudre les problèmes les plus classiques et d'avoir un avis critique sur les avantages et inconvénients des différentes techniques existantes. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Dispositif d’évaluation des enseignements et modalités d'examen : Les étudiants seront évalués sur un travail de lecture et commentaire d'articles scientifiques de référence.

UE : Automatique-Robotique	M3 Vision et commande					Semestre S3
ECTS : 3	CM 20h	CI	TD	TP	Projet	Total d’heures (HTD) 30 h
Enseignants: Doignon Christophe, MCF, 61, LSIIT-AVR, Tel : [phone] Fax : [phone] e-mail: [e-mail], Jacques Gangloff, MCF, 61, LSIIT-AVR, Tel : [phone] Fax : [phone] e-mail: [e-mail]			Module au choix : oui
Pré-requis : Electronique, traitement du signal, automatique, géométrie analytique, cinématique, outils fondamentaux en vision par ordinateur
OBJECTIFS DE L’ENSEIGNEMENT L'élève ingénieur saura dimensionner et mettre en oeuvre les capteurs de vision. Il sera également capable de concevoir une commande en adéquation avec les objectifs souhaités de l'asservissement visuel. Il sera sensibilisé aux aspects temps-réel des asservissements visuels, depuis la caméra jusqu’à l’extraction des primitives visuelles en passant par la carte d’acquisition. De plus les différentes approches classiques d’asservissements visuels seront présentées et expliquées du point de vue théorique mais également au travers de simulations. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- PROGRAMME DETAILLE Partie. I.- Vision par ordinateur (Christophe Doignon) Correspondance entre la scène et l'image (modélisation, localisation, calibration), Correspondance entre images (géométrie épipolaire, stéréovision, reconstruction), Analyse du mouvement entre images (asservissement visuel 3D, matrice d'interaction, flot optique) Partie II – Asservissements visuels (Jacques Gangloff) Exploitation de l’information visuelle (technologie des caméras et des cartes d’acquisition, modèle dynamique du processus d’acquisition des images) Architectures de commande (Asservissements visuels lents/rapides, commande dans l’espace articulaire/opérationnel) Exemples d’asservissements visuels : suivi de cible, suivi de profilé, suivi de surface. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- APPLICATIONS (TD ou TP) Voir volumes horaires ci-dessus. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- COMPETENCES ACQUISES A l’issue de cet enseignement, l’étudiant sera capable de modéliser et d’étalonner un ensemble de capteurs de vision. Il pourra extraire, exploiter et fusionner des informations visuelles simples (essentiellement géométriques) en vue de réaliser une commande référencée vision à l'aide de plusieurs capteurs. Un ensemble de lois de commande (2D, 2D 1/2, 3D et stéréovision) sont passées en revue afin de sensibiliser l'élève aux problèmes tels que la visibilité, la précision, la robustesse et la stabilité des asservissements visuels. Il sera à même de comprendre et de pouvoir réaliser un asservissement visuel basé sur les architectures classiques : 2D, 3D, directe, indirecte. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Dispositif d’évaluation des enseignements et modalités d'examen : 2 heures d’examen écrite. Documents autorisés. Calculatrice autorisée.

UE : Automatique et Robotique	M4 : Commande Robuste					Semestre S3
ECTS : 3	CM 20h	CI	TD	TP	Projet	Total d’heures (HTD) 30 h
Enseignants : Michel de Mathelin, Pr. ENSPS, LSIIT-EAVR Email : [e-mail] Edouard Laroche, MC ULP-IPST, LSIIT-EAVR Email : [e-mail]			Module au choix : oui
Pré-requis : Automatique linéaire à temps continu et à temps discret, représentation d’état des systèmes.
OBJECTIFS DE L’ENSEIGNEMENT L'objectif de cet enseignement est de développer les compétences dans le domaine de l'asservissement des systèmes complexes, multivariables. Il s’agit d’étudier les méthodes permettant de spécifier des contraintes de robustesse et de prendre en compte l’incertitude dans la commande des systèmes. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- PROGRAMME DETAILLE Chap. I.- Introduction Chap. II.- Critères de robustesse et de performance Chap. III.- Synthèse H Chap. IV.- Mise en œuvre de correcteurs H Chap. V.- µ-analyse et µ-synthèse Chap. VI.- Approches par les LMI APPLICATIONS (TD ou TP) Une application sera traitée en simulation sous forme de projet accompagné afin de mettre en oeuvre les techniques enseignées. COMPETENCES ACQUISES A l’issue de cet enseignement, l’étudiant sera familier avec les concepts de la commande robuste. Il sera capable de mettre en oeuvre la commande H sur un problème concret. Il sera capable de faire une analyse de robustesse sur un problème donné. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Dispositif d’évaluation des enseignements et modalités d'examen : Evaluation du projet accompagné (contrôle continu)

