Brevet FR3115720A1 — publié le 20220506

L’invention concerne une méthode de génération de données pour la commande d’un préhenseur (300) d’un système robotisé (10), ledit préhenseur (300) comportant un support (310) et au moins deux doigts mobiles (322, 323) par rapport audit support (310) pour prendre un objet (700). Cette méthode de génération comprenant une étape (E’1) de collecte de données de base (D B ), une première étape (E’2) de génération de données supplémentaires (D S ) réalisée par un premier auto-encodeur variationnel (HGG VAE), une étape de tri (E’3) à partir d’un critère de qualité de prise d’objet (Q MSV ) pour constituer un ensemble de données triées (D T ), une seconde étape (E’4) de génération de données de commande (D C ) réalisée par un second auto-encodeur variationnel (QGG VAE). Figure pour l’abrégé : Fig. 7 Méthode de génération de données pour la commande d’un préhenseur d’un système robotisé La présente invention concerne une méthode de génération de données pour la commande d’un préhenseur d’un système robotisé ainsi qu’un procédé pour la commande d’un tel préhenseur à partir desdites données de commande et un système robotisé comprenant ledit préhenseur. Les opérations automatiques de prise et de dépose d’objets nécessitent l’utilisation de préhenseurs particulièrement adaptés aux différentes exigences opérationnelles. Ces opérations sont, par exemple, des opérations dites de « pick & place » dans des boîtes de conditionnement ou sur des convoyeurs. On rencontre généralement plusieurs types de problèmes techniques lors de la saisie et de la dépose d’un objet. Un première problème à surmonter est la précision du positionnement du préhenseur par rapport à l’objet et la connaissance de l’erreur de positionnement. La garantie de prise n’est pas optimale excepté si le préhenseur, ainsi que le système robotisé auquel il appartient, sont très précis. Cela conduit généralement à des coûts d’investissements importants. Un second problème est la coordination entre la phase d’approche et le déclenchement de la prise de l’objet. Une mauvaise coordination conduit à un nombre important de mauvaises prises ou de détérioration de produits et réduit ainsi le rendement d’une ligne de production. La grande variabilité des produits à manipuler pose également un autre problème. En effet, il faut s’adapter aux différentes rigidités et formes possibles de l’objet à prendre, ce qui impose des modifications importantes du préhenseur, voire un préhenseur différent pour chaque catégorie d’objet. Enfin, un dernier problème est d’ordre énergétique. Le système robotisé est souvent limité à des charges utiles assez faibles alors que le préhenseur est souvent composé d’une pluralité d’actionneurs nécessitant un approvisionnement en énergie externe (par exemple de l’air comprimé). Le poids supplémentaire généré par les dispositifs d’apport de cette énergie externe ajoute de l’inertie et limite la dynamique du système robotisé et donc l’efficacité de la ligne de production. Le document WO2019105637 divulgue un préhenseur comportant un support et une pluralité de doigts mobiles par rapport audit support pour prendre un objet. Dans une phase d’approche du préhenseur vers l’objet, les doigts sont en position ouverte. La mise en contact d’un élément de déclenchement, de type plaque bistable, avec l’objet provoque un déplacement des doigts mobiles qui se referment alors sur ledit objet. Bien que ce préhenseur autorise une manipulation d’objets fragiles aux formes diverses sans nécessité d’apport d’énergie externe, il ne permet pas d’améliorer la planification de prise pour le préhenseur. En effet, une réaction du préhenseur n’est obtenue que lorsque celui-ci est à proximité immédiate de l’objet. L’espace d’exploration du préhenseur est donc limité à une zone très proche de l’objet, ce qui ne permet pas de déterminer l’approche la plus adéquate pour une bonne prise de l’objet. On cherche aujourd’hui à améliorer la planification de la prise par le préhenseur en explorant l’espace de prise afin de trouver, dans cet espace, des prises de bonne qualité. C’est un problème complexe et un sujet de recherche encore ouvert pour deux raisons principales : - l’espace est de grande dimension, du fait des nombreux degrés de liberté du préhenseur se trouvant au bout d’un bras robotique ; - l’espace est très contraint, du fait des contraintes géométriques et cinématiques du bras et du préhenseur, du sous-actionnement du préhenseur, de la forme de l’objet à saisir, etc… Le document « Learning from humans how to grasp : A data-driven architecture for autonomous grasping with anthropomorphic soft hands, » IEEE Robotics and Automation Letters, vol.4, no. 2, pp.1533-1540, 2019 de C.D. Santina, V. Arapi, G.Averta, F. Damiani, G. Fiore, A. Settimi, M. G. Catalano, D. Bacciu, A. Bicchi, et M. Bianchi, décrit une méthode pour améliorer les stratégies de prise d’un objet. Cette méthode s’appuie sur l’observation du comportement humain pour prendre l’objet. Pour chaque configuration de positionnement de l’objet, une caméra vient enregistrer le déplacement d’une main humaine saisissant l’objet. Cette main est également équipée de capteurs de mesure inertielle à l’extrémité des ongles pour détecter les contacts avec l’objet. Des données de base d’un nombre limité de possibilités de prise de l’objet sont alors collectées par cette observation de mouvements humains. Ces données de base viennent ensuite alimenter un réseau de neurones. Une fois l’apprentissage de ce réseau de neurones réalisé à partir des données de base, celui-ci est utilisé pour prédire l’action qu’un être humain accomplirait pour atteindre un objectif de prise d’un objet, dans une configuration de positionnement donnée. Le nombre de prises réalisées par l’être humain enregistré est ici limité à une dizaine. L’espace exploré autour de l’objet est alors limité à une pluralité de points n’ayant pas réellement de liens entre eux. En conséquence, la qualité de prise de l’objet par le préhenseur via le réseau de neurones est faible. En outre, dans le cas d’objets à géométrie complexe, la méthode de l’art antérieur a des capacités d’adaptation limitées. Celle-ci ne cherche pas à maximiser la qualité de prise. Dès lors, les prises d’un tel préhenseur utilisant cette méthode présentent une qualité non optimisée. Il existe donc un besoin d’améliorer l’exploration de l’espace de prise autour d’un objet à prendre afin d’améliorer la commande d’un système robotisé pour la prise de cet objet. La présente invention vise à remédier au moins en partie à ce besoin. Plus particulièrement, la présente invention vise à améliorer la prise d’un objet par un préhenseur d’un système robotisé. Un premier objet de l’invention concerne une méthode de génération de données pour la commande d’un préhenseur d’un système robotisé, ledit préhenseur comportant un support et au moins deux doigts mobiles par rapport audit support pour prendre un objet, ladite méthode comprenant : - une étape de collecte de données de base d’un nombre limité de possibilités de prise dudit objet ; - une première étape de génération pour la génération de données supplémentaires à partir desdites données de base, ladite première étape de génération étant réalisée par un premier auto-encodeur variationnel ; - une étape de tri des données de base et des données supplémentaires pour constituer un ensemble de données triées, ladite étape de tri étant réalisée à partir d’un critère de qualité de la prise d’objet ; - un seconde étape de génération de données pour la génération de données de commande à partir des données triées, ladite seconde étape de génération étant réalisée par un second auto-encodeur variationnel. La méthode de génération de données permet d’explorer l’espace des prises possibles en se concentrant autour de prises réalisées par un être humain. On profite ainsi de la capacité humaine à trouver facilement des configurations de prises efficaces. Il y alors plus de flexibilité dans la réduction de l’espace de recherche. L’utilisateur d’auto-encodeurs variationnels à différents niveaux permet d’explorer et de représenter l’espace des prises et d’y associer une qualité de prise analytique. Un auto-encodeur est un réseau de neurones artificiels utilisé pour l’apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes. Un auto-encodeur variationnel fait des hypothèses fortes concernant la distribution des variables latentes. Il utilise l’approche variationnelle pour l’apprentissage de la représentation latente, ce qui se traduit par une composante de perte additionnelle et un algorithme d’apprentissage spécifique. Les auto-encodeurs variationnels permettent d’extraire les corrélations existantes entre les paramètres de configuration des prises afin de créer une représentation compacte des données dans un espace latent. Echantillonner des valeurs dans cet espace permet ensuite de générer de façon fiable des nouvelles prises semblables aux prises des données de base servant d’apprentissage, tout en prédisant leur qualité. Dans un mode de réalisation particulier, les données de base, les données supplémentaires, les données triées et les données de commande comportent une pluralité de paramètres, lesdits paramètres étant choisis parmi une liste de paramètres comprenant : - des paramètres de position ; - des paramètres d’orientation ; - une configuration de l’objet pour sa prise. Dans un mode de réalisation particulier, le critère de qualité de la prise d’objet est fonction de caractéristiques géométriques des points de contact entre le préhenseur et ledit objet. Dans un mode de réalisation particulier, l’étape de tri est réalisée à partir d’un simulateur adapté pour générer une cinématique du préhenseur du système robotisé et des collisions de ce préhenseur avec l’objet, ledit simulateur étant apte à donner des qualités de prise d’objet pour les données de base et les données supplémentaires. Le simulateur utilisé est par, exemple, le simulateur Gazebo plus particulièrement décrit dans le document « Design ans use paradigms for gazebo, an open-source multi-robot simulator », in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), vol. 3, 2004, pp. 2149-2154, de N. Koenig et A. Howard. Dans un mode de réalisation particulier, l’ensemble des données triées sont associées à des manières de prise de l’objet respectant les conditions suivantes : - il n’y a pas de collision avec la table ; - l’objet est soulevé avec succès de la table ; - la qualité de prise d’objet est supérieure à 0. Dans un mode de réalisation particulier, le premier auto-encodeur variationnel et le second auto-encodeur variationnel comprennent chacun un codeur, un décodeur et une fonction de coût et en ce qu’une divergence de Kullback-Leibler est ajoutée à ladite fonction de coût. Cette divergence permet de représenter les données sous la forme d’une distribution normale dans l’espace latent. On améliore ainsi la représentation de l’espace de prise comme un espace continu et non discret. Dans un mode de réalisation particulier, la quantité de données de base collectées dépend de la complexité de l’objet. Dans un mode de réalisation particulier, le préhenseur comporte une pluralité d’articulations, ledit préhenseur comprenant un nombre d’actionneurs plus faible que le nombre de degrés de liberté permis par lesdites articulations. Avec un nombre d’actionneurs plus faible, le préhenseur est moins complexe et donc globalement moins couteux à utiliser. Un tel préhenseur est appelé préhenseur sous-actionné. Le document « Underactuated Robotic Hands » de Birglen, Lionel, Laliberté, Thierry, Gosselin, Clément M. décrit plus en détail ces préhenseurs sous-actionnés. Dans un mode de réalisation particulier, les données de commande sont stockées dans une base de données, ladite base de données étant accessible pour la commande du préhenseur du système robotisé. Cette base de données comprend la liste de configuration dans laquelle on va sélectionner la meilleure prise cinématique admissible pour un algorithme de planification de prise. Un autre objet de l’invention concerne un procédé pour la commande d’un préhenseur d’un système robotisé, ledit préhenseur comprenant un support et au moins deux doigts mobiles par rapport audit support pour prendre un objet, ledit procédé comportant : - une étape de détermination de la configuration de positionnement dudit objet ; - une étape de sélection, dans une base de données, de données de commande en fonction de la configuration de positionnement dudit objet, lesdites données de commande étant exploitables par le système robotisé en vue de commander le préhenseur pour prendre l’objet de manière optimale, lesdites données de commande étant générées par la méthode de génération selon l’objet précédent. Un autre objet de l’invention concerne un système robotisé comportant un préhenseur, ledit préhenseur comprenant un support et au moins deux doigts mobiles par rapport audit support pour prendre un objet, ledit système robotisé comportant : - un dispositif de détermination de la configuration de positionnement dudit objet ; - un dispositif d’envoi vers une base de données d’une requête pour l’obtention de données de commande, ladite requête comportant une information sur la configuration de positionnement dudit objet ; - un dispositif de réception de données de commande provenant de la base de données, lesdites données de commande étant exploitables par le système robotisé en vue de commander le préhenseur pour prendre l’objet de manière optimale, lesdites données de commande étant générées par la méthode de génération selon un des objets précédents. La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée de modes de réalisation pris à titre d’exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés sur lesquels : la est une vue en perspective partielle d’un système robotisé conforme à l’invention ; la est une vue de dessous d’un préhenseur du système robotisé de la ; la est une vue en perspective du préhenseur de la adapté pour prendre un objet selon une première manière de prise ; la est une vue en perspective du préhenseur de la adapté pour prendre l’objet selon une seconde manière de prise ; la est une vue en perspective du préhenseur de la adapté pour prendre l’objet selon une troisième manière de prise ; la est une vue schématique d’un procédé pour la commande du préhenseur de la . la est une vue schématique d’une méthode de génération de données de commande pour la commande du préhenseur de la . la est une vue schématique d’un auto-encodeur variationnel pour la mise en œuvre de la méthode de génération de données de commande de la . Sur les différentes figures, les éléments identiques ou similaires portent les mêmes références. La représente un système robotisé 10. Ce système robotisé comprend : - un socle 100 ; - un bras 200 ; - un préhenseur 300 ; - une caméra 400 ; - une base de données 500 ; - un dispositif de traitement de données 600. Le socle 100 est fixé au sol. A partir d’un point O du socle 100, il est possible d’établir un premier repère euclidien X, Y, Z attaché audit socle 100. Un bras 200 s’étend à partir du socle 100. Ce bras comprend une première partie de bras 210 et une seconde partie de bras 220. La première partie de bras 210 est mobile par rapport au socle 100. Cette première partie de bras 210 est mise en mouvement par un premier moteur 211. La seconde partie de bras 220 s’étend à partir de la première partie de bras 210. Elle est mise en mouvement par un second moteur 221. Le préhenseur 300 est fixé à l’extrémité de la seconde partie de bras 220. Un troisième moteur 231 permet la mise en mouvement de ce préhenseur 300. D’autres moteurs (non représentés) peuvent être utilisés pour assurer le mouvement du bras. Dans un mode de réalisation privilégié, on utilise un bras à six degrés de liberté. Il y a donc six moteurs utilisés pour mettre en mouvement six parties de bras. A partir d’un point O’ du préhenseur 300, il est possible d’établir un second repère euclidien X’, Y’, Z’ attaché au préhenseur 300. Il est possible de déterminer un angle de roulis α du préhenseur 300 autour de l’axe X’ ’ , un angle de tangage β du préhenseur 300 autour de l’axe Y’ et un angle de lacet γ du préhenseur 300 autour de l’axe Z’. Le préhenseur 300 comprend un support 310, une pluralité de doigts 321, 322, 323 mobiles par rapport audit support 310 et une paume 315. Plus particulièrement comme il est visible à la , le support 310 comprend une base 3100 et une pluralité de parties intermédiaire 3101,3102, 3103. Chaque partie intermédiaire 3101, 3102, 3103 étant disposée entre la base 3100, un premier doigt 321, un second doigt 322, et un troisième doigt 323 respectif. La paume 315 est disposée sous la base 3100 entre les doigts 321, 322, 323. Sur la , Le premier doigt 321 s’étend selon la direction X’. Le second doigt 322 s’étend selon une direction Y’2 en faisant un angle d’écartement θ par rapport à la direction Y’. Le troisième doigt 323 s’étend selon une direction Y’3 en faisant le même angle d’écartement θ par rapport à la direction Y’. L’angle d’écartement θ peut varier de façon continue entre 0 et π/2. Sur la , chaque partie intermédiaire 3101, 3102, 3103 comprend respectivement une cage 31011, 31021, 31031 et un levier 31012, 31022, 31032. Chaque levier 31012, 31022, 31032 est en rotation par rapport à la cage respective 31011, 31021, 31031 via un premier axe de rotation 31013, 31023, 31033 disposé à une des extrémités desdits leviers 31012, 31022, 31032. A leur autre extrémité, chaque levier 31012, 31022, 31032 supporte un doigt 321, 322, 323 associé. Chaque doigt 321, 322, 323 est ainsi en rotation par rapport à un levier 31012, 31022, 31032 via un second axe de rotation 31014, 31024, 31034 pour la prise d’un objet 700. Cet objet 700 est ici un coude en PVC pour le raccord de canalisations. Ce coude PVC comprend un premier élargissement 710 à une extrémité et un second élargissement 720 à une autre extrémité. En variante, l’objet 700 peut être un tout autre objet présentant une toute autre complexité, tel qu’un parpaing ou une poulie. Un troisième repère euclidien X’’, Y’’, Z’’ est attaché à l’objet 700. Ce troisième repère euclidien a comme point d’origine le centre de gravité O’’ dudit objet 700. On notera que le préhenseur 300 comprend une pluralité de premiers actionneurs (non représentés) pour permettre les rotations des leviers 31012, 31022, 31032 autour des premiers axes de rotation 31013, 31023, 31033 et une pluralité de seconds actionneurs (non représentés) pour permettre les rotations des doigts 321, 322, 323 autour des seconds axes de rotation 31014, 31024, 31034. Dans un mode de réalisation préférentiel de l’invention, le préhenseur 300 ne comprend pas de seconds actionneurs pour les rotations des doigts. Le préhenseur 300 est alors configuré pour que les doigts se plaquent contre l’objet 700 dès que cet objet 700 exerce une pression contre le préhenseur 300, par exemple, une pression contre les doigts. Une telle configuration peut comprendre des ressorts. Dans ce cas, le préhenseur 300 comporte un nombre d’actionneurs plus faible que le nombre de degrés de liberté permis par les articulations du préhenseur 300. Un tel préhenseur est alors dit sous-actionné. Par articulation du préhenseur, on entend les liaisons (axes de rotation, rotules, …) permettant la mobilité entre deux parties du préhenseur. Sur la , chaque doigt 321, 322, 323 est en contact avec l’objet 700 au niveau d’un point de contact C1, C2, C3 respectif. Au niveau de chaque point de contact, le préhenseur 300 développe un cône de friction FC 1 , FC 2 , FC 3 et pour chaque cône de friction FC 1 , FC 2 , FC 3 il est possible de déterminer une force de contact f c-1 , f c-2 , f c-3 . Le torseur d’effort total F o de l’objet est exprimé selon l’équation EQ1 suivante : EQ1/ dans laquelle f c représente les forces de contact f c-1 , f c-2 , f c-3 . Chacune de ces forces f c-1 , f c-2 , f c-3 appartient respectivement à un cône de friction FC 1 , FC 2 , FC 3 de tel sorte que . G représente une matrice de saisie. Cette matrice de saisie stocke des informations géométriques sur les contacts formant l’emprise, comme les positions des points de contact C1, C2, C3 et les directions des forces appliquées sur eux. L’équation EQ1 montre que la matrice de saisie G permet de calculer le torseur d’effort total F 0 à partir des forces de contact dans chaque cône respectif. La qualité de prise de l’objet peut être définie de la façon suivante : si pour tout torseur d’effort externe F e appliqué sur l’objet il existe des forces de contact f c telles que : EQ2/ avec et , alors la prise est une prise par force de serrage mécanique (dit « force-closure » en anglais). La propriété de cette force de serrage mécanique ne tient pas compte de la capacité du préhenseur à appliquer les forces de contact. Elle tient seulement compte de l’existence de ces forces de contact. Une propriété souhaitable pour une prise est d’obtenir cette force de serrage mécanique, c’est-à-dire d’avoir capacité à résister à des torseurs d’efforts perturbateurs quelconques. Cette propriété peut être approximée à l’aide de différentes métriques, par exemple à l’aide de la valeur singulière minimale de G. Elle est notée ici Q MSV . A partir du vecteur des valeurs singulières de G noté σ (G), Q MSV est exprimée selon l’équation suivante : EQ3/ La condition nécessaire pour avoir une prise par force de serrage mécanique est que Q MSV soit supérieur à 0. Une valeur nulle indiquerait une singularité numérique. Dans un tel cas, compte-tenu des positions de contact et des directions de forces de contact, la prise ne peut résister à des perturbations selon au moins une direction. Plus la valeur de Q MSV est importante, plus la prise est éloignée d’une telle singularité numérique. Sur la , le coude en PVC 700 est saisi par le préhenseur 300 selon une première manière. Selon cette première manière, le préhenseur 300 vient mettre en contact la paume 315 du préhenseur 300 contre une surface externe du premier élargissement 710. Pour cette première manière de prise, le coude 700 a été posé verticalement sur une table 800 via le second élargissement 720, selon une première configuration de positionnement dudit objet pour sa prise. Sur la , le coude 700 est saisi par le préhenseur 300 selon une seconde manière. Selon cette seconde manière, le préhenseur 300 vient saisir le coude 700 sensiblement au centre de ce coude entre le premier élargissement 710 et le second élargissement 720. Pour cette seconde manière de prise, le coude 700 a été posé à plat sur la table 800 selon une seconde configuration de positionnement dudit objet pour sa prise, comme cela est plus particulièrement représenté à la . Sur la , le coude 700 est saisi par le préhenseur 300 selon une troisième manière de prise. Selon cette troisième manière de prise, le préhenseur 300 vient placer une ouverture du premier élargissement 710 en-vis-à-vis de la paume 315 du préhenseur 300. Pour cette troisième manière de prise, le coude 700 a été posé selon la même première configuration de positionnement dudit objet pour sa prise que la . C’est-à-dire que le coude 700 a été posé verticalement sur la table 800 via le second élargissement 720. Ainsi, une configuration de positionnement de l’objet pour sa prise peut donner lieu à différentes manières de prise par le préhenseur 300. Ces différentes manières de prise sont fonctions du positionnement du point 0’ appartenant au préhenseur 300, de l’angle de roulis α, de l’angle de tangage β et de l’angle de lacet γ. Chaque manière de prise génère alors une qualité de prise QMSV propre pouvant présenter une valeur différente. La caméra 400 du système robotisé 10, visible à la , est adaptée pour donner une information sur la configuration de positionnement de l’objet 700 pour la prise dudit objet. Cette caméra 400 est, ici, schématisée comme étant extérieure au préhenseur 300. Le système robotisé 10 comprend également une base de données 500. Cette base de données est adaptée pour stocker des données de commande D C . Ces données de commande D C permettent de contrôler le préhenseur 300 via notamment la commande du premier moteur 211, la commande du second moteur 221 et la commande du troisième moteur 231. Enfin, le système robotisé 10 comprend un dispositif de traitement de données 600. Ce dispositif de traitement de données comprend : - un dispositif de détermination 610 de la configuration de positionnement de l’objet 700 pour sa prise ; - un dispositif d’envoi 620 d’une requête Req pour l’obtention de données de commande D C ; - un dispositif de réception 630 de données de commande D C . Le dispositif de détermination 610 est adapté pour recevoir des données vidéo D V de la caméra 400. A partir de ces données vidéo D V , le dispositif de détermination 610 est apte à déterminer la configuration Conf de l’objet 700 pour sa prise. Plus particulièrement, le dispositif de détermination 610 est apte à déterminer des coefficients d’équation a, b, c, d d’une équation cartésienne représentative d’un plan supérieur de la table dans un repère lié à l’objet. Une fois la configuration Conf de l’objet 700 déterminée, celle-ci est envoyée par le dispositif d’envoi 620 vers la base de données 500 via la requête Req. En retour, la base de données transmet au dispositif de réception 630 les données de commande D C qui sont les plus adaptées à la configuration Conf de l’objet 700. Les données de commande D C sont exploitables par le système robotisé 10 pour commander le préhenseur 300 afin de prendre l’objet 700 de manière optimale. La illustre les étapes d’un procédé pour la commande du préhenseur 300 du système robotisé 10. Ce procédé comprend une étape E1 de détermination de la configuration de positionnement de l’objet 700. Dans une étape E2 de sélection, les données de commande DC sont sélectionnées dans la base de données 500. Ces données de commande DC sont sélectionnées en fonction de la configuration Conf de positionnement de l’objet 700. Les données de commande DC sont exploitables par le système robotisé 10 en vue de commander le préhenseur 300 pour prendre l’objet 700 de manière optimale. Les données de commande D C sont générées par une méthode de génération de données pour la commande du préhenseur 300, ci-après exposée à l’appui de la . Cette méthode de génération de données comprend une étape E’1 de collecte de données de base D B . Ces données de base D B correspondent à un nombre limité de manières de prise de l’objet 700. Ces manières de prise de l’objet 700 sont, ici, réalisées à l’aide d’une intervention humaine. Par exemple, un opérateur va orienter le préhenseur vis-à-vis de l’objet 700 pour l’aider à réaliser la saisie. Lors de cette prise, les données de base D B associée vont être enregistrées. Ces données de base D B comportent ici plusieurs paramètres. Ces données D B comportent ainsi trois paramètres de position X’’ O’ , Y’’ O’ , Z’’ O’ du point O’ du préhenseur 300 dans le troisième repère euclidien X’’, Y’’, Z’’ lié à l’objet 700. De plus, les données D B comportent des paramètres d’orientation qui sont les angles d’Euler, c’est-à-dire l’angle de roulis α, l’angle de tangage β, l’angle de lacet γ. En variante, les données D B comportent un quaternion q. Le quaternion q est une représentation d’une rotation équivalente aux angles d’Euler. Il fournit une notation mathématique adaptée pour représenter l’orientation et la rotation de l’objet 700 en trois dimensions. Le quaternion ne présente pas le problème d’enroulement modulo 2π et de blocage de cardan lié à l’utilisation des angles d’Euler. Plus généralement, un quaternion q est un nombre complexe qui comprend quatre composantes q x , q y , q z , q w . Les composantes q x , q y , q z représentent les coordonnées d’un vecteur axe de rotation. La composante q w représente un angle de rotation autour de ce vecteur. Les données D B comportent également l’angle d’écartement θ. Les données de base D B , comprennent également la configuration Conf de l’objet 700 pour sa prise lorsque celui-ci est positionné sur la table 800, c’est-à-dire les coefficients d’équation a, b, c, d de l’équation cartésienne représentative du plan supérieur de la table dans le repère lié à l’objet. La quantité de données de base collectée dépend de la complexité de l’objet 700. A titre d’exemple, pour le coude PVC de raccord il est possible de collecter des données de base D B pour 145 manières de prise de l’objet 700. De la même manière, pour le parpaing il est possible de collecter des données de base D B pour 141 manières de prise de l’objet 700. Enfin pour la poulie, il est possible de collecter des données de base D B pour 118 manières de prise de l’objet 700. Dans une première étape E’2 de génération, des données supplémentaires D S sont générées à partir des données de base D B . Cette première étape de génération est réalisée par un premier auto-encodeur variationnel noté HGG VAE acronyme de Human-initiated Grasp Generator Variational Autoencoder en anglais. Cet auto-encodeur variationnel permet d’explorer l’espace des prises en se concentrant autour des prises générées à l’aide de l’opérateur. L’auto-encodeur variationnel est un outil d’apprentissage qui permet d’extraire les corrélations existantes entre les paramètres des données de base D B afin de créer une représentation compacte des données dans un espace latent. Echantillonner des valeurs dans cet espace permet ensuite de générer de façon fiable de nouvelles prises semblables aux prises associées aux données de base D B . Les données supplémentaire D S comprennent ainsi les même types de paramètre que les données de base D B, ces données supplémentaires D S ayant été extrapolées à partir desdites données de base D B . Le fonctionnement d’un auto-encodeur variationnel est plus particulièrement décrit à la , à titre non limitatif. L’auto-encodeur comprend ; - un codeur 910; - un bloc 920 de calcul de Log-variance ; - un bloc 930 de calcul de moyenne ; - un décodeur 940 ; - un bloc de configuration de prise 950 ; - une fonction de coût. Le codeur 910 comprend plus particulièrement : - un bloc de réception 9101 adapté pour recevoir les paramètres de position X’’ O’ , Y’’ O’ , Z’’ O’ et les paramètres d’orientation α, β, γ, θ, l’ensemble étant de taille 7. En variante, le bloc de réception 9101 est adapté pour recevoir les paramètres de position X’’ O’ , Y’’ O’ , Z’’ O’ et les composantes q x , q y , q z , q w du quaternion q ainsi que l’angle d’écartement θ , l’ensemble étant de taille 8 ; - un bloc de réception 9102 adapté pour recevoir la configuration Conf de l’objet 700 et plus particulièrement les coefficients d’équation a, b, c, d de l’équation cartésienne représentative du plan supérieur de la table, l’ensemble étant de taille 4 ; - un bloc de prétraitement 9103 des paramètres de position ; - un bloc de prétraitement 9104 d’une partie des paramètres d’orientation ; - un bloc de prétraitement 9105 de l’angle d’écartement θ ; - un bloc de prétraitement 9106 des coefficients d’équation a, b, c, d de l’équation cartésienne ; - un bloc de codage principal 9107 pour encoder les données provenant des différents blocs de prétraitement 9103, 9104, 9105, 9106. - un premier bloc de sortie 9108 ; - un second bloc de sortie 9109. Le bloc de réception 9101, le bloc de réception 9102 forment la couche d’entrée du codeur 910. Les blocs de prétraitement 9103, 9104, 9105, 9106 et le bloc d’encodage principal 9107 forment les couches cachées du codeur 910. Les blocs de sortie 9108, 9109 forment la couche de sortie du codeur 910. Le premier bloc de sortie 9108 vient alimenter un bloc 920 de calcul de Log-variance. On vient ainsi appliquer la fonction log sur la variance. Le passage en log favorise l’implémentation des données de l’auto-encodeur variationnel. Le second bloc de sortie 9109 vient alimenter, quant à lui, un bloc 930 de calcul de moyenne. Le décodeur 940 comprend plus particulièrement : - un bloc de réception 9401 adapté pour recevoir des résultats d’échantillonnage de taille 1, l’espace latent étant de taille 1. Ceci permet une compression maximale des données. En variante, l’espace latent pourrait être de dimension supérieure. - un bloc de réception 9402 adapté pour recevoir la configuration Conf de l’objet 700 et plus particulièrement les coefficients d’équation a, b, c, d de l’équation cartésienne représentative du plan supérieur de la table, l’ensemble étant de taille 4 ; - un bloc de prétraitement 9403 de l’espace latent ; - un bloc de prétraitement 9404 des coefficients d’équation a, b, c, d de l’équation cartésienne ; - un bloc de décodage principal 9405 pour décoder les données provenant des blocs de prétraitement 9403, 9404 ; - un bloc de postraitement 9406 des paramètres de position ; - un bloc de postraitement 9407 d’une partie des paramètres d’orientation ; - un bloc de postraitement 9408 de l’angle d’écartement θ ; - un premier bloc de sortie 9409 alimenté par le bloc de postraitement 9406 des paramètres de position ; - un second bloc de sortie 9410 alimenté par le bloc de postraitement 9407 d’une partie des paramètres d’orientation ; - un troisième bloc de sortie 9411 alimenté par le bloc de postraitement 9408 de l’angle d’écartement θ. Le bloc de réception 9401 et le bloc de réception 9402 forment la couche d’entrée du décodeur 940. Les blocs de prétraitement 9403, 9404, le bloc de décodage principal 9405, les blocs de postraitement 9406, 9407, 9408 forment les couches cachées du décodeur 940. Les blocs de sortie 9409, 9410, 9411 forment la couche de sortie du décodeur 940. Les blocs de sortie 9409, 9410, 9411 viennent alimenter un bloc de configuration de prise 950. Ce bloc de configuration de prise 950 comprend un bloc 9501 de position, un bloc 9502 d’orientation, un bloc 9503 d’angle d’écartement θ. Ainsi, le premier bloc de sortie 9409 vient alimenter le bloc 9501 de position avec une fonction sigmoïde. Le second bloc de sortie 9410 vient alimenter le bloc 9502 avec une fonction de normalisation du quaternion q. Le troisième bloc de sortie 9411 vient alimenter le bloc 9503 avec une fonction sigmoïde. Les blocs 9103, 9104, 9105, 9106, 9107 du codeur 910 et les blocs 9403, 9404, 9405, 9406, 9407, 9408 du décodeur 940 formant les couches cachées sont constitués de couches entièrement connectées avec une fonction d’activation de type tangente hyperbolique. Le bloc de codage principal 9107 et le bloc de décodage principal 9405 ont une architecture interne symétrique. L’auto-encodeur variationnel est implémenté avec une plate-forme Open Source TensorFlow et une bibliothèque open source écrite en python de type Keras. La fonction de coût de l’auto-encodeur variationnel englobe une erreur de position err p et une erreur d’orientation err o . L’erreur de position err p est la distance euclidienne entre la position réelle P true et la position prédite P pred de sorte que : EQ5/ err p = || P true – P pred || L’erreur d’orientation err o est l’angle entre entre deux orientations q true et q pred exprimées en quaternion, de tel sorte que : EQ6/ err o = 2arcos (R(q true q pred -1 )) avec q pred -1 la réciproque de q pred et R la partie réelle. En variante, il est possible d’utiliser une erreur quadratique moyenne pour déterminer la fonction de coût de l’auto-encodeur variationnel. Dans un mode de réalisation particulier, une divergence de Kullback-Leibler est ajoutée à la fonction de coût. La divergence de Kullback-Leibler est une mesure de dissimilarité entre deux distributions de probabilité. Cette divergence permet de représenter les données sous la forme d’une distribution normale dans l’espace latent. La méthode de génération de données comprend également une étape E’3 de tri des données de base D B et des données supplémentaires D S pour constituer un ensemble de données triées D T . Cette étape de tri est réalisée à partir d’un simulateur adapté pour générer une cinématique du préhenseur 300 et des collisions de ce préhenseur 300 avec l’objet 700. Un tel simulateur est, par exemple, le simulateur Gazebo. Ce simulateur est apte à donner des qualités de prise d’objet Q MSV pour les données de base D B et les données supplémentaires D S . Les données triées D T comprennent alors également des valeurs de qualité de prise d’objet Q MSV . Les données triées D T sélectionnées sont alors associées à des manières de prise d’objet 700 respectant les conditions suivantes : - il n’y a pas de collision avec la table 800 ; - l’objet 700 est soulevé avec succès de la table 800 ; - la qualité de prise d’objet Q MSV est supérieur à 0. Le tri des données pour obtenir l’ensemble des données de tri D T est réalisé à partir du critère de qualité de la prise d’objet Q MSV . L’ensemble des données de tri D T présente donc une taille inférieure à la somme des données de base D B et des données supplémentaires D S . En variante, les prises échouées, c’est-à-dire celle qui ne respectent pas les conditions citées ci-dessus sont conservées dans la base de données de tri D T. Cette base de données de tri est alors la concaténation des données de base D B et des données supplémentaires D S avec en plus une information de qualité de prise en cas de succès. Cette qualité de prise est nulle en cas d’échec de la prise. Conserver les prises échouées permet de réduire la probabilité pour l’auto-encodeur variationnel de faire une mauvaise prédiction si des prises réussies ou échouées sont proches dans l’espace latent. Dans une seconde étape E’4 de génération, les données de commande DC sont générées à partir des données triées DT. La seconde étape de génération est réalisée par un second auto-encodeur variationnel noté QGG VAE acronyme de Quality-oriented Grasp Generator Variational Autoencoder en anglais. Ce second auto-encodeur variationnel QGG VAE a le même fonctionnement que l’auto-encodeur de la . Il comprend cependant une sortie pour le décodeur correspondant à la qualité de prise et un bloc supplémentaire de post-traitement dans le décodeur pour le traitement de cette information de qualité de prise. La fonction de coût de ce second auto-encodeur variationnel QGG VAE est identique à la fonction de coût du premier auto-encodeur variationnel HGG VAE, avec cependant un terme supplémentaire correspondant à l’erreur de prédiction de qualité de prise. On notera que les données de commande DC comprennent également des valeurs de qualité de prise d’objet QMSV. La méthode de génération de données objet de l’invention apporte les avantages suivants : - c’est une méthode efficace pour explorer l’espace de prises d’un préhenseur sous-actionné pluri-digital afin de générer des prises fiables pour un objet connu ; - cette méthode présente une grande flexibilité pour des préhenseurs sous-actionnés car elle ne limite pas la dimension de l’espace de prises à des hypothèses strictes et arbitraires ; - cette méthode repose sur un ensemble réduit de prises expertes déterminées manuellement, il est alors possible d’élargir le nombre de prises possibles à partir des données de base par une génération continue de micro-variations autour d’une même prise de base ; - cette méthode utilise une approche hybride analytique et data-driven basée sur l’utilisation d’une métrique de qualité de prise analytique et d’auto-encodeurs variationnels. Elle permet d’associer à chaque prise générée par un auto-encodeur variationnel une prédiction de qualité de prise, basée sur une modélisation analytique. L’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation et variantes présentées et d’autres modes de réalisation et variantes apparaîtront clairement à l’homme du métier. Ainsi, le critère de qualité de la prise d’objet peut être exprimé autrement qu’à partir de la valeur singulière minimale de G. La méthode de génération comprend alors une autre métrique de qualité de prise. Lors de la phase de création de prises initiales par l’humain, des valeurs discrètes, telles que 0, π/6, π/4 et π/2, sont sélectionnées pour l’angle d’écartement θ. Les prises générées ensuite par le premier auto-encodeur variationnel HGG VAE et par le second auto-encodeur variationnel QGG VAE vont privilégier ces valeurs discrètes car ils restent proches des données initiales. Ils peuvent aussi utiliser des angles d’écartement θ différents et le préhenseur est capable de les exécuter. Ainsi, la caméra 400 peut être directement fixée sur la base du préhenseur. Ainsi, les codeurs et les décodeurs des auto-encodeurs variationnels peuvent présenter des variantes de structure interne. Le choix des entrées-sorties et l’architecture globale d’auto-encodeur variationnel resteront cependant identiques. Méthode de génération de données pour la commande d’un préhenseur (300) d’un système robotisé (10), ledit préhenseur (300) comportant un support (310) et au moins deux doigts mobiles (322, 323) par rapport audit support (310) pour prendre un objet (700), ladite méthode comprenant : - une étape (E’1) de collecte de données de base (D B ) d’un nombre limité de manière de prise dudit objet (700) ; - une première étape (E’2) de génération pour la génération de données supplémentaires (D S ) à partir desdites données de base (D B ), ladite première étape (E’2) de génération étant réalisée par un premier auto-encodeur variationnel (HGG VAE) ; - une étape de tri (E’3) des données de base (D B ) et des données supplémentaires (D S ) pour constituer un ensemble de données triées (D T ), ladite étape de tri (E’3) étant réalisée à partir d’un critère de qualité de la prise d’objet (Q MSV ) ; - un seconde étape (E’4) de génération de données pour la génération de données de commande (D C ) à partir des données triées (D T ), ladite seconde étape (E’4) de génération étant réalisée par un second auto-encodeur variationnel (QGG VAE). Méthode de génération selon la revendication 1, dans laquelle les données de base (D B ), les données supplémentaires (D S ), les données triées (D T ) et les données de commande (D C ) comportent une pluralité de paramètres, lesdits paramètres étant choisis parmi une liste de paramètres comprenant : - des paramètres de position (X’’ O’ , Y’’ O’ , Z’’ O’ ) ; - des paramètres d’orientation (α, β, γ, θ ; q x , q y , q z , q w ) ; - une configuration (Conf) de l’objet (700) pour sa prise (a, b, c, d). Méthode de génération selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, dans laquelle le critère de qualité de la prise d’objet (Q MSV ) est fonction de caractéristiques géométriques de points de contact entre le préhenseur (300) et ledit objet (700). Méthode de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans laquelle l’étape de tri (E’3) est réalisée à partir d’un simulateur adapté pour générer une cinématique du préhenseur (300) du système robotisé (10) et des collisions de ce préhenseur (300) avec l’objet (700), ledit simulateur étant apte à donner des qualités de prise d’objet (Q MSV ) pour les données de base (D B ) et les données supplémentaires (D S ). Méthode de génération selon la revendication 4, dans laquelle l’ensemble des données triées (D T ) sont associées à des manières de prise de l’objet (700) respectant les conditions suivantes : - il n’y a pas de collision avec la table (800) ; - l’objet (700) est soulevé avec succès de la table (800) ; - la qualité de prise d’objet (Q MSV ) est supérieure à 0. Méthode de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans laquelle le premier auto-encodeur variationnel (HGG VAE) et le second auto-encodeur variationnel (QGG VAE) comprennent chacun un codeur (910), un décodeur (940) et une fonction de coût et en ce qu’une divergence de Kullback-Leibler est ajoutée à ladite fonction de coût. Méthode de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans laquelle la quantité de données de base (D B ) collectées dépend de la complexité de l’objet (700). Méthode de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans laquelle le préhenseur (300) comportant une pluralité d’articulations, ledit préhenseur (300) comprend un nombre d’actionneurs plus faible que le nombre de degrés de liberté permis par lesdites articulations. Méthode de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans laquelle les données de commande (D C ) sont stockées dans une base de données (500), ladite base de données (500) étant accessible pour la commande du préhenseur (300) du système robotisé (10). Procédé pour la commande d’un préhenseur (300) d’un système robotisé (10), ledit préhenseur (300) comportant un support (310) et au moins deux doigts mobiles (322, 323) par rapport audit support (310) pour prendre un objet (700), ledit procédé comportant : - une étape de détermination (E1) de la configuration (Conf) de positionnement dudit objet (700) ; - une étape de sélection (E2), dans une base de données (500), de données de commande (D C ) en fonction de la configuration (Conf) de positionnement dudit objet (700), lesdites données de commande (D C ) étant exploitables par le système robotisé (10) en vue de commander le préhenseur (300) pour prendre l’objet (700) de manière optimale, lesdites données de commande (D C ) étant générées par une méthode de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Système robotisé comportant un préhenseur (300), ledit préhenseur (300) comportant un support (310) et au moins deux doigts mobiles (322, 323) par rapport audit support (310) pour prendre un objet (700), ledit système robotisé (10) comportant : - un dispositif de détermination (610) de la configuration de positionnement (Conf) dudit objet (700) ; - un dispositif d’envoi (620) vers une base de données (500) d’une requête (Req (Conf)) pour l’obtention de données de commande (D C ), ladite requête (Req (Conf)) comportant une information sur la configuration de positionnement (Conf) dudit objet (700) ; - un dispositif de réception (630) de données de commande (D C ) provenant de la base de données (500), lesdites données de commande (D C ) étant exploitables par le système robotisé (10) en vue de commander le préhenseur (300) pour prendre l’objet (700) de manière optimale, lesdites données de commande (D C ) étant générées par une méthode de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 9.