Conception et optimisation d’un robot DiWheel

Robot DiWheel 2021

Robot DiWheel 2021

Bonjour à toutes et à tous
Nous sommes heureux de vous présenter notre projet, le robot DiWheel. Notre robot se base sur une structure de LEGO, mais beaucoup de travail technique a été nécessaire pour mener ce passionnant projet à bien.
Si cela vous intéresse, n’hésitez pas, et cliquez sur ce lien pour en savoir plus !
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Conception et optimisation d’un Robot DiWheel

Prototype d’un robot DiWheel

Robot DiWheel 2021

Robot DiWheel 2021


Bienvenue chers visiteurs !

    Étudiant à Polytech Angers nous avons eu, Adrien Soubrane et Corentin Amoruso, la chance de travailler sur l’un des projets proposés au cours de notre dernier semestre. Notre choix s’est porté sur l’étude du robot DiWheel !

    Un DiWheel est un véhicule avec deux grandes roues latérales. Il a été inventé en 1880 mais n’a pas conquis le grand public, ce qui l’a fait disparaitre.
    En effet, les balancements sont le principal défaut de ce moyen de transport.

    L’objectif a été de concevoir un prototype de A à Z à l’aide du kit LEGO Mindstorm EV3 mais aussi d’étudier la stabilité de ce dernier.
    Ce travail est une partie très importante car il permet de modéliser le robot, à la manière d’une maquette, avant de pouvoir le répliquer à échelle humaine.
    C’est donc un projet sur la durée, et nous espérons sincèrement qu’un grand modèle verra le jour à Polytech Agers, grâce (en partie) à nos travaux.
    Le contrôle du robot doit se faire en Bluetooth, dans notre cas avec une application smartphone.

    Ce projet est très complet : nous avons dû, d’ans l’ordre, concevoir le robot, le contrôler, illustrer son comportement via des capteurs, modéliser mathématiquement le système, et mettre en place une loi de commande, pour réguler les oscillations.

  1. Pour commencer, la conception :
    La première phase du travail, probablement la plus créative, est celle de la construction du robot ! Nous utilisons Studio 2.0 pour visualiser notre système.
    Avant toute chose, nous avons cherché un logiciel nous permettant de modéliser les pièces LEGO. Après quelques recherches, nous nous sommes tournés vers Studio 2.0.
  2. Exemple de modélisation sous Studio 2.0

    Exemple de modélisation sous Studio 2.0

    Nous devons réduire au maximum les oscillations, et nous devons y penser dès la création de la structure.
    Nous avons donc choisi de placer la brique EV3 non pas au niveau de l’axe des roues mais en dessous. Cela permet d’abaisser le centre de gravité, en le plaçant sous l’axe des roues.

    Pour la conception des roues, le choix de l’imprimante 3D était intéressant, mais trop contraignant, surtout avec le confinement. Nous avons donc décidé d’utiliser des quarts de roues LEGO. Nous n’avions plus qu’à trouver un moyen de les fixer à l’EV3.

    Arc de roue dentée

    Arc de roue dentée


    Roue du robot

    Roue du robot



    Pour que le Diwheel avance sans soucis, il fallait trouver la meilleure configuration possible avec les différents engrenages et pièces LEGO à notre disposition. L’important était avant tout de réussir à transmettre le plus d’énergie possible des moteurs vers les roues. Pour cela, nous devions réfléchir à comment réduire au maximum les frottements pour permettre aux roues et aux engrenages de tourner le plus librement possible. Moins les frottements sont importants, meilleur sera le rendement.

    Mécanisme côté gauche

    Mécanisme côté gauche

  3. Après, le contrôle du robot :

    L’étape suivante du projet a été de trouver une nouvelle manière de contrôler le DiWheel. En effet, ce dernier ne dispose que d’un seul moyen pour cela : appuyer directement sur les boutons de la brique EV3. C’est pourquoi nous voulions trouver un moyen plus amusant et pratique pour faire avancer notre robot. C’est de cette réflexion qu’ont découlées les idées de contrôler le DiWheel à l’aide d’une manette et d’une application.

  4. A la manière d’un Mario Kart, nous voulions pouvoir maîtriser notre robot à l’aide d’une Wiimote et du gyroscope intégré.
    Pour cela, nous voulions nous servir de la communication Bluetooth commune à l’EV3 et à la manette. Il fallait donc trouver un moyen de programmer la Wiimote afin de communiquer avec la brique EV3. La solution la plus simple est d’utiliser GlovePIE. C’est un logiciel dédié pour la Wiimote permettant de l’utiliser avec n’importe quel périphérique.
    Malheureusement, compte tenu des conditions de travail (confinement, matériel, problème de Bluetooth…) nous n’avons pas pu connecter les deux périphériques ensembles. Néanmoins la solution reste viable si BlueSoleil ou un autre pilote fonctionne sur l’ordinateur utilisé pour la manipulation.
    Une autre solution existe : modifier le système d’exploitation de la brique pour utiliser un programme disponible sur internet. Mais cette dernière nous semblait trop risquée, nous ne voulions pas endommager l’EV3.

