Modélisation et commande d'un exosquelette du membre supérieur

Modeling and control of an upper extremity exoskeleton

• Auteur / Autrice : Salam Moubarak
• Direction : Tanneguy Redarce
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Energie et systèmes
• Date : Soutenance le 16/07/2012
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : AMPERE - Génie Electrique, Electromagnétisme, Automatique, Microbiologie Environnementale et Applications (Rhône)
• Jury : Président / Présidente : Janan Zaytoon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Tanneguy Redarce, Janan Zaytoon, Véronique Perdereau, Yacine Amirat, Minh Tu Pham, Richard Moreau, Tomas Pajdla, Alessandro Farnè
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Véronique Perdereau, Yacine Amirat

Mots clés

Mots clés contrôlés

Orthèses

Robotique

Mots clés libres

Robotique

Exosquelette

Robots en série

Modélisation

Compensation de gravité

Simulation

Identification

Calibrage

Commande

Robotics

Exoskeleton

Serial robots

Modeling

Gravity compensation

Simulation

Identification

Calibration

Control

Résumé

Ce travail présente le développement d’un robot exosquelette du membre supérieur pour des applications expérimentales dans le domaine des neurosciences. Le premier chapitre présente une description générale de l’anatomie du bras humain et introduit les principaux mouvements de l’épaule, du coude, et du poignet. Puis, l’état de l’art en matière d’exosquelettes et leurs différentes applications, fonctionnalités et limitations sont dressés. Le deuxième chapitre traite la conception mécanique et la plateforme électronique de notre prototype. Le calibrage et le traitement des signaux de commande et des retours codeurs sont abordés. Les modèles géométriques et cinématiques ainsi que les modèles dynamiques théoriques du robot sont calculés, simulés, et validés. Dans le troisième chapitre, la procédure d’identification des paramètres dynamiques de base du robot est présentée. Elle permet d’aboutir à une estimation du modèle dynamique réel utilisé dans la commande de l’exosquelette. Ensuite, une nouvelle méthode pour la compensation de gravité du robot est développée et validée, elle offre une alternative de commande plus simple et plus robuste et permet d’exécuter des manipulations dans un mode passif et transparent. Dans le dernier chapitre, la commande de l’exosquelette est abordée, trois stratégies de commande sont présentées, testées, et comparées. Une commande basée sur la compensation de la gravité et des frottements s’est avérée particulièrement appropriée pour nos manipulations. Puis, un protocole expérimental est mis au point pour un échantillon de douze personnes. Il permet l’évaluation des habilités visuelles et proprioceptives de l’homme à reconnaitre explicitement et implicitement ses propres mouvements reconstruits parmi d’autres. Enfin, une analyse statistique exhaustive des résultats est menée. Elle met en évidence une discrimination implicite entre les mouvements de soi et d’autrui, traduite par un avantage substantiel dans la reconnaissance des spécificités des mouvements reconstruits de soi par rapport à d’autrui.

This work presents the development of an upper extremity exoskeleton for experimental applications in the neuroscience field. The first chapter gives a general description of the anatomy of the human arm and introduces the major movements of the shoulder, elbow, and wrist joints. Then, the state of the art of exoskeletons and their different applications, features, and limitations are presented. The second chapter presents the mechanical design and the electronic platform our prototype. The calibration and signal processing procedures of the control and encoder feedback signals are discussed. The geometric, kinematic and dynamic models of the robot are calculated, simulated and validated. In the third chapter, the identification of the dynamic parameters of the robot is treated. It leads to an estimate of the real dynamic model employed in the control of the exoskeleton. Then, a new method for the gravity compensation of serial robots is developed and validated. It offers a simple and robust control alternative and the possibility to operate in a passive and transparent mode. In the last chapter, the control of the exoskeleton is addressed, three control strategies are presented, tested and compared. A control based on the gravity and friction compensation was particularly appropriate for our applications. Then, an experimental protocol is developed and applied on a sample of twelve persons. It allows the evaluation of the visual and proprioceptive abilities of humans to explicitly or implicitly recognize their own movements. Finally, an exhaustive statistical analysis of the results is conducted. It gives substantial evidence of an implicit discrimination between self and others’ movements manifested by a clear advantage in the recognition of the specificities of ones own movements reconstructed among others.