Hicham TOUZANI soutient sa thèse de doctorat le mercredi 11 mai 2022: « Planification Multi-Robot du Problème de Répartition de tâches avec Évitement Automatique de Collisions et Optimisation du Temps de Cycle : Application à la Chaîne de Production Automobile »

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Hicham TOUZANI soutient sa thèse de doctorat le mercredi 11 mai 2022: « Planification Multi-Robot du Problème de Répartition de tâches avec Évitement Automatique de Collisions et Optimisation du Temps de Cycle : Application à la Chaîne de Production Automobile »

Hicham TOUZANI soutient sa thèse de doctorat le mercredi 11 mai 2022 à 15h, IBISC site Pelvoux, Amphithéâtre Bx30 et Via Zoom https://us06web.zoom.us/j/82141416950?pwd=ZDg3SWhxb1VLTjZlMjdNR3N2L2xXQT09

TitrePlanification Multi-Robot du Problème de Répartition de tâches avec Évitement Automatique de Collisions et Optimisation du Temps de Cycle : Application à la Chaîne de Production Automobile

Résumé:

Dans l’industrie automobile, plusieurs robots sont nécessaires pour réaliser simultanément des séquences de soudage sur un même véhicule. L’attribution et la coordination des tâches de soudage entre les robots est une phase manuelle et exigeante qui doit être optimisée à l’aide d’outils automatiques. Le temps de cycle de la cellule dépend fortement de différents facteurs robotiques tels que la répartition des tâches entre les robots, les solutions de configuration et l’évitement d’obstacles. De plus, un aspect clé, souvent négligé dans l’état de l’art, est de définir une stratégie pour résoudre le séquencement des tâches robotiques avec une intégration efficace de l’évitement de collisions robot-robot. Cette thèse est motivée par la résolution de ce problème industriel et cherche à relever différents défis de recherche. Elle commence par présenter les solutions de pointe actuelles en matière de planification robotique. Une enquête approfondie est menée sur les solutions académiques/industrielles existantes pour résoudre le problème d’enchaînement des tâches robotiques, en particulier pour les systèmes multi-robots. Cette enquête permet d’identifier les défis lors de l’intégration de plusieurs facteurs robotiques dans le processus d’optimisation. Cette thèse présente un algorithme itératif efficace qui génère une solution de haute qualité pour le problème de répartition de tâches multirobotiques. Ce dernier gère non seulement les facteurs robotiques mentionnés, mais également les aspects liés aux contraintes d’accessibilité et à l’évitement de collisions mutuelles. De plus, un planificateur fait maison (RoboTSPlanner) gérant des robots à six axes a été validé dans un scénario de cas réel. Afin d’assurer l’exhaustivité de la méthodologie proposée, nous effectuons une optimisation dans l’espace des tâches, de configuration et de coordination de manière synergique. Par rapport aux approches existantes, la simulation comme les expérimentations réelles révèlent des résultats positifs en termes de temps de cycle et montrent la capacité de cette méthode à s’interfacer à la fois avec les logiciels de simulation industrielle et les outils ROS-I.

Composition du jury de thèse

Membre du jury Titre Lieu d’exercice Fonction dans le jury
Samia BOUCHAFA-BRUNEAU  Professeure des Universités Université d’Évry, Université Paris-Saclay Directrice
Gianluca PALLI Full Professor Université de Bologne, Italie Rapporteur
Gonzalo LÓPEZ-NICOLÁS Full Professor Université de Saragosse, Espagne Rapporteur
Chedli BOUZGARROU Professeur des Universités Université de Clermont Auvergne Rapporteur
Ouiddad LABBANI-IGBIDA Professeure des Universités Xlim Examinatrice
Estela GUERREIRO DA SILVA BICHO Associate Professor Université de Minho, Portugal Examinatrice
Christophe SABOURIN Maître de Conféences HDR Université Paris Est Créteil Examinateur
Maximo A. ROA-GARZON Senior Research Scientist

German Aerospace Center (DLR

Examinateur
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