UE : Automatique et Robotique	M5 Commande Optimale					Semestre S3
ECTS : 3	CM 15h	CI	TD	TP	Projet	Total d’heures (HTD) 22,5 h
Enseignants : Jacques Gangloff, MC ULP, LSIIT-EAVR [e-mail] Edouard Laroche, MC ULP-IPST, LSIIT-EAVR [e-mail]			Module au choix : oui
Pré-requis : Automatique linéaire à temps continu et à temps discret, représentation d’état des systèmes, notions de base sur les systèmes observateurs et sur les systèmes multivariables (module M6).
OBJECTIFS DE L’ENSEIGNEMENT L'objectif de cet enseignement est de développer les compétences dans le domaine de l'asservissement des systèmes multivariables, et plus particulièrement les méthodes issues de la commande optimale et de la commande prédictive. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- PROGRAMME DETAILLE Chap. I.- Compléments sur les systèmes multivariables Chap. II.- Commande optimale des systèmes à temps continu Chap. III.- Commande optimale des systèmes à temps discret Chap. III.- Commande LQ, LQG et LTR Chap. IV.- Commande prédictive APPLICATIONS (TD ou TP) Une application sera traitée en simulation sous forme de projet accompagné afin de mettre en oeuvre les techniques enseignées. COMPETENCES ACQUISES A l’issue de cet enseignement, l’étudiant sera familier avec les concepts de la commande optimale. Il sera capable de mettre en oeuvre les commandes LQ, LQG, LTR et prédictives. Il sera capable de faire un choix motivé entre ces différentes stratégies de commande. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Dispositif d’évaluation des enseignements et modalités d'examen : Evaluation du projet accompagné (contrôle continu)

UE : Automatique-Robotique	M6 Estimation et Filtrage Optimal					Semestre S3
ECTS : 3	CM 20h	CI	TD	TP	Projet	Total d’heures (HTD) 30 h
Enseignant : BARA Gabriela Iuliana, MC, ENSPS LSIIT UMR 7005 CNRS-ULP Tél. : [phone], Fax : [phone], Email : [e-mail]			Module au choix : oui
Pré-requis : automatique des systèmes linéaires à temps continu et à temps discret.
OBJECTIFS DE L’ENSEIGNEMENT De nombreux domaines de l’automatique comme la commande, le diagnostic ou la surveillance des systèmes exigent la connaissance de l’état du système. Cette exigence est difficile à satisfaire sur le plan pratique dû aux difficultés, voir à l’impossibilité, de mesure de ces variables d’état. Par conséquent, il est indispensable de reconstruire le vecteur d’état du système. L’objectif de ce cours est d’aborder les différentes techniques d’estimation d’état autant dans le cas déterministe que dans le cas stochastique. Après une introduction à la théorie de l’estimation, nous abordons le problème de la synthèse d’observateurs linéaires et l’application de ceux-ci à la commande basée observateur. Dans le cas des processus stochastiques, nous abordons le problème du filtrage optimal linéaire en utilisant le cadre défini par Kalman. Finalement, une extension du filtre de Kalman à des problèmes d’estimation non linéaire sera présentée. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- PROGRAMME DETAILLE Chap. I. Introduction générale Chap. II. Processus stochastique – éléments sur la théorie de l’estimation Chap. III. Observateurs linéaires – application à la commande basée observateur Chap. IV. Filtrage optimal linéaire – filtre de Kalman et filtre de Kalman-Bucy Chap. V. Filtre de Kalman pour des problèmes d’estimation non linéaire ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- APPLICATIONS (TD ou TP) Plusieurs applications seront traitées en simulation afin de mettre en oeuvre les techniques enseignées. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- COMPETENCES ACQUISES Ce cours permettra aux étudiants d’acquérir les notions de base sur la théorie de l’estimation et d’approfondir leurs connaissances des méthodes de synthèse d’observateurs d’ordre plein et d’ordre réduit. Dans le cas de systèmes perturbés par du bruit, ils maîtriseront l’approche optimale statistique et la théorie de Kalman en vue de l’élimination optimale du bruit et l’obtention d’observateurs d’état optimaux. La présentation des nombreux exemples et applications permettra aux étudiants de se familiariser avec les aspects pratiques de la théorie de l’estimation d’état. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Dispositif d’évaluation des enseignements et modalités d'examen : 2,5h examen écrit, documents autorisés

