Commande d'un déambulateur robotisé par la caractérisation posturale

Control of a Robotic Walker from Postural Features

• Auteur / Autrice : Solenne Page
• Direction : Guillaume Morel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Robotique
• Date : Soutenance le 09/07/2018
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mécaniques, acoustique, électronique et robotique de Paris (2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des systèmes intelligents et de robotique (Paris ; 2009-....)
• Jury : Président / Présidente : Gérard Poisson
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Viviane Pasqui-Boutard, Ludovic Saint-Bauzel
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Christine Azevedo, Pierre Blazevic

Mots clés

Mots clés contrôlés

Robots mobiles

Capteurs (technologie)

Marche (locomotion)

Analyse du mouvement

Ambulateurs

Mots clés libres

Mobilité

Déambulateur robotisé

Caméra de profondeur

Déséquilibre

Analyse de la marche

Commande basée position

Mobility

Smart walkers

Depth camera

Imbalance

Walking analysis

Position control

Résumé

Le maintien de la mobilité des personnes âgées est un point essentiel pour leur permettre de rester autonome. Cette thèse propose de nouvelles approches et solutions pour trois types d'aides pour les personnes utilisant un déambulateur : l'aide à la prévention des chutes, l'aide au diagnostic et suivi des pathologies associées à la mobilité et l'assistance robotisée aux déplacements. Dans le cadre de la prévention des chutes, cette thèse présente un algorithme de détection des déséquilibres, la majorité des études existantes se portant sur la détection des chutes. Il permet une détection d'un déséquilibre en 600 ms et a été testé avec des sujets sains. Concernant l'aide au diagnostic et au suivi des pathologies associées à la mobilité, cette thèse présente un outil d'analyse de la marche portatif et de prix relativement faible (capteur de type kinect). La précision de notre solution est supérieure à celle des solutions de la littérature n'utilisant pas de marqueurs. Notre algorithme permet une analyse de la marche en temps réel. Des expériences impliquant des sujets jeunes et âgés ont été mises en place pour valider notre solution. L'assistance robotisée aux déplacements a été étudiée à travers le développement du prototype RoAM (Robot d'Assistance à la Mobilité) et de sa commande pour la déambulation. Trois commandes ont été testées avec des sujets sains sur un parcours écologique : une commande basée sur la position (développée dans cette thèse), une commande en admittance et une commande combinant les deux premières. Tous les sujets ont réussi à terminer le parcours avec les trois commandes. La fusion des commandes en effort et en position semble la plus prometteuse.

Mobility is a key factor for maintaining the autonomy of the elderly. This thesis proposes new approaches and solutions for three kinds of assistance in the field of smart walkers: fall prevention assistance; diagnosis and medical follow-up assistance; and mobility assistance. Towards preventing falls, this thesis presents an algorithm for detecting when balance is being lost (available literature mainly focuses on detecting falls, after it occured). Experiments involving healthy subjects show that our algorithm detects losses of balance within 600 ms. Towards assisting diagnosis and medical follow-up, this thesis proposes a portative and affordable device (kinect-like sensor) that offers a relevant tradeoff between portativity, affordability and precision (better precision than the existing literature on markerless diagnosis). Our solution achieves better precision than the existing literature on markerless diagnosis. Our algorithm enables real-time walking analysis. This solution is validated through experiences involving healthy and pathological elderly participants. Towards robotic assistance for mobility, this thesis presents a new prototype, which we called RoAM (Robot for Assisting Mobility), and approaches for controlling it. Experiments on an ecological path included three modes of control: one based on user position (developped in this thesis), another one on interaction forces, and the last one combining the two previous modes. All participants could complete the experiments with all the three modes. We also show that the most promising track seems to consist of a fusion of a force-based control with a position-based control.