Offre de thèse
Contrôle d'interaction avancé pour robots industriels
Date limite de candidature
01-01-2027
Date de début de contrat
01-10-2026
Directeur de thèse
POSTOYAN Romain
Encadrement
Encadrements : Romain Postoyan, Pietro Lorenzetti (CR CNRS, CRAN), Adrien Chambellan (CEA-List), Catherine Bidard (CEA-List) Réunions hebdomadaires en ligne et réunions en présentiel plusieurs fois par an. Suivi de la formation mensuel.
Type de contrat
école doctorale
équipe
CID - Contrôle - Identification - Diagnosticcontexte
Collaboration CEA-List (Paris Saclay) - CRAN. La thèse est financée par le CEA, l'étudiante sera principalement basée au CEA-List avec des visites ponctuelles au CRAN.spécialité
Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatiquelaboratoire
CRAN - Centre de Recherche en Automatique de Nancy
Mots clés
Automatique, Robotique, Systèmes non-linéaires, Commande
Détail de l'offre
Contexte. Le parachèvement robotisé (ponçage, polissage, ébavurage) exige de maîtriser à la fois la trajectoire de l'outil et l'effort appliqué. Les robots industriels classiques sont conçus pour l'asservissement en position et donnent peu accès aux boucles bas niveau. Un contrôle d'effort ajouté en boucle externe reste donc lent : l'inertie et la viscosité apparentes sont élevées et la bande passante en effort est faible. Les cobots offrent davantage de modes de commande, mais leur faible capacité de charge et leurs réducteurs harmoniques peu rigides les rendent inadaptés aux tâches industrielles exigeantes. Leurs paramètres de commande restent en outre propriétaires.
Approche et plateforme. La thèse propose un contrôle d'effort en boucle fermée, fondé sur un capteur 6 axes placé en bout de bras plutôt que sur une estimation à partir des actionneurs. Cette solution est plus sensible à l'interaction et s'intègre sur tout type de bras. Le CEA dispose d'une plateforme originale : un bras industriel Comau doté d'une baie de commande développée en interne qui donne un accès complet et haute fréquence aux boucles d'axes. Un premier contrôle d'effort de type PID y dépasse déjà les standards industriels.
Axe 1, inertie apparente et compensation dynamique. Le premier axe vise à élargir la bande passante en effort, d'abord sur banc mono-axe puis en multiaxe. Il combine plusieurs leviers. Le premier est la commande avancée : robuste (H∞, μ-synthèse), adaptative ou à modes glissants. Le deuxième est une IA embarquée légère compatible avec le temps réel (MLP, RBFN, processus gaussiens creux, RL léger, ESN), qui adapte les gains en ligne. Le troisième est une identification « grey-box », où l'apprentissage modélise les résidus non expliqués par le modèle physique. Enfin, une analyse de stabilité approfondie porte sur la passivité et l'interaction robot-environnement, en intégrant l'apport d'énergie d'un outil actif (meule, polissoir) qui favorise le broutement, ainsi que les couplages inertiels multiaxes.
Axe 2, commande hybride force-position. L'objectif est de remplacer les outils compliants physiques, coûteux et peu reconfigurables, par une compliance virtuelle intégrée à la commande. Le robot doit être raide dans les directions pilotées en position et compliant dans celles pilotées en effort, avec une impédance adaptable à la tâche. La connaissance a priori de la trajectoire alimente une commande prédictive et des observateurs d'état assistés par IA. Ce volet traite aussi la transition entre mouvement libre et contact, phase critique à cause du pic d'effort. Trois stratégies sont envisagées : le blending, la modulation d'impédance et la réduction de la vitesse d'approche. L'état de contact est estimé par des observateurs ou par apprentissage.
Axe 3, intégration et validation. Les fonctionnalités seront exposées dans RoboDK et ROS, avec un couplage envisagé avec des orchestrateurs à base de LLM. Ces derniers pourraient ainsi spécifier des profils d'effort et d'impédance, et pas seulement des trajectoires. La validation portera sur des tâches réelles de parachèvement, évaluées selon cinq critères : suivi d'effort, précision de trajectoire, réduction de l'inertie apparente, stabilité (transitions, outil actif) et robustesse aux variations du procédé.
Keywords
Control engineering, Robotics, Nonlinear systems, Control
Subject details
Context. Robotic surface finishing (sanding, polishing, deburring) requires controlling both the tool trajectory and the applied force. Conventional industrial robots are designed for position control and provide limited access to low-level control loops. Force control implemented as an external loop therefore remains slow: apparent inertia and damping are high, and force bandwidth is low. Cobots offer more control modes, but their low payload capacity and their compliant harmonic drives make them unsuitable for demanding industrial tasks. Moreover, their control parameters remain proprietary. Approach and platform. The thesis proposes closed-loop force control based on a 6-axis force/torque sensor mounted at the end of the arm, rather than on estimation from actuator data. This solution is more sensitive to the interaction and can be integrated on any type of arm. CEA has a unique platform: a Comau industrial arm equipped with an in-house controller that provides full, high-frequency access to the joint control loops. An initial PID-type force controller already outperforms industrial standards on this platform. Axis 1: apparent inertia and dynamic compensation. The first axis aims to increase force bandwidth, first on a single-axis test bench and then in a multi-axis configuration. It combines several levers. The first is advanced control: robust (H∞, μ-synthesis), adaptive or sliding-mode control. The second is lightweight embedded AI compatible with real-time constraints (MLP, RBFN, sparse Gaussian processes, lightweight RL, ESN), which tunes the gains online. The third is grey-box identification, in which learning models the residuals not captured by the physical model. Finally, an in-depth stability analysis addresses passivity and robot–environment interaction. It accounts for the energy injected by an active tool (grinder, polisher), which promotes chatter, as well as for multi-axis inertial coupling. Axis 2: hybrid force/position control. The goal is to replace physical compliant tools, which are costly and hard to reconfigure, with virtual compliance built into the controller. The robot must be stiff along position-controlled directions and compliant along force-controlled ones, with task-adaptive impedance. Prior knowledge of the trajectory feeds predictive control and AI-assisted state observers. This work package also addresses the transition from free motion to contact, a critical phase because of the force peak. Three strategies are considered: blending, impedance modulation and approach-speed reduction. The contact state is estimated using observers or learning-based methods. Axis 3: integration and validation. The new functions will be exposed in RoboDK and ROS, with a planned coupling to LLM-based orchestrators. These could then specify force and impedance profiles, not just trajectories. Validation will be carried out on real finishing tasks, assessed against five criteria: force tracking, trajectory accuracy, apparent inertia reduction, stability (transitions, active tool) and robustness to process variations.
Profil du candidat
Diplôme d'ingénieur ou de master 2 en automatique, mécatronique ou robotique.
Candidate profile
MSc degree in control engineering, mechatronics or robotics.
Référence biblio
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[8] P. Lorenzetti, G. Weiss, « PI control of stable nonlinear plants using projected dynamical systems », Automatica, vol. 146, 110606, 2022.
[9] R. Ortega, J. G. Romero, P. Borja, A. Donaire, PID Passivity-Based Control of Nonlinear Systems with Applications, Wiley-IEEE Press, Hoboken, NJ, 2021.

