Université de Rennes Vision-based shape servoing of soft objects using the mass-spring model Asservissement visuel d’objets déformables à partir du modèle masse-ressort Asservissement visuelmanipulation d’objets déformablesmodèle physiquesuivi d'objets déformables Visual servoingreal-time shape controlcompliant manipulationphysics-based modeldeformable object tracking Commande automatique Estimation de paramètres Robotique La manipulation d'objets rigides a depuis longtemps alimenté l'automatisation, tandis que l'adaptation aux matériaux souples reste un problème ouvert. Cette étude se concentre sur la commande de la forme d'objets déformables en utilisant le modèle masse-ressort (MSM) pour développer des relations analytiques entre les déplacements des points de l'objet et le mouvement des points manipulés. Nous dérivons une loi de commande basée sur cette relation pour positionner avec précision en temps réel plusieurs points de l'objet dans différentes expériences mettant en œuvre divers objets souples, deux manipulateurs robotiques et une caméra RGB-D. Nous proposons en outre deux méthodes de déformation de la forme des objets souples, en utilisant des vecteurs de caractéristiques de faible dimension, en exploitant les descripteurs de Fourier ou les moments 3D, pour paramétrer la surface de l'objet. Diverses expériences confirment l'efficacité de ces paramétrisations dans la commande de la forme. Nous détaillons également la création du modèle, l'estimation de ses paramètres et le suivi des objets déformables, comblant ainsi l'écart entre les déformations du modèle et celles du monde réel. Rigid object manipulation has long driven automation, while adapting to soft materials remains an open problem. This study focuses on deformable object shape control, utilizing the mass-spring model for developing analytical relations between object points displacements and manipulator motions. We derive a control law based on this relation for accurate real-time positioning of multiple object points in different experiments employing various soft objects, two robotic manipulators, and a RGB-D camera. We further provide two methods for soft object shape deformation, using low-dimensional feature vectors, leveraging Fourier descriptors or 3D moments, to parametrize the object surface. Various experiments affirm the efficacy of these parameterizations in shape control. We also elaborate on model creation, its parameter estimation, and deformable object tracking, bridging the gap between the model and real-world deformations. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 24280 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/bfe5dad7-bbfe-4bb8-98d7-1dfd350a051e Makiyeh Fouad 1997-01-01 LB 275177483 makiyehfouad@gmail.com 2023URENS064 http://www.theses.fr/2023URENS064 2023-12-12 Automatique, productique et robotique Université de Rennesthesis.degree.grantor_1 26693823X Doctorat non ouiKrupaAlexandreintervenant_1076168204ChaumetteFrançoisintervenant_2059347856DuriezChristianintervenant_3121196410MarchalMaudintervenant_5230381383MisimiEkrimintervenant_7275178005CherubiniAndreaintervenant_4200491105Navarro-AlarconDavidintervenant_6275177696 MATISSEecoleDoctorale_1 267602553 INRIA-RENNES partenaireRecherche_1 133175863 ddc:004 KrupaAlexandreChaumetteFrançoisDuriezChristianCherubiniAndreaMarchalMaudNavarro-AlarconDavidMisimiEkrimUniversité de RennesMATISSE INRIA-RENNES ASCII PDF 24862373