Les robots bipèdes suscitent un intérêt croissant en raison de leur adaptabilité et de leur potentiel à accomplir des tâches de locomotion complexes dans des environnements variés. Toutefois, leur conception repose encore largement sur des méthodes empiriques et dépend fortement de l’expertise des concepteurs, ce qui limite la reproductibilité, l’évaluation objective et l’exploration systématique de solutions mécaniques inédites.
Cette thèse défend l’idée qu’un cadre de conception systématique, intégrant des algorithmes évolutionnaires d’optimisation, des méthodes de contrôle optimal et une modélisation explicite des mécanismes parallèles, permet de dépasser les limites des approches traditionnelles. Les contributions principales incluent l’extension du formalisme URDF afin de représenter efficacement les architectures fermées, le développement de textit{CLEO}, un cadre de co-conception évolutionnaire permettant l’exploration et la comparaison systématiques d’architectures alternatives de jambes, ainsi que la conception et la validation expérimentale de textit{Bipetto}, une plateforme bipède open-source à actionnement parallèle conçue pour mettre en pratique les méthodologies proposées.
Par cette approche intégrée, ce travail réduit la dépendance aux choix subjectifs des concepteurs et établit une méthodologie générale de conception reproductible et optimisée, applicable aux futurs designs de robots humanoïdes. |
Bipedal robots are attracting growing interest due to their adaptability and potential to perform complex locomotion tasks in diverse environments. However, their design processes still largely rely on empirical methods and designer expertise, which limits reproducibility, objective evaluation, and the systematic exploration of novel mechanical solutions.
This dissertation argues that a systematic design framework, integrating evolutionary optimization algorithms, optimal control methods, and explicit modeling of parallel mechanisms, can overcome the limitations of traditional approaches. The main contributions include the extension of the URDF description format to efficiently represent and model closed-loop architectures; the development of Cleo, an evolutionary co-design framework enabling systematic exploration and benchmarking of alternative leg mechanisms; and the design and experimental validation of Bipetto, an open-source, parallel-actuated biped platform built to demonstrate the proposed methodologies.
Through this integrated approach, the work reduces reliance on subjective design decisions and establishes a general, reproducible, and optimization-based methodology, applicable to the future designs of humanoid robots. |