Aujourd’hui, les manipulateurs robotiques sont appelés à effectuer une gamme de plus en plus large de tâches allant au-delà des applications traditionnelles. Un tel type d’application est l’interaction physique humain-robot. Pour que ces systèmes soient sécuritaires, il peut être souhaitable de réduire leur poids et leur force en réduisant la taille de leurs actionneurs. En effet, réduire la taille des actionneurs augmente la sécurité de deux manières, l’inertie du manipulateur diminue et les couples générés par les moteurs sont fortement réduits.

Cependant, le principal inconvénient de ces manipulateurs est la réduction de leur capacité de charge utile. C’est pourquoi une meilleure utilisation des capacités articulaires est nécessaire pour leur permettre d’accomplir des tâches qu’elles ne pourraient normalement pas accomplir. Ainsi, cette thèse présente une étude de deux types principaux de tâches pour lesquelles une stratégie d’optimisation de trajectoire efficace peut être particulièrement utile.

La première tâche consiste à soulever des objets lourds, c’est-à-dire, qui dépassent la capacité de charge utile d’un manipulateur. L’étude de cette tâche pourrait mener à la conception de manipulateurs plus légers et plus capables. Ce travail se concentre sur l’étude des méthodes de génération de trajectoires permettant aux manipulateurs ayant des actionneurs relativement faibles de soulever des charges lourdes en exploitant pleinement leur dynamique.

La deuxième tâche étudiée dans cette thèse est la tâche de lancer des objets. Plus précisément, la portée des manipulateurs est étudiée, c’est-à-dire, la distance maximale à laquelle un objet peut être lancé avec un manipulateur donné est recherchée. Cette tâche est étudiée à trois niveaux de complexité :​ la recherche de la distance maximale possible avec des contraintes de vitesse, la recherche de la capacité maximale de lancement en considérant une trajectoire complète avec des contraintes cinématiques et la recherche de la capacité maximale de lancement en considérant une trajectoire complète avec des contraintes dynamiques.

Enfin, des critères de performance sont établis à partir de ces deux types de tâches afin d’aider au processus de conception d’un nouveau manipulateur. Ainsi, une simulation d’optimisation de la conception est effectuée à titre de preuve de concept.

Today, robotic manipulators are being called upon to perform an increasingly wide range of tasks that extend beyond the conventional ones required in traditional applications. One such type of application is physical human-robot interaction. In order for such systems to be safe, it can be desirable to decrease their weight and strength by reducing the size of their actuators. Indeed, reducing the size of the actuators increases safety in two manners, the inertia of the manipulator decreases and the torques generated by the motors are greatly reduced.

However, the main drawback of such manipulators is the reduction of their payload capacity. Therefore, better usage of the limited joint efforts is required to enable them to perform tasks that they would normally not be able to accomplish. Thus, this thesis presents a study of two main types of tasks where an effective trajectory optimisation strategy can be particularly valuable.

The first task is that of lifting heavy objects, i.e., objects that exceed the conservative estimate of the payload capacity of a manipulator. Studying this task could lead to the design of lighter, more capable manipulators. This work focuses on studying trajectory generation methods to enable manipulators with relatively weak actuators to lift heavy payloads by fully utilizing their dynamics.

The second task studied in this thesis is the task of throwing objects. Specifically, the distance throwing capabilities of manipulators is studied where the maximum distance that an object can be thrown with a given manipulator is sought. This task is studied at three levels of complexity:​ finding the maximum possible throwing capacity of manipulators with velocity constraints, finding the maximum throwing capacity considering a full trajectory with kinematic constraints, and finding the maximum throwing capacity considering a full trajectory with dynamic constraints.

Finally, performance criteria are established from these two types of tasks in order help in the process of designing a new manipulator. Thus, a simple design optimisation simulation is performed as a proof of concept.