Contrôle de la locomotion d'un robot quadrupède léger

Depuis l'Antiquité, l'humanité tente de comprendre le fonctionnement de la locomotion à pattes en adoptant des approches multidisciplinaires. Ces dernières années, cette question est devenue centrale en robotique, où le développement des robots à pattes a connu un essor considérable grâce aux progrès de la mécatronique et à l'augmentation de la puissance des ordinateurs. Cependant, en raison de la complexité du problème, l'obtention d'une locomotion autonome robuste dans un large éventail de situations reste un problème ouvert, même si des performances de plus en plus impressionnantes sont obtenues. Les robots à pattes doivent se déplacer sans être attachés au sol, ils doivent donc être contrôlés indirectement via le mouvement de leurs membres actionnés. Cela doit être fait pour accomplir une tâche, comme se rendre à un endroit cible ou orienter le corps d'une certaine manière, mais aussi pour garder l'équilibre. La plupart des quadrupèdes et des bipèdes ne sont que dynamiquement stables lorsqu'ils marchent de manière non conservative, ce qui demande un contrôle minutieux pour rester debout. Pour ce faire, le contrôleur doit prendre en compte la dynamique du robot tout en coordonnant plusieurs degrés de liberté. C'est un défi pour les robots à pattes qui sont par nature des systèmes hautement non linéaires. Au cours des dernières décennies, un large panel de méthodes a été développé pour obtenir une locomotion dynamique avec de tels robots. Certaines d'entre elles sont bio-inspirées et plutôt intuitives, comme les réseaux locomoteurs spinaux, tandis que d'autres ont un fort aspect théorique afin d'obtenir des preuves formelles de stabilité, comme la dynamique hybride zéro. Récemment, l'essor de l'apprentissage automatique offre également un nouveau paradigme où, au lieu d'être formulé à la main, le modèle de locomotion est appris à partir de données, soit en ligne, soit pendant une phase d'entraînement. Dans cette thèse, nous explorons plutôt une approche prédictive basée modèle qui raisonne sur un horizon de prédiction pour prendre les meilleures décisions de contrôle selon certains critères. Ce type d'approche a déjà abouti à une locomotion efficace pour une large gamme de robots quadrupèdes. Cette thèse contribue à la locomotion des robots à pattes en développant une architecture de contrôle capable d'exploiter les capacités dynamiques d'un robot quadrupède léger. L'utilisation de filtres complémentaires permet une fusion simple des capteurs pour l'esti