UE : Automatique et Robotique	M7 Systèmes Non Linéaires					Semestre S3
ECTS : 3	CM 15h	CI	TD	TP	Projet	Total d’heures (HTD) 22,5 h
Enseignant : BOUTAYEB Mohamed Professeur des Universités, section CNU 61 Université Louis Pasteur, LSIIT UMR CNRS 7005 Tél : [phone] [e-mail]			Module au choix : oui
Pré-requis : Mathématiques pour l’ingénieur, variables et fonctions de variables complexes, représentations d’états et observateurs (Module M6)
OBJECTIFS DE L’ENSEIGNEMENT Depuis les années 80, la théorie de la commande et de l’observation des systèmes dynamiques non linéaires a connu un essor considérable. Ceci est dû essentiellement à un grand nombre d’applications, pour lesquelles les approches linéaires se sont avérées insuffisantes, tout d’abord dans le domaine militaire et aéronautique avant de s’élargir à d’autres domaines tel que la commande des robots ou la supervision des procédés industriels. L’objectif de ce cours est de permettre aux étudiants de se familiariser et d’utiliser les outils mathématiques nécessaires à l’analyse des systèmes dynamiques non linéaires : étude de la stabilité, notions d’observabilité et de commandabilité. Quelques approches standard sur l’observation de l’état de ces systèmes seront présentées. Le deuxième volet de ce cours concerne la stabilisation de ces systèmes ainsi que la synthèse de loi de commande pour la poursuite de trajectoires. Enfin, ces techniques seront illustrées par un certain nombre d’applications. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- PROGRAMME DETAILLE I – Introduction aux systèmes non linéaires II – Outils mathématiques pour l’analyse et la synthèse III – Etude de la stabilité et de la stabilisation IV – Commande et observation des systèmes non linéaires V – Applications ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- APPLICATIONS (TD ou TP) Des exemples de systèmes physiques seront traités. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- COMPETENCES ACQUISES A l’issue de cet enseignement, l’étudiant aura appris à faire la mise en équation et l’analyse des systèmes dynamiques non linéaires. Il sera également en mesure de faire la synthèse d’observateurs et de loi de commande afin d’assurer la stabilité de ces systèmes et la poursuite de trajectoires. Des exemples de systèmes physiques seront traités afin de lui permettre une bonne maîtrise des outils et méthodes enseignés. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Dispositif d’évaluation des enseignements et modalités d'examen : Examen écrit de 3h

