Brevet FR3163885A1 — publié le 20260102

Le présent document concerne un procédé de normalisation du positionnement d’un objet (2) par rapport à un robot (4), ledit robot (4) comprenant une base (4a) et un bras robotisé (4b) sur lequel est monté à une extrémité (4b-1) du bras robotisé (4b) un dispositif de prise d’images (6), le procédé comprenant : obtention (EA) d’une pluralité de données prédéterminées , génération (EB) d’une position aléatoire P random , déplacement (EC) de la base (4a) ou de l’objet (2) à ladite position aléatoire P random de sorte que l’ensemble soit dans une première configuration, estimation (ED) d’une première matrice de transformation de l’objet (2) à la base (4a) M base_model_1 , calcul (EE) d’une matrice de transformation de la base (4a) à l’extrémité (4b-1) du bras robotisé (4b) M base_end_expected , de sorte que l’ensemble soit dans une seconde configuration, déplacement (EF) du bras robotisé (4b) de sorte que l’ensemble soit dans la seconde configuration, et estimation (EG) d’une seconde matrice de transformation de l’objet (2) à la base (4a) M base_model_2 dans la seconde configuration. Figure de l’abrégé : Figure 1 Procédé de normalisation du positionnement d’un objet par rapport à un robot Le présent document concerne un procédé de normalisation du positionnement d’un objet par rapport à un robot. Dans le domaine de la robotique, la détermination du positionnement d’un objet dans l’espace et sur lequel on souhaite effectuer une action est soumise à une certaine précision, ou répétabilité, qui dépend de diverses conditions de mesure telles que les conditions d'éclairage et le positionnement relatif entre un système de mesure (par exemple un dispositif de prise d’images tel qu’une caméra) et l'objet. En effet, l’outil de mesure est habituellement positionné sur un bras robotisé ce qui crée une incertitude liée à ce positionnement. Les solutions existantes pour augmenter la précision de positionnement de systèmes comprenant un bras robotisé et une caméra montée se concentrent sur la minimisation des imprécisions de calibration entre le bras robotisé et la caméra, appelée calibration main-œil (ou « hand-eye calibration » en anglais). La calibration main-œil est un processus qui vise à déterminer la relation géométrique entre la caméra et le bras robotisé afin de corriger les erreurs de positionnement. Cette calibration est généralement réalisée en effectuant des mesures précises et en utilisant des algorithmes de traitement d'image pour estimer les paramètres de transformation entre la caméra et le bras robotisé. Cependant, malgré les efforts pour minimiser les imprécisions de calibration, il subsiste toujours une certaine incertitude qui affecte le positionnement mesuré ou observé de l'objet. D'autres approches consistent à utiliser des outils de mesure plus avancés, tels que des caméras haute résolution ou des scanners laser. Ces outils permettent d'obtenir des données plus précises et détaillées sur l'objet à mesurer. Les caméras haute résolution offrent une meilleure résolution d'image, ce qui permet de capturer plus de détails et de réduire les erreurs de mesure. Les scanners laser, quant à eux, utilisent des faisceaux laser pour numériser la surface de l'objet et obtenir des informations tridimensionnelles précises. Ces outils de mesure avancés sont souvent utilisés dans des applications nécessitant une grande précision. Bien que ces outils améliorent la précision de mesure, ils ne résolvent pas complètement le problème de répétabilité du positionnement de l'objet. Par ailleurs, ces solutions nécessitent que l'utilisateur effectue des procédures de calibration spécifiques, souvent longues. Il existe donc un besoin de rendre répétable le positionnement d’un objet dans l’espace pour des systèmes robotisés. Résumé À cet effet, le présent document propose un procédé de normalisation du positionnement d’un objet par rapport à un robot, le robot et l’objet formant un ensemble, ledit robot comprenant une base et un bras robotisé sur lequel est monté à une extrémité du bras robotisé un dispositif de prise d’images, le procédé comprenant : obtention d’une pluralité de données prédéterminées comprenant une matrice de transformation prédéterminée de l’objet par rapport au dispositif de prise d’images, dite matrice de référence M cam_model_ref , et une matrice de transformation de l’extrémité du bras robotisé au dispositif de prise d’images M end_cam, génération d’une position aléatoire P random , déplacement de la base ou de l’objet à ladite position aléatoire P random de sorte que l’ensemble soit dans une première configuration, estimation d’une première matrice de transformation de l’objet à la base M base_model_1 dans la première configuration de l’ensemble, à partir de M cam_model_ref et M base_model_1 , calcul d’une matrice de transformation de la base à l’extrémité du bras robotisé, dite matrice attendue M base_end_expected , de sorte que l’ensemble soit dans une seconde configuration, la matrice de transformation de l’objet au dispositif de prise d’images dans la seconde configuration correspondant à M cam_model_ref , déplacement du bras robotisé de sorte que l’ensemble soit dans la seconde configuration, et estimation d’une seconde matrice de transformation de l’objet à la base M base_model_2 dans la seconde configuration. Par matrice de transformation, on entend des matrices de transformation affine effectuant des transformations linéaires pouvant correspondre par exemple à l’une ou une combinaison des opérations suivantes : translation, rotation, mise à l’échelle (« scaling » en anglais), réflexion, cisaillement. Par matrice de transformation d’un premier élément à un second élément, on entend une matrice de transformation de la position du premier élément à la position du second élément. Les matrices de transformation peuvent comprendre une sous-matrice de rotation et un vecteur de translation. Plus particulièrement, les matrices de transformation peuvent être des matrices de dimension 4 x 4, la sous-matrice de rotation peut être formée par les trois premières lignes et les trois premières colonnes, et le vecteur de translation peut être formé par la quatrième colonne. Les trois premières composantes du vecteur de translation (sur les trois premières lignes) peuvent correspondre à des translations suivant trois axes X, Y, Z d’un repère tridimensionnel. La quatrième composante du vecteur de translation (sur la quatrième ligne) peut correspondre à une mise à l’échelle (« scaling » en anglais). Il est à comprendre que la position du dispositif de prise d’images correspond à la position d’un objectif du dispositif de prise d’images. La première configuration de l’ensemble correspond à une configuration dans laquelle l’objet est à une première position relative du robot (sa base plus particulièrement). M end_cam peut aussi bien être calculée/déterminée à l’aide une calibration main-œil à l’initialisation du procédé. Le procédé permet un positionnement précis et répétable de l'objet dans l’espace, plus précisément par rapport au robot. En effet, la position de l’objet par rapport au robot (sa base plus particulièrement) est fonction de plusieurs transformations: Une transformation affine de la base du robot à l’extrémité du bras robotisé ; Une transformation affine de l’extrémité du bras robotisé au dispositif de prise d’images ; Une transformation affine du dispositif de prise d’images à l’objet. Si l’on considère les incertitudes des transformations précitées, on constate que : L’incertitude liée à la transformation affine de la base du robot à l’extrémité du bras robotisé est inférieure aux incertitudes des deux autres transformations affines, étant donné que le robot présente une précision supposée satisfaisante. En outre cette incertitude est indépendante de la position ou configuration du robot ; L’incertitude liée à la transformation affine de l’extrémité du bras robotisé au dispositif de prise d’images est fixe car elle est liée à M end_cam qui est prédéterminée, Seule l’incertitude liée à la transformation affine du dispositif de prise d’images à l’objet est paramétrable/contrôlable, cette incertitude dépendant de la configuration de l’ensemble. Le procédé permet donc de réduire l’incertitude liée à la transformation affine du dispositif de prise d’images à l’objet afin d’avoir une seconde matrice de transformation de l’objet à la base M base_model_2 la plus précise possible. Cette normalisation du positionnement améliore la précision et la fiabilité des actions effectuées sur l'objet à l'aide du bras robotisé et du dispositif de capture d'images. Le procédé élimine la nécessité de procédures de calibration complexes, ce qui se traduit par une amélioration globale des performances et de l'efficacité (i.e. une réduction de l’incertitude globale). Dit autrement, le procédé permet de contrebalancer l’incertitude liée à M end_cam (pouvant être issue d’une calibration main-œil). M base_end _expected peut être égale au produit de M base_model_1, M cam_model _ref -1 et M end_cam -1 . En d’autres termes, M base_end _expected = M base_model_1 * M cam_model _ref -1 * M end_cam -1 . M cam_model _ref -1 correspond à la matrice inverse de M cam_model _ref . Dit autrement, M cam_model _ref -1 correspond à une matrice M model _cam _ref de transformation prédéterminée de l’objet au dispositif de prise d’images. M end_cam -1 correspond à la matrice inverse de M end_cam . Dit autrement, M end_cam -1 correspond à une matrice M cam_end de transformation du dispositif de prise d’images à l’extrémité du bras robotisé. Cette approche permet un calcul précis et cohérent de M base_end_expected , en prenant en compte les relations géométriques entre le bras robotisé, le dispositif de prise d'images et l'objet lui-même. Le dispositif de prise d’images peut être apte à capturer des images tridimensionnelles. Ainsi, le dispositif est capable de collecter des informations non seulement sur les aspects bidimensionnels des objets, mais aussi sur leur structure tridimensionnelle. Cela permet d'améliorer la précision du positionnement de l'objet dans l'espace, car les informations tridimensionnelles peuvent être utilisées pour une meilleure estimation de la position et de l'orientation de l'objet par rapport au bras robotisé. Cette fonctionnalité renforce la capacité du procédé à réaliser un positionnement précis et répétable de l'objet. Par exemple, les images tridimensionnelles peuvent être des nuages de points. En capturant des nuages de points, le dispositif de prise d'images peut fournir des données plus détaillées et précises sur la géométrie et la forme des objets. La pluralité de données prédéterminées peut comprendre en outre une image modélisée tridimensionnelle CAO de l’objet, et dans lequel l’estimation de M base_model_1 et/ou l’estimation de M base_model_2 est effectuée par comparaison entre une image tridimensionnelle courante de l’objet capturée par le dispositif de prise d’images et une image modélisée tridimensionnelle CAO de l’objet. Par image modélisée tridimensionnelle CAO, on entend une représentation numérique détaillée créée à l’aide d’un logiciel de Conception Assistée par Ordinateur (CAO). Cette comparaison permet d'estimer avec précision M base_model_1 lors de la configuration initiale de l’ensemble (première configuration), ainsi que M base_model_2 lors de la configuration ultérieure de l’ensemble (seconde configuration). En utilisant des techniques de comparaison et d'analyse d'images, le procédé peut détecter les différences entre l'image modélisée et l'image courante. Cela contribue à améliorer la précision et la fiabilité du positionnement de l'objet, en s'assurant qu'il est aligné de manière optimale par rapport à la base du robot. La comparaison entre l’image tridimensionnelle courante de l’objet capturée par le dispositif de prise d’images et l’image modélisée tridimensionnelle CAO de l’objet peut être effectuée par un algorithme ICP. L'algorithme ICP (« Iterative Closest Point » en anglais ou Point le plus Proche Itératif en français) permet d’aligner et estimer la transformation entre deux ensembles de points tridimensionnels. En utilisant l'algorithme ICP, le procédé peut trouver la meilleure correspondance entre les points de l'image tridimensionnelle courante de l'objet et les points du modèle CAO de l'objet (l’image modélisée tridimensionnelle CAO). Cela permet d'estimer avec précision la position de l'objet par rapport au robot, en prenant en compte les déformations et les variations possibles entre l'image courante et l’image modélisée CAO. La comparaison entre l’image tridimensionnelle courante de l’objet capturée par le dispositif de prise d’images et l’image modélisée tridimensionnelle CAO de l’objet peut être effectuée par un algorithme LINEMOD. L'algorithme LINEMOD (« Local Image Descriptor Matching » en anglais) est une méthode de correspondance d'images qui utilise des descripteurs locaux pour identifier et aligner des objets. En utilisant l'algorithme LINEMOD, le procédé peut extraire des descripteurs locaux ainsi qu’une image 2D en couleurs à partir de l'image tridimensionnelle courante de l'objet et du modèle CAO de l'objet. Ces descripteurs représentent des caractéristiques distinctives de l'objet, telles que les contours, les coins ou les textures. L'algorithme LINEMOD compare ensuite les descripteurs extraits et l’image 2D en couleurs pour trouver les correspondances les plus similaires entre l'image courante et le modèle CAO. En utilisant cette méthode de correspondance d'images, le procédé peut estimer avec précision la position de l'objet par rapport au robot, en prenant en compte les caractéristiques visuelles de l'objet. Cela permet d'améliorer la précision et la fiabilité du positionnement de l'objet, en garantissant un alignement optimal entre l'objet réel (l’image tridimensionnelle courante) et sa représentation virtuelle (l’image modélisée tridimensionnelle CAO). L'utilisation de l'algorithme LINEMOD offre également des avantages en termes de robustesse et de vitesse de traitement. Il est capable de gérer des variations d'éclairage, de perspective et de pose de l'objet, ce qui le rend adapté à des environnements réels et dynamiques. De plus, l'algorithme LINEMOD est efficace en termes de temps de calcul, ce qui permet une exécution rapide du procédé de comparaison entre l'image courante et le modèle CAO. Le procédé peut comprendre en outre : (h) calcul d’une matrice M diff égale au produit de M base_model_1 et M base_model_2 -1 . Par produit entre deux matrices, on entend le produit matriciel entre lesdites deux matrices. M diff représente l’écart entre les estimations de l’étape (d) et l’étape (g) (i.e. entre M base_model_1 et M base_model_2 ). Dans le cas où les deux matrices M base_model_1 et M base_model_2 sont sensiblement identiques, M diff est sensiblement égale à la matrice identité. M diff peut comprendre une sous-matrice de rotation R diff et un vecteur de translation comportant trois composantes de translation suivant trois axes d’un repère tridimensionnel, les étapes (d) à (h) étant répétées jusqu’à ce qu’un angle de rotation de R diff soit inférieur ou égale à un angle seuil, et jusqu’à ce que les trois composantes de translation soient inférieures ou égales à une valeur seuil. Par exemple, l’angle seuil peut être compris entre 0.0005 et 0.002 radians, de préférence égal à 0.001 radians. Par exemple, la valeur seuil peut être comprise entre 0.025mm et 0.075mm, de préférence égale à 0.05mm. En effectuant cette répétition, le procédé permet de paramétrer un niveau de précision souhaité. En fixant un angle seuil et une valeur seuil appropriés, le procédé peut déterminer quand la différence entre les deux positions estimées de l'objet est suffisamment faible pour garantir un positionnement précis et stable. Lorsque ces conditions sont satisfaites, le procédé peut considérer que le positionnement de l'objet est suffisamment précis et mettre à fin à la boucle (la répétition de (d) à (h)). Cette caractéristique assure une meilleure précision et fiabilité du positionnement de l'objet, en permettant au procédé de converger vers une solution optimale. Elle permet également de réduire les erreurs de positionnement et d'améliorer la cohérence des actions effectuées sur l'objet à l'aide du bras robotisé. Selon cet aspect, le procédé permet de contrôler l’incertitude liée à la transformation du dispositif de prise d’images à l’objet afin d’avoir M base _objet_1 la plus proche de M base_objet_2 . Le présent document peut concerner également un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon le type précité lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Le programme informatique comprend des instructions spécifiques qui guident le processeur dans l'exécution des différentes étapes du procédé, telles que la capture d'images, le traitement des données, l'estimation des positions de l'objet, le calcul des différences, etc. En exécutant ce programme informatique sur un processeur, il devient possible d'automatiser et de réaliser le procédé de manière efficace et précise. Le programme informatique permet au processeur de traiter les données d'entrée, de réaliser les calculs nécessaires et de générer les résultats correspondants. Cela permet d'obtenir un positionnement précis et répétable de l'objet par rapport à la base du robot, en utilisant le procédé du type précité. L'utilisation de ce programme informatique facilite également la mise en œuvre du procédé, car il fournit des instructions claires et structurées pour guider le processeur tout au long du processus. Cela permet d'assurer une exécution cohérente et fiable du procédé, en minimisant les erreurs humaines et en garantissant une précision constante. Autrement dit, ce programme informatique permet de mettre en œuvre de manière efficace et précise le procédé du type précité lorsqu'il est exécuté par un processeur. Il facilite l'automatisation du procédé et garantit un positionnement précis et répétable de l'objet par rapport à la base du robot. Le présent document peut concerner également un support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon le type précité lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Le support d'enregistrement non transitoire peut prendre la forme d'un disque dur, d'une clé USB, d'un CD-ROM, d'un DVD ou de tout autre support de stockage capable de contenir et de lire des données informatiques. En enregistrant le programme nécessaire à la mise en œuvre du procédé sur ce support d'enregistrement non transitoire, il devient possible de le distribuer et de le transporter facilement. Lorsqu'il est inséré dans un ordinateur et exécuté par un processeur, le programme est capable de guider le processeur dans l'exécution des différentes étapes du procédé. Ce support d'enregistrement non transitoire permet donc de rendre le procédé accessible et utilisable sur différents ordinateurs. Il offre une solution pratique pour mettre en œuvre le procédé sans avoir besoin d'une connexion Internet ou d'un téléchargement en ligne. Autrement dit, ce support d'enregistrement non transitoire contenant le programme nécessaire à la mise en œuvre du procédé permet de faciliter l'utilisation et la diffusion du procédé, en offrant une solution portable et accessible pour son exécution sur différents ordinateurs. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : FIG. 1 illustre les différentes étapes d’un procédé de normalisation du positionnement d’un objet par rapport à un robot selon le présent document, FIG. 2 est une vue schématique de profil d’un objet et d’un robot sur lequel est monté un dispositif de prise d’images, lors d’une première étape du procédé de la FIG. 1 , FIG. 3 est un point de vue du dispositif de prise d’images dans la configuration de la FIG. 2 , FIG. 4 est une vue schématique de profil d’un objet et d’un robot sur lequel est monté un dispositif de prise d’images, lors d’une deuxième étape du procédé de la FIG. 1 , FIG. 5 est un point de vue du dispositif de prise d’images dans la configuration de la FIG. 4 , FIG. 6 est une vue schématique de profil d’un objet et d’un robot sur lequel est monté un dispositif de prise d’images, lors d’une deuxième étape du procédé de la FIG. 1 , et FIG. 7 est un point de vue du dispositif de prise d’images dans la configuration de la FIG. 6 . La FIG. 1 illustre les différentes étapes d’un procédé de normalisation du positionnement d’un objet par rapport à un robot selon le présent document. La FIG. 2 représente schématiquement l’objet 2 qui comprend un premier élément parallélépipédique 2a et un second élément cylindrique 2b. Le robot 4 comprend une base 4a depuis laquelle s’étend un bras robotisé 4b. Le robot 4 et l’objet 2 forment un ensemble. A l’extrémité 4b-1 du bras robotisé 4b est monté un dispositif de prise d’images 6 orienté de sorte à capturer des images de l’objet 2. Lors d’une étape EA, on obtient une pluralité de données prédéterminées comprenant une matrice de transformation prédéterminée de l’objet 2 par rapport au dispositif de prise d’images 6, dite matrice de référence M cam_model_ref , et une matrice de transformation de l’extrémité 4b-1 du bras robotisé 4b au dispositif de prise d’images 6 M end_cam, Par exemple, on a : Pour les matrices de transformation de cette section, la sous-matrice formée par les trois premières colonnes et les trois premières colonnes correspond à une matrice de rotation R d’un angle α autour d’un axe de rotation dirigé suivant un vecteur unitaire . La quatrième colonne correspond à un vecteur de translation qui comprend comme trois premières composantes (i.e. suivant les trois premières lignes) les translations suivant trois axes X, Y, Z d’un repère tridimensionnel exprimés en mètres, et comme quatrième composante (i.e. suivant la quatrième ligne) la mise à l’échelle (ici égale à 1). Par exemple, selon le repère tridimensionnel, on peut avoir : et , avec c=cos(α) et s=sin(α). La position de référence de l’objet correspond à la configuration représentée sur la FIG. 2 . La FIG. 2 illustre plus spécifiquement les différentes matrices de transformation : - M base_end est une matrice de transformation de la position de l’extrémité 4a-1 de la base 4a du robot 4 en contact avec le sol à l’extrémité 4b-1 du bras robotisé 4b sur laquelle est montée la caméra 6 ; - M end_cam est la matrice de transformation de la position de l’extrémité 4b-1 à la position de l’objectif de la caméra 6 ; et - M cam_model_ref est la matrice de transformation de la position de l’objectif de la caméra 6 à un point médian entre les éléments 2a, 2b de l’objet 2. Comme représenté sur la FIG. 3 , les éléments 2a, 2b de l’objet 2 sont centrés sur l’ouverture angulaire du dispositif de prise d’images 6 dans la position de référence. Lors d’une étape EB, on génère une position aléatoire P random . Lors d’une étape EC, et selon ce mode de réalisation, on déplace le robot 4 (plus particulièrement la base 4a) à ladite position aléatoire P random de sorte que l’ensemble soit dans une première configuration représentée sur la FIG. 4 . Plus spécifiquement, la première configuration de l’ensemble correspond à une configuration dans laquelle l’extrémité 4a-1 de la base 4a est positionnée à P random . De cette manière, on introduit une variabilité dans le positionnement du robot 4 par rapport à l'objet 2. Ce caractère aléatoire permet de simuler des scénarios réels dans lesquels l'objet 2 peut être placé dans différentes positions par rapport au robot 4. En générant une position aléatoire, on garantit la capacité à positionner l'objet 2 avec précision et de manière répétée, quel que soit son emplacement initial. Comme illustré sur la FIG. 5 , les éléments 2a, 2b de l’objet 2 sont décalés par rapport au centre de l’ouverture angulaire du dispositif de prise d’images 6. Il en résulte une distorsion de ce qui est observé par le dispositif de prise d’images 6, notamment à cause des effets de bord. Les motifs 2a-1 et 2b-1 des éléments 2a, 2b de l’objet 2 obtenus précédemment (sur la FIG. 3 ) ne concordent donc pas avec le point de vue du dispositif de prise d’images 6. Lors d’une étape ED, on estime une première matrice de transformation de l’objet 2 à la base 4a M base_model_1 dans la première configuration de l’ensemble. Suivant les exemples de matrices précédents, on obtient : Lors d’une étape EE, à partir de M cam_model_ref et M base_model_1 , on calcule une matrice de transformation de la base 4a à l’extrémité 4b-1 du bras robotisé 4b, dite matrice attendue M base_end_expected , de sorte que l’ensemble soit dans une seconde configuration, la matrice de transformation de l’objet 2 au dispositif de prise d’images 6 correspondant à M cam_model_ref dans la seconde configuration, avec M base_end _expected = M base _model _1 * M cam _model_ref -1 * M end_cam -1 . L’inverse de la matrice de transformation du dispositif de prise d’images 6 à l’objet 2, soit M -1 cam_model , correspond à la matrice de transformation de l’objet 2 au dispositif de prise d’images 6. L’inverse de la matrice de transformation de l’extrémité 4b-1 du bras robotisé 4b au dispositif de prise d’images 6, soit M -1 end_cam , correspond à la matrice de transformation du dispositif de prise d’images 6 à l’extrémité 4b-1 du bras robotisé 4b. Suivant les exemples de matrices précédents, on obtient : Lors d’une étape EF, on déplace le bras robotisé 4b de sorte que l’ensemble soit dans la seconde configuration, représentée sur la FIG. 6 . Le dispositif de prise d’images 6 est ainsi positionné au-dessus de l’objet 2, de manière à ce que l’objet 2 soit centré sur l’ouverture angulaire du dispositif de prise d’images 6 tel que représenté sur la FIG. 7 . On observe alors sur la FIG. 7 que les motifs 2a-1 et 2b-1 des éléments 2a, 2b de l’objet 2 concordent sensiblement avec ce qui est observé par le dispositif de prise d’images 6. Lors d’une étape EG, on estime une seconde matrice de transformation de l’objet (2) à la base (4a) M base_model_2 dans la seconde configuration de l’ensemble. Suivant les exemples de matrices précédents, on obtient : Lors d’une étape EH, on calcule une matrice M diff égale au produit de M base _model _1 et M base _model _2 -1 . Suivant les exemples de matrices précédents, on obtient : Le calcul de M diff permet d'évaluer la répétabilité et la précision du processus de positionnement. Cette mesure fournit des données sur l'efficacité du procédé à réduire la variabilité et l'incertitude du positionnement de l'objet 2. Elle démontre aussi la capacité du procédé à positionner l'objet 2 de manière cohérente et précise par rapport à la base 4a du robot 4. On remarque que M diff est ici sensiblement identique à une matrice identité, on peut donc en déduire que la précision du positionnement obtenue est satisfaisante. Une autre évaluation de la précision et répétabilité est à travers le calcul de l’angle θ rattaché à M diff qui vérifie : , avec R diff la sous-matrice de M diff formée par les trois premières colonnes et les trois premières colonnes, R diff étant une matrice de rotation. θ est un angle exprimé en radians, et est ici égal à 0.002098797 radians. Selon un aspect, ED à EH peuvent être répétées jusqu’à ce qu’au moins l’un des critères suivants soit respecté : - θ est inférieure à une valeur seuil θ seuil , par exemple θ seuil est égal à 0.001 radians. - les trois premières composantes du vecteur colonne de la quatrième colonne sont chacune inférieure à une valeur seuil, par exemple la valeur seuil est égale à 0.00005m. Ici les deux critères ne sont pas respectés, on répète donc les étapes ED à EH jusqu’à ce qu’au moins l’un des critères ci-dessus soit valide. Procédé de normalisation du positionnement d’un objet (2) par rapport à un robot (4), le robot (4) et l’objet (2) formant un ensemble, ledit robot (4) comprenant une base (4a) et un bras robotisé (4b) sur lequel est monté à une extrémité (4b-1) du bras robotisé (4b) un dispositif de prise d’images (6), le procédé comprenant : obtention (EA) d’une pluralité de données prédéterminées comprenant une matrice de transformation prédéterminée de l’objet (2) par rapport au dispositif de prise d’images (6), dite matrice de référence M cam_model_ref , et une matrice de transformation de l’extrémité (4b-1) du bras robotisé (4b) au dispositif de prise d’images (6) M end_cam, génération (EB) d’une position aléatoire P random , déplacement (EC) de la base (4a) ou de l’objet (2) à ladite position aléatoire P random de sorte que l’ensemble soit dans une première configuration, estimation (ED) d’une première matrice de transformation de l’objet (2) à la base (4a) M base_model_1 dans la première configuration de l’ensemble, à partir de M cam_model_ref et M base_model_1 , calcul (EE) d’une matrice de transformation de la base (4a) à l’extrémité (4b-1) du bras robotisé (4b), dite matrice attendue M base_end_expected , de sorte que l’ensemble soit dans une seconde configuration, la matrice de transformation de l’objet (2) au dispositif de prise d’images (6) dans la seconde configuration correspondant à M cam_model_ref , déplacement (EF) du bras robotisé (4b) de sorte que l’ensemble soit dans la seconde configuration, et estimation (EG) d’une seconde matrice de transformation de l’objet (2) à la base (4a) M base_model_2 dans la seconde configuration. Procédé selon la revendication précédente, M base_end _expected est égale au produit de M base_model_1, M cam_model _ref -1 et M end_cam -1 . Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le dispositif de prise d’images (6) est apte à capturer des images tridimensionnelles. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la pluralité de données prédéterminées comprend en outre une image modélisée tridimensionnelle CAO de l’objet (2), et dans lequel l’estimation de M base_model_1 et/ou l’estimation de M base_model_2 est effectuée par comparaison entre une image tridimensionnelle courante de l’objet (2) capturée par le dispositif de prise d’images (6) et une image modélisée tridimensionnelle CAO de l’objet (2). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la comparaison entre l’image tridimensionnelle courante de l’objet (2) capturée par le dispositif de prise d’images (6) et l’image modélisée tridimensionnelle CAO de l’objet (2) est effectuée par un algorithme ICP. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la comparaison entre l’image tridimensionnelle courante de l’objet (2) capturée par le dispositif de prise d’images (6) et l’image modélisée tridimensionnelle CAO de l’objet (2) est effectuée par un algorithme LINEMOD. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre : (h) calcul (EH) d’une matrice M diff égale au produit de M base _model _1 et M base _model _2 -1 . Procédé selon la revendication précédente, dans lequel M diff comprend une sous-matrice de rotation R diff et un vecteur de translation comportant trois composantes de translation suivant trois axes d’un repère tridimensionnel, les étapes (d) à (h) étant répétées jusqu’à ce qu’un angle de rotation de R diff soit inférieur ou égale à un angle seuil, et jusqu’à ce que les trois composantes de translation soient inférieures ou égales à une valeur seuil. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 8 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.