Thèse soutenue

Caractérisation et intégration des signaux musculaires pour le pilotage d'un exosquelette des membres inférieurs lors d' activités locomotrices

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Auteur / Autrice : Jinan Charafeddine
Direction : Didier PradonSamer AlfayadSylvain Chevallier
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences du sport et du mouvement humain
Date : Soutenance le 12/01/2021
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences du sport, de la motricité et du mouvement humain
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Handicap neuromusculaire : physiopathologie, biothérapie et pharmacologie appliquées (Versailles ; 2015-....)
référent : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (1991-....)
Jury : Président / Présidente : Pierre Blazevic
Examinateurs / Examinatrices : Sylvain Chevallier, Laurence Chèze, Emilie Hutin, Amin Zammouri
Rapporteurs / Rapporteuses : Laurence Chèze

Résumé

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Les activités quotidiennes sont une source de fatigue et de stress pour les personnes souffrant de spasticité des membres inférieurs. Une meilleure compréhension des mécanismes du mouvement permet ainsi de proposer des modèles innovant de contrôle des exosquelettes d’assistance. L’assistance doit être introduite tout en conservant le fait que le contrôle du patient reste prioritaire. Cette thèse vise à développer une telle application dans le contexte de la marche sur l’exosquelette développé au Laboratoire d’Ingénierie des Systèmes de Versailles (LISV). Les résultats applicatifs de cette thèse s’appuient sur la base de données enregistrée au laboratoire END-ICAP avec des capteurs de la marche pour des sujets sains, des personnes IMC et des personnes ayant eu un AVC. La principale contribution est la proposition d’une nouvelle méthode de contrôle neuromoteur d’un exosquelette interactif permettant la réadaptation nécessaire des membres. Elle consiste à déterminer et à complémenter les consignes motrices liées au mouvement d’un patient, tout en gardant son expertise dans son mouvement, l’assistance au besoin et la détection de son intention de provoquer ce mouvement à partir d’une fusion d’information. Les résultats obtenus montrent que l’indice proposé caractérise la relation de la différence d’angle avec un mouvement de référence pour chaque articulation, permet de compenser dynamiquement les mouvements de façon efficace et sûre, applicable pour les études de pathologie de la marche et pour le contrôle de la marche dans l’assistance robotique des personnes.