UE : Automatique et Robotique	Synthèse et modélisation des mécanismes complexes					Semestre S3
ECTS : 3	CM 16h	CI	TD	TP	Projet	Total d’heures (HTD) 24
Enseignant : Olivier PICCIN, MdC, section 60 LICIA, INSA - Strasbourg [e-mail]			Module au choix : oui
Pré-requis : Mathématiques pour l’ingénieur, modélisation des robots manipulateurs (module M1).
OBJECTIFS DE L’ENSEIGNEMENT L’objectif de ce cours est de fournir les bases théoriques pour la synthèse et la modélisation de mécanismes complexes et notamment parallèles. La synthèse topologique ou structurale est envisagée par l’étude de la mobilité et la représentation des mécanismes au moyen de graphes. La synthèse dimensionnelle ou géométrique de mécanismes est abordée en présentant les principaux critères de performance et les notions de singularités. Les mécanismes seront modélisés en utilisant le formalisme des exponentielles de matrices. La problématique de conception et d’optimisation de mécanismes sera abordée au travers d’exemples. . ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- PROGRAMME DETAILLE Chap. I.- Introduction Chap. II.- Synthèse topologique Critères de mobilité, Théorie des graphes pour la représentation des mécanismes, Enumération des graphes, Exemples Chap. III.- Synthèse dimensionnelle Critères de performance des mécanismes, Singularités, Modélisation par le formalisme des exponentielles de matrices, Exemples Chap. IV.- Conception et optimisation de mécanismes Couplage synthèse topologique/dimensionnelle, Cas d’études ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- APPLICATIONS (TD ou TP) Voir volumes horaires ci-dessus. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- COMPETENCES ACQUISES A l’issue de cet enseignement, l’étudiant sera familier des principaux outils nécessaires pour effectuer la synthèse topologique. Il sera capable d’estimer les performances d’un mécanisme selon les critères exposés Il saura critiquer une démarche de synthèse dimensionnelle à la vue d’un cahier des charges et d’une structure proposés. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Dispositif d’évaluation des enseignements et modalités d'examen : Contrôle continu sur un projet de simulation et/ou sur un travail de lecture et commentaire d'article scientifiques de référence.

UE : Automatique et Robotique	etalonnage et identification de robots					Semestre S3
ECTS : 3	CM 16h	CI	TD	TP	Projet	Total d’heures (HTD) 24
Enseignant : RENAUD Pierre, MdC LICIA Tél : [phone] Fax : [phone] Mél : [e-mail]			Module au choix : oui
Pré-requis : Mathématiques pour l’ingénieur, modélisation des robots (module M1).
OBJECTIFS DE L’ENSEIGNEMENT Ce cours a pour but de fournir les bases théoriques et expérimentales de l’identification des robots manipulateurs. Le cas des robots série et parallèles est traité afin de donner les outils nécessaires à la maîtrise de la précision statique et dynamique de mécanismes à cinématique complexe. Les aspects numériques et expérimentaux sont abordés afin de donner à l’étudiant une vision globale du processus d’identification dans le contexte de la robotique. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- PROGRAMME DETAILLE Chap. I.- INTRODUCTION Chap. II.- ETALONNAGE GEOMETRIQUE Analyse de sensibilité, Méthodes de base de l’étalonnage, Identifiabilité, Optimisation du processus d’étalonnage, Cas des structures parallèles. Chap. III.- IDENTIFICATION DYNAMIQUE Principes de base, Identifiabilité des paramètres, Optimisation de l’excitation, Cas des robots parallèles, Aspects expérimentaux ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- APPLICATIONS (TD ou TP) Voir volumes horaires ci-dessus. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- COMPETENCES ACQUISES A l’issue de cet enseignement, l’étudiant aura appris les bases théoriques et expérimentales de l’identification de robots. Il sera capable de mettre en place les éléments nécessaires à l’étalonnage géométrique ou l’identification dynamique d’un robot. Il saura mettre en œuvre des méthodes analytiques et numériques pour analyser l’identifiabilité d’une structure, optimiser l’expérimentation, et être capable de critiquer le choix d’une méthode d’identification et des conditions expérimentales retenues. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Dispositif d’évaluation des enseignements et modalités d'examen : Evaluation continue au travers de travaux personnels (simulation d’étalonnage géométrique et d’identification dynamique) réalisés au long du cours.

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