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Thèse soutenue

De la modélisation prédictive du comportement pathologique à l'application dans l'intéraction Robot-Patient

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Auteur / Autrice : Ludovic Saint-Bauzel
Direction : Jean-Claude Guinot
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Robotique
Date : Soutenance en 2007
Etablissement(s) : Paris 6

Résumé

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Le cadre de mon travail de thèse traite du développement de solutions d'assistance robotisée pour l'aide des personnes atteintes de troubles du fonctionnels. La problématique qui est posée ici est l'apport des réseaux de neurones pour la modélisation du mouvement des personnes atteintes par le syndrome cérébelleux. Dans le but d'améliorer la commande d'un robot d'assistance (Monimad), mon travail a consisté à développer des solutions qui permettent de fournir un modèle interne du mouvement d'une personne atteinte par le syndrome cérébelleux. Pour accomplir ce travail, une phase d'enregistrement de données a été mise en place pour des personnes saines et pour des personnes touchées par le syndrome cérébelleux. La modélisation a été déclinée en trois types : Génération de trajectoire : une simulation de mouvement réel a été mise en place avec des réseaux de neurones et comparée avec d'autres méthodes du domaine du controle optimal. Prédiction : une prédiction des mouvements futurs du patient est obtenue avec des réseaux de neurones, cette prédiction présente les propriétés de généralisation et de spécialisation. Son bon fonctionnement est validé sur des mouvements de patients. Observation : un outil de reconstruction basé sur les réseaux de neurones est proposé pour à partir d'une donnée angulaire reconstruire l'état d'une personne dans un mouvement de verticalisation. Enfin toutes ces modélisations sont appliquées à des mouvements de personnes atteintes du syndrôme cérébelleux qui utilisent une interface d'assistance. Ces méthodes de modélisation sont validées sur ce protocole.