La soutenance de thèse de Quentin Boyer aura lieu vendredi 6 décembre 2024 à 9h sur le thème :

« Contribution à la Commande Hautes Performances des Robots Continus à Tubes Concentriques »
 

Lieu : Amphithéâtre Inférieur Sud du bâtiment Jean Roget, Faculté de Médecine et Pharmacie de Grenoble, 23 avenue des Maquis du Grésivaudan, 38700 La Tronche

Le jury sera composé des membres suivants :

• Emmanuel VANDER POORTEN, Associate Professor, KU Leuven, Rapporteur
• Pierre RENAUD, Professeur des Universités, INSA Strasbourg, Rapporteur
• Christian DURIEZ, Directeur de Recherche, INRIA Lille, Examinateur

       Direction de thèse :

• Sandrine VOROS, Directrice de Recherche, INSERM, Directrice de thèse
• Kanty RABENOROSOA, Professeur des Universités, Université de Franche-Comté, Co-directeur de thèse
• M. Taha CHIKHAOUI, Chargé de Recherche, CNRS, Co-encadrant de thèse

Résumé en français :

Les Robots Continus à Tubes Concentriques (RCTCs) comptent parmi les plus petits types de robots continus, avec des diamètres de l'ordre du millimètre, et répondent à un grand nombre d'applications chirurgicales minimalement invasives.

L'absence d'articulation permet une importante miniaturisation et la capacité de ces robots à suivre des trajectoires courbes les rend prometteurs pour des applications dans des environnements tortueux, telles que des applications médicales.

De nombreux défis limitent cependant leur utilisation dans un scénario clinique.

Bien que la modélisation des RCTCs, permettant de calculer leur forme en fonction de leur actionnement, ait fait l'objet d'importantes avancées récemment, de nombreux articles ont décrit l'implémentation rapide du modèle comme un défi.

De plus, il existe peu de travaux sur la commande des RCTCs, et ceux-ci sont souvent réalisés dans des scénarios simples.

Enfin, les phénomènes complexes impliqués dans le mouvement de ces robots rendent leur étalonnage délicat.

Dans cette thèse, nous proposons dans un premier temps une implémentation efficace du modèle géométrico-statique de RCTC incluant les efforts externes, dit "géométriquement exact", et considéré comme le modèle de référence dans la littérature. Pour cela, nous avons étudié de manière détaillée l'influence des différents algorithmes impliqués dans la résolution du modèle, ainsi que de leurs paramètres. Nous avons ainsi comparé différents schémas d'intégration numérique et algorithmes d'optimisation de fonction. Nous sommes également les premiers à proposer l'utilisation du calcul parallèle afin de réduire le temps de calcul du modèle. Nous avons ensuite étudié les performances de notre implémentation de manière intensive en simulant un nombre important de conceptions de robots et de configurations différentes. Notre implémentation introduit des erreurs numériques négligeables par rapport à la précision du modèle et converge pour toutes les situations simulées. Notre contribution concernant l'implémentation du modèle est une fréquence de calcul jusqu'à 25 fois plus élevée que celle des implémentations de l'état de l'art, atteignant plusieurs centaines de kilohertz. Le modèle est un élément utilisé dans de nombreux domaines de la robotique tels que la conception, la planification de trajectoire ou la commande. Afin de favoriser ces travaux dans la communauté, nous partageons notre implémentation en libre accès.

Dans un second temps, nous proposons une loi de commande en boucle fermée fondée sur ce modèle pour réaliser le guidage précis du robot dans des scénarios complexes comprenant des obstacles ainsi que des efforts externes générant des déflexions significatives. Nous utilisons la méthode des moindres carrés amortis avec une fonction de coût comportant différentes tâches telles que le suivi de trajectoire, le respect de contraintes d'actionnement, la minimisation des vitesses des actionneurs ou encore l'évitement d'obstacles. Les performances sont tout d'abord évaluées en simulation, puis validées expérimentalement.

Dans un dernier temps, afin de réaliser la validation expérimentale, il est nécessaire d'étalonner le robot. Notre contribution est ici une procédure d'étalonnage originale pour les RCTCs. Nous réalisons pour cela une analyse de sensibilité pour étudier l'influence des paramètres du modèle sur les performances de la commande. Nous identifions ainsi les paramètres les plus influents qui nécessitent d'être identifiés précisément. Nous proposons enfin une procédure d'identification des paramètres spécifiquement conçue pour les RCTCs.

En réalisant des trajectoires 3D occupant une portion significative de l'espace de travail d'un RCTC à 3 tubes, à des vitesses de plusieurs millimètres par seconde, et en présence de forces externes considérées inconnues appliquées à l'extrémité du robot, nous obtenons des erreurs de suivi de trajectoire submillimétriques, dépassant les performances de la littérature.

Résumé en anglais :

Concentric Tube Continuum Robots (CTCR) are among the smallest types of continuum robots, with diameters in the millimeter range, and are suitable for a wide range of minimally invasive surgical applications.

The absence of joints allows significant miniaturization, and the ability of these robots to follow curved trajectories makes them promising for applications in tortuous environments, such as medical applications.

Although significant progress has been made recently in CTCR modeling, enabling the computation of their shape as a function of actuation, many articles have described the rapid implementation of the model as a challenge.

Moreover, there is limited work on the control of RCTCs, and they are often implemented in simple scenarios.

Finally, the complex phenomena involved in the movement of these robots make their calibration challenging.

In this thesis, we first propose an efficient implementation of the CTCR kinetostatic model including external forces, called “geometrically exact”, and considered as the reference model in the literature. To this end, we carried out a detailed study of the influence of the various algorithms involved in solving the model, and of their parameters. We compared different numerical integration schemes and function optimization algorithms. We are also the first to propose the use of parallel computing to reduce model computation time. We then studied the performance of our implementation intensively, by simulating a large number of different robot designs and configurations. Our implementation introduces negligible numerical errors compared with the accuracy of the model, and converges for all simulated situations. Our contribution to the model implementation is a computation frequency up to 25 times higher than that of state-of-the-art implementations, reaching several hundreds of kilohertz. The model is an essential element in many areas of robotics, such as design, trajectory planning and control. To facilitate future works for the community, we provide open access to our implementation.

We then propose a closed-loop control scheme based on this model for accurate robot trajectory tracking in complex scenarios involving obstacles and external forces generating significant deflections. We use the generalized damped least-squares method with a cost function comprising different tasks such as trajectory tracking, respect of actuation constraints, minimization of actuator velocities and obstacle avoidance. Performance is first evaluated in simulation, then validated experimentally.

Finally, in order to perform the experimental validation, it is necessary to calibrate the robot. Our contribution here is an original calibration procedure for CTCR. For this, we perform a sensitivity analysis to study the influence of model parameters on control performance. We identify the most influential parameters, which need to be accurately identified. Finally, we propose a parameter identification procedure specifically designed for CTCR.

By performing 3D trajectories covering a significant portion of the workspace of a 3-tube RTC, at velocities of several millimeters per second, and in the presence of unknown external forces applied to the end of the robot, we obtain sub-millimeter trajectory tracking errors, exceeding literature performance.