Modeling, characterization and trajectory planning of a planar micro-conveyance device based on a digital actuator array

La demande accrue de produits compacts, intelligents et multifonctionnels est satisfaite en miniaturisant ses composants, par exemple, les capteurs, les actionneurs et les processeurs. Par conséquent, les systèmes de fabrication doivent s'adapter, ce qui amène au sujet des micro-usines. Cette recherche porte sur un réseau modulaire d’actionneurs électromagnétiques numériques, basés sur le principe de la force de Lorentz, en tant que dispositif de micro-convoyage pour une micro-usine. Un modèle dynamique du réseau est développé pour effectuer le contrôle, en boucle ouverte, dans un contrôleur de trajectoire. Ce dernier utilise des algorithmes de recherche de cheminement A* et Theta* adaptés. Le contrôleur obtenu calcule le chemin optimal pour transporter l'objet sur le réseau entre les positions cibles, en minimisant la consommation d'énergie, le temps de déplacement et l’erreur de trajectoire, tout en évitant les collisions. Nombreux essais expérimentaux sur un prototype du réseau, mesurant 100x100 mm, sont effectués pour valider le modèle dynamique et évaluer les performances du réseau. Les tests utilisent deux caméras et un logiciel de traitement d'images pour mesurer le déplacement des masses (entre 0.2 à 9 g) à des vitesses allant jusqu'à 2 mm/s. Le modèle dynamique prédit le comportement du réseau avec une erreur moyenne quadratique et moyenne absolue faible. Les résultats montrent que le réseau est une alternative viable de micro-convoyage pour la micro-usine. The increased demand for compact, intelligent and multi-functional products is met by miniaturizing components like sensors, actuators and processors. Therefore, the manufacturing systems must adapt, which draws attention to the subject of microfactories. This research investigates a modular array of digital electromagnetic actuators based on the Lorentz force principle as a microconveyor device for the microfactory. A dynamic model of the array is developed and used in a feed-forward, open-loop scheme inside a trajectory controller. The dynamic model is derived from analytical studies of the electromagnetic, magnetic, friction and contact mechanics forces present on the array. The trajectory controller uses adapted A* and Theta* (Θ*) pathfinding algorithms. The resulting controller computes the optimal path to transport the object on the array between the target positions, minimizing energy consumption, displacement time and trajectory error, whilst avoiding collisions. Experimental tests on a