    Manette WiiMote Source: https://nintendo-museum.fr/wii-wheel/

    Manette WiiMote
    Source: https://nintendo-museum.fr/wii-wheel/

    Cependant, grâce à RemotEV3, une application android, nous pouvons commander le robot via bluetooth.
    Le robot peut ainsi être dirigé dans toutes les directions et tous les sens.
    La connexion étant plus simple avec un smartphone, nous n’avons eu aucun souci de fonctionnement.

  5. Ensuite, la modélisation du système :

    Elle se déroule en trois parties : l’étude du système, la représentation d’état et l’expérimentation.

    L’étude du système consiste à déterminer l’ensemble des constantes, des forces et des vitesses appliquées au robot afin de déterminer un modèle théorique. Il servira pour déterminer une représentation d’état contenant les variables que nous voulons changer. C’est pourquoi il ne faut pas perdre de vue notre but : réduire les balancements.
    Notre choix s’est donc porté sur le modèle Lagrangien nous permettant d’obtenir les formules de l’accélération angulaire des roues et du corps. En effet, en atténuant les variations d’accélération, le robot deviendra plus stable.
    Après simplification nous avons obtenus les formules respectives de l’accélération du corps et celle des roues :

  6. Équations de Lagrange

    Équations de Lagrange

    Une fois que nous avons obtenu nos formules, on s’est intéressé à la représentation d’état. Grâce à cette loi de commande on peut comprendre de manière théorique comment évoluent nos variables.
    Une représentation d’état est composée d’une entrée X, d’une sortie Y et de différentes matrices (A, B, C et D) montrant l’évolution du système.
    A l’aide de Scilab, nous avons confirmé théoriquement l’instabilité du système. En effet, après avoir reproduit virtuellement le système à l’aide de la représentation d’état, nous avons simulé et obtenu la courbe correspondant à l’angle du corps par rapport à l’axe y. Cette dernière forme une sinusoïde caractéristique d’une instabilité (ici des balancements). Certes les valeurs et le comportement obtenu sont cohérents, néanmoins pour pouvoir les utiliser il faut vérifier expérimentalement si cela concorde avec la réalité.

    courbe modélisation (sinusoïdale)

    courbe modélisation (sinusoïdale)

    Avec le logiciel (Windows) LEGO Mindstorm EV3 et grâce aux capteurs gyroscopiques et l’accéléromètre fournis dans le kit, nous avons pu prendre quelques mesures. En comparant les valeurs obtenues avec les capteurs et celles de la simulation, nous avons pu confirmer que notre modèle est utilisable pour la commande du système.

    Courbe gyroscope (robot instable)

    Courbe gyroscope (robot instable)


    positionnement des capteurs

    positionnement des capteurs

    Enfin, commander le système :

  7. Une fois la commandabilité du système étant assurée par le critère de Kalman, il ne suffisait plus qu’à trouver comment influencer le système.
    Nous avons donc décidé d’utiliser une commande par retour d’état pour asservir le système. Cette méthode se base sur l’utilisation d’un gain correcteur afin de modifier en temps réel la sortie.
    Le but est ainsi d’obtenir, par le capteur gyroscopique, non plus une courbe sinusoïdale mais une courbe de système de premier ordre. Elle est reconnaissable via deux phases : une transition (la valeur de la sortie varie) et une stabilisation (la sortie atteint une valeur limite).
    Après simulation sur Scilab ou Matlab et si les résultats sont concluants, on peut implémenter cette loi de commande sur l’EV3. Certes le robot ira moins vite, mais il est devenu beaucoup plus stable.
  8. Exemple de simulation sous Scilab

    Exemple de simulation sous Scilab

    Bilan :

    Ce projet a été pour nous une occasion de nous amuser et de travailler plus en profondeur sur des notions complexes. Il nous a permis de développer nos compétences dans différents domaines (Physique, mathématique, automatisme, conception…).
    Nous avons aussi appris à travailler en équipe, en autonomie et à surmonter les difficultés à l’aide de nos connaissances, et grâce à nos recherches.
    Même si le projet n’a pas abouti au niveau de la commande par retour d’état, nous sommes fiers d’avoir obtenu un DiWheel fonctionnel et commandable via smartphone.

    Ressources :

    Le projet touchant à sa fin, il nous tenait à cœur de pouvoir vous donner la possibilité de continuer ce dernier. En effet, si vous disposez vous aussi du kit LEGO Mindstorm EV3 et que vous souhaitez reproduire et améliorer notre robot, nous mettons à votre disposition l’ensemble des étapes de construction :
    Compte rendu et instructions de montage

    Ce drive contient également notre compte rendu de projet, que nous vous incitons vivement à consulter si vous souhaitez reproduire un robot du même style.

    Pour plus de question, n’hésitez pas à nous contacter via nos adresses mail respectives :

    • corentin.amoruso@gmail.com
    • adsoub@gmail.com

    Merci pour votre lecture ! A très vite !
    Corentin & Adrien

Conception, modélisation, réalisation et commande d’un système mécatronique : Robot Diwheel

par Jad THALAL, Guillaume TREMBLIER, Hugo LE GUILLOUS

Bonjour à tous!

Nous sommes trois étudiants en 2ème année du cycle préparatoire d’ingénieur à Polytech Angers. Dans le cadre de notre formation, nous avons été amenés à réaliser un projet tutoré liant plusieurs domaines (mécanique, capteurs, informatique, modélisation d’un système, automatique…).

photo3

La grande source d’inspiration de ce projet se trouve dans le modèle EDWARD (Electric Diwheel With Active Rotation Damping), il s’agit d’un projet de l’université d’Adélaïde consistant en un Diwheel grandeur nature capable d’embarquer un humain.

le modèle EDWARD

Le modèle EDWARD

Ce projet consistait en la modélisation puis la réalisation d’un robot Diwheel télécommandable par wiimote et automatisé afin de s’auto-balancer. En effet, la structure du robot, avec ses deux grandes roues, a la fâcheuse tendance de se pencher d’une manière trop importante lors des accélérations et des décélérations.

  • Modélisation et représentation du système
  • La première partie du projet a consisté à représenter notre robot Diwheel en un système mécatronique composé de deux parties : les roues et le corps du Robot. En effet, le corps du Diwheel peut être représenté comme un pendule de masse m qui oscille d’un certain angle dû à l’accélérations des roues.

    Représentation du système étudié

    Représentation du système étudié

    À la suite de plusieurs calculs de vitesses, d’énergies cinétiques, d’énergies potentielles et en passant par des équations de Lagrange, qui sont détaillés dans le rapport du projet Diwheel, on a réussi à modéliser par représentation d’états notre Diwheel en utilisant un système à temps continu de type CLSS. Notre système est un système d’ordre 4.
    Cependant, comme on pouvait si attendre, le système en boucle ouverte n’est pas stable, ce qui nous contraint à établir un asservissement du système et ainsi avoir un système en boucle fermé.
    Pour ce faire on a utilisé le logiciel Scilab:

    Système en boucle fermé (Xcos Scilab)

    Système en boucle fermé (Xcos Scilab)

  • Récolte des données/capteur
  • Nous avons par la suite réalisé une expérience pour pouvoir récolter les données de l’angle de balancement de notre Diwheel à l’aide de l’application Lego Mindstorms et du capteur gyroscopique. Dans le but de reproduire le balancement de notre robot en simulation.

    Programme sur Lego Mindstorms pour la récolte des données

    Programme sur Lego Mindstorms pour la récolte des données

    Angle de balancement du Diwheel

    Angle de balancement du Diwheel


    De cette expérience on en conclut que l’angle maximal d’inclinaison et d’environ 40 degrés et qu’au bout de 5s le Diwheel se stabilise et arrête d’osciller.

  • Controle du Robot
  • Cette partie consistait à contrôler le Diwheel avec une Wiimote. Nous nous sommes donc penchés sur plusieurs pistes. Dans un premier temps nous avons essayé de connecter la wiimote directement à l’EV3. Pour ceci nous sommes allés dans les paramètres Bluetooth de l’appareil. La Wiimote était bien détectée par l’EV3 mais lors de l’appairage impossible de connecter les deux ensembles car nous revenions en permanence sur le menu d’appairage. Nous avons tenté aussi de faire un relais avec l’ordinateur, c’est-à-dire que les informations de la Wiimote seraient envoyées à l’ordinateur, et l’ordinateur à son tour les enverrait au Diwheel. Nous avons trouvé des exemples de ce type sur internet et nous avons donc installé Visual Studio Code afin d’envoyer des informations en python à l’EV3 mais nous n’avons pas réussi à envoyer les informations.

    Nous avons quand même pu contrôler le Diwheel à l’aide de nos smartphones, grâce à l’application LEGO MINDSTORMS Commander disponible dans le play store.

  • Conclusion
  • Le résultat final est conforme au cahier des charges car nous avons obtenu dans la forme un prototype capable d’effectuer les actions du cahier des charges. Cependant nous avons eu de gros problèmes avec la partie Scilab ainsi que la partie connectivité ce qui ne nous a pas permis de remplir le cahier des charges en entier. Pour des futurs projets nous pourrions améliorer nos méthodes de travail afin de travailler plus efficacement. Mais les clés qui nous ont manqué pour terminer ce projet sont les connaissances. Tant en programmation qu’en automatique, il est certain qu’avec un bagage plus important nous aurions pu venir à bout de ce projet.