Vers un contrôle d'assistance intuitif d'un exosquelette via les signaux électromyographiques

Toward an intuitive assistive control of an exoskeleton via electromyographic signals

• Auteur / Autrice : Lucas Quesada
• Direction : Michel-Ange Amorim, Olivier Bruneau, Nicolas Vignais
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences du sport et du mouvement humain
• 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 : CIAMS - Complexité, Innovation, Activités Motrices et Sportives
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Faculté des sciences du sport
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sport, Mouvement, Facteurs Humains (2020-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nathanaël Jarrasse, Marie Babel, Burdet Etienne, Ivaldi Serena
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Nathanaël Jarrasse, Marie Babel

Mots clés

Mots clés libres

Electromyographie

Assistance

Détection d'intention

Exosquelette

Electromygraphy

Assistance

Intention detection

Exoskeleton

Résumé

Les exosquelettes sont des dispositifs prometteurs notamment pour la prévention de troubles musculo-squelettiques, pour la rééducation post-AVC ou pour compenser les pertes motrices après une lésion médullaire. Afin de pouvoir intégrer l'industrie, les hôpitaux ou les résidences, ils doivent cependant être contrôlés de manière adaptée. Pour cela, il est d'abord nécessaire d'établir quelle assistance doit être apportée lors du mouvement de l'utilisateur. Ces travaux de thèse ont donc d'abord visé à développer et évaluer des techniques de détection d'intention basées sur les signaux électromyographiques. L'évaluation de leur précision a alors montré que le mouvement que l'utilisateur souhaite effectuer et la force qu'il souhaite appliquer à son environnement peuvent être estimés en temps réel à partir de ces signaux. Une fois cette évaluation effectuée, ces travaux ont ensuite été dédiés au développement d'un contrôleur d'assistance exploitant cette estimation. Plusieurs contrôleurs ont alors été proposés et testés sur une tâche fonctionnelle de déplacement d'une masse d'un point à un autre. Les variables liées à l'énergie mécanique et l'intuitivité du mouvement ont ainsi été évaluées, montrant la réduction de l'effort de l'utilisateur assisté, et l'existence d'un compromis entre l'intuitivité et la force de l'assistance. Ces travaux ouvrent des perspectives intéressantes quant à l'utilisation de signaux électromyographiques dans le cadre de l'assistance au mouvement dans un exosquelette.

Exoskeletons are promising devices, particularly for the prevention of musculoskeletal disorders, post-stroke rehabilitation or compensating for motor loss after spinal cord injury. However, they need to be properly controlled before they can be used in industry, hospitals or homes. To achieve this, it is first necessary to establish what assistance needs to be provided during the user's movement. The aim of this thesis work was therefore first to develop and evaluate intention detection techniques based on electromyographic signals. Evaluation of their accuracy showed that the movement the user wishes to make and the force he wishes to apply to his environment can be estimated in real time from these signals. Once this assessment had been made, this work was then dedicated to the development of an assistance controller exploiting this estimation. Several controllers were proposed and tested on the functional task of moving a mass from one point to another. Variables linked to the mechanical energy and intuitiveness of the movement were evaluated, demonstrating the reduction in effort required by the assisted user, and the existence of a compromise between intuitiveness and the strength of the assistance. This work opens up interesting prospects for the use of electromyographic signals to assist movement in an exoskeleton.