Génération automatique de trajectoires robotisées à partir d'un scan tridimensionnel

Abstract

Ce travail a été réalisé dans le cadre d’un stage chez CILYX, une entreprise liégeoise spécialisée dans la conception et la fabrication de machines spéciales pour l’industrie. Lors de nombreux projets, l’entreprise a ressenti le besoin de disposer d’une méthode alternative pour définir la trajectoire d’un robot. En effet, lorsqu’une pièce réelle, inconnue à l’avance, arrive devant le robot, il n’existe actuellement aucune solution commerciale permettant de définir automatiquement ses points de passage.

Ce mémoire répond à cette problématique en visant à améliorer une solution existante de génération automatique de trajectoires robotisées en 3D, à partir de l’analyse d’une pièce physique et d’une tâche à effectuer. L’objectif est de déduire automatiquement une trajectoire que le robot devra suivre pour accomplir cette tâche sur la pièce réelle.

Dans ce travail, trois aspects complémentaires ont été étudiés : la vision industrielle, l’algorithmique, et la communication robot-logiciel. Chacun d'eux a été retravaillé afin d’améliorer la solution initiale, notamment en diversifiant les géométries traitées, en enrichissant les types de trajectoires générées et en automatisant davantage l’ensemble du processus.

Le premier aspect, la vision industrielle, est essentiel pour obtenir un nuage de points propre et exploitable. L’acquisition et le nettoyage de ce nuage constituent des étapes clés, raison pour laquelle les paramètres associés à cette phase sont également étudiés.

Le deuxième aspect, l’algorithme de génération de trajectoires, constitue le cœur du travail. L’accent a été mis sur la capacité à gérer une grande variété de géométries et de types de trajectoires. Une première version de l’algorithme a été analysée pour en identifier les limites, avant d’être optimisée par plusieurs améliorations ciblées.

Enfin, le troisième aspect, lié à l’exécution robotique, ayant déjà été traité en profondeur dans un travail précédent, ce mémoire se concentre principalement sur la communication efficace des trajectoires générées vers le robot.

Ces améliorations rendent la solution plus robuste, polyvalente et autonome, la rapprochant d’une application industrielle réaliste. Les tests finaux ont permis d’évaluer les performances de la solution proposée ainsi que de formuler des propositions d’amélioration futures pour pallier les manquements de la solution actuelle.