Constellation, le dépôt institutionnel de l'Université du Québec à Chicoutimi

Résumé

Ce mémoire s’inscrit dans la dynamique de l’industrie 5.0, où l’interaction avancée entre humains et robots devient un levier stratégique pour renforcer la flexibilité, la sécurité et la performance des systèmes de production. L’étude se concentre sur l’optimisation des trajectoires de bras robotiques opérant à proximité d’opérateurs humains dans le cadre spécifique du désassemblage de batteries de véhicules électriques, une tâche à la fois complexe, sensible et à haut risque.

L’objectif principal est de garantir un haut niveau de sécurité pour les opérateurs tout en assurant des trajectoires précises, efficaces et réactives pour le bras robotique. Pour ce faire, une architecture logicielle complète a été développée intégrant plusieurs composantes complémentaires : une cartographie 3D dynamique de l’environnement, construite à l’aide de la bibliothèque OctoMap ; un module IETA simplifié (modélisation Time To Collision dans ROS2) pour l’évaluation proactive des risques de collision ; une planification globale hybride basée sur les algorithmes Thêta* et D* Lite ; et un planificateur local TEB (Timed Elastic Band) pour l’adaptation fine des trajectoires en présence d’obstacles dynamiques. Les résultats expérimentaux obtenus en simulation montrent que cette architecture permet de concilier robustesse, adaptabilité et efficacité. La combinaison Thêta* et D* Lite assure une planification fluide et réactive, tandis que TEB améliore localement la fluidité du mouvement sans compromettre la sécurité. L’ensemble du système est déployé dans l’environnement ROS2/MoveIt2 avec un bras robotique UR5 simulé.

Au-delà des performances techniques, cette démarche ouvre des perspectives concrètes pour une robotique collaborative plus sûre et plus intelligente, capable de s’adapter à la complexité croissante des environnements industriels. L’approche développée peut être généralisée à d’autres scénarios de manipulation robotique dans le cadre de l’économie circulaire et des systèmes de production durables.

This thesis is part of the industry 5.0 movement, where advanced human-robot interaction emerges as a strategic lever to enhance flexibility, safety, and performance in production systems. The study focuses on optimizing the trajectories of robotic arms operating near human operators, within the specific context of electric vehicle battery disassembly, a complex, sensitive, and high-risk task.

The main objective is to ensure a high level of operator safety while enabling the robotic arm to execute precise, efficient, and reactive trajectories. To achieve this, a comprehensive software architecture has been developed, integrating several complementary components: a dynamic 3D mapping of the environment built using the OctoMap library; a simplified IETA module (Time To Collision modeling within ROS2) for proactive collision risk assessment; a hybrid global planner combining Thêta* and D* Lite algorithms; and a local planner based on the Timed Elastic Band (TEB) algorithm for fine trajectory adaptation in the presence of dynamic obstacles.

Experimental results obtained in simulation show that this architecture successfully balances robustness, adaptability and efficiency. The combination of Thêta* and D* Lite ensures smooth and reactive global planning, while TEB improves local trajectory smoothness without compromising safety. The entire system is implemented within the ROS2/MoveIt2 ecosystem using a simulated UR5 robotic arm.

Beyond technical performance, this work opens concrete perspectives for safer and smarter collaborative robotics, capable of adapting to the increasing complexity of industrial environments. This suggested methodology has the potential to be broadened to encompass additional robotic manipulation contexts within the framework of the circular economy and sustainable manufacturing systems.