Projet de thèse en Sciences du sport et du mouvement humain
Sous la direction de Michel-Ange Amorim et de Olivier Bruneau.
Thèses en préparation à université Paris-Saclay , dans le cadre de École doctorale Sciences du sport, de la motricité et du mouvement humain , en partenariat avec Complexité, innovation, activités motrices et sportives (Orsay, Essonne ; 2010-....) (laboratoire) et de Faculté des sciences du sport (référent) depuis le 11-10-2021 .
Ce travail de thèse a pour objectif d'optimiser la transparence d'un exosquelette actif de membre supérieur à partir de l'enregistrement, l'interprétation et l'intégration de signaux biologiques de commande motrice (EEG et EMG) en amont du mouvement observable, lors d'une tâche de port de charge. L'ensemble de ces « données capteurs », ainsi qu'une identification fine des paramètres physiques et géométriques de l'exosquelette seront intégrées au sein d'un modèle mis à jour à chaque pas de temps exploité en vue de la mise en place d'une loi de commande d'adaptation de l'assistance opérateur, intuitive et confortable. Cette loi de commande sera évaluée et testée sur l'exosquelette de membre supérieur ABLE4. Les résultats issus de ces travaux permettront d'améliorer le design des exosquelettes modernes à travers une approche bio-inspirée.
Optimizing the transparency of an exoskeleton for load carrying via operator intention detection
This thesis work aims to optimize the transparency of an active upper limb exoskeleton from the recording, interpretation and integration of biological motor control signals (EEG and EMG) upstream of the observable movement, during a load carrying task. All of these 'sensor data', as well as a detailed identification of the physical and geometric parameters of the exoskeleton will be integrated into a model updated at each time step used for the implementation of an intuitive and comfortable operator assistance adaptation control law. This control law will be evaluated and tested on the ABLE4 upper limb exoskeleton. The results of this work will improve the design of modern exoskeletons through a bio-inspired approach.