Extraction automatique d'indices géométriques pour la préhension d'outils en ergonomie virtuelle

Macloud, Alexandre (2019). Extraction automatique d'indices géométriques pour la préhension d'outils en ergonomie virtuelle. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

DELMIA est une brand de Dassault Systèmes spécialisé dans la simulation des procédés industriels. Ce module permet notamment la modélisation de tâches de travail dans des environnements manufacturiers simulés en 3D afin d’en analyser l’ergonomie. Cependant, la manipulation du mannequin virtuel se fait manuellement par des utilisateurs experts du domaine. Afin de démocratiser l’accès à l’ergonomie virtuelle, Dassault Systèmes a lancé un programme visant à positionner automatiquement le mannequin au sein de la maquette virtuelle à l’aide d’un nouveau moteur de positionnement nommé « Smart Posturing Engine (SPE) ». Le placement automatique des mains sur des outils constitue un des enjeux de ce projet.

L’objectif général poursuivi dans ce mémoire consiste à proposer une méthode d’extraction automatique d’indices de préhension, servant de guide pour la saisie des outils, à partir de leurs modèles géométriques tridimensionnels. Cette méthode est basée sur l’affordance naturelle des outils disponibles de manière usuelle dans un environnement manufacturier. La méthode empirique présentée dans cette étude s’intéresse donc aux outils usuels tenus à une seule main. La méthode suppose que l’appartenance à une famille (maillets, pinces, etc.) de l’outil à analyser est initialement connue, ce qui permet de présumer de l’affordance de la géométrie à analyser.

La méthode proposée comporte plusieurs étapes. Dans un premier temps, un balayage est mené sur la géométrie 3D de l’outil afin d’en extraire une série de sections. Des propriétés sont alors extraites pour chaque section de manière à reconstruire un modèle d’étude simplifié. Basé sur les variations des propriétés, l’outil est segmenté successivement en tronçons, segments et régions. Des indices de préhension sont finalement extraits des régions identifiées, y compris la tête de l'outil qui fournit une direction de travail liée à la tâche, de même que le manche ou la gâchette, le cas échéant. Ces indices de préhension sont finalement transmis au SPE afin de générer des préhensions orientées tâches.

La solution proposée a été testée sur une cinquantaine d’outils tenus à une main appartenant aux familles des maillets, tournevis, pinces, visseuses droites et visseuses pistolets. Les modèles 3D des outils ont été récupérés du site en ligne « Part Supply » de Dassault Systèmes. La méthode proposée devrait être aisément transposable à d’autres familles d’outils.

Titre traduit

Automatic extraction of grasping cues from one-handed tools geometry for virtual ergonomics

Résumé traduit

Advancements in digital technology are reshaping society by offering products and services designed to support and assist people in their daily and professional tasks. Replicating human behaviour is therefore a crucial challenge in robotics and virtual ergonomics.

DELMIA is a brand from Dassault Systèmes that is specialized in industrial process simulation. The module enables work tasks to be modelled in 3D simulated manufacturing environments in order to analyze their ergonomics, with the virtual dummy manipulated manually by an expert user. In order to democratize access to virtual ergonomics, Dassault Systèmes has introduced a program that automatically positions the dummy in the virtual environment using a new positioning engine called “Smart Posturing Engine” (SPE). The automatic placement of the dummy’s hands on tools is one of the challenges of this project.

The general objective of this thesis is to propose a method for automatically extracting grasping cues, to serve as a guide for tool grasping, based on the tools’ 3D geometric models. This method relies on the natural affordance of the tools that are generally available in a manufacturing environment. The empirical method presented in this study therefore focuses on standard one-handed tools. The method assumes that the tool’s family (mallets, pliers, etc.) is initially known, which makes it possible to assume the affordance of the geometry to be analyzed.

The proposed method consists of several steps. First, a section scan is performed on the 3D geometry of the tool. The properties of each section are then extracted to reconstruct a simplified study model. Based on the variation of the properties, the tool is successively segmented into zones, segments and regions. Grasping cues are extracted from the identified regions, including the head of the tool, which provides a task-specific working direction, and the handle or trigger, as the case may be. These grasping cues are finally fed to the SPE to generate task-specific manners of grasping.

The proposed solution was tested on fifty one-handed tools belonging to different tool families, such as mallets, screwdrivers, pliers, straight-handle screwdrivers and screw guns. The 3D tool models were retrieved from Dassault Systèmes’s online “Part Supply” site. The proposed method should be easily transferable to other tool families.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise avec mémoire en génie de la production automatisée". Comprend des références bibliographiques (pages 117-118).
Mots-clés libres:	préhension, indices, outils, sections, mannequin virtuel, segmentation
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Rivest, Louis
Codirecteur:	Codirecteur Aissaoui, Rachid
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie de la production automatisée
Date de dépôt:	11 nov. 2019 21:08
Dernière modification:	11 nov. 2019 21:08
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2395

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