Synthèse de lois de commande bio-inspirées à impédance variable pour interaction avec l'environnement dans des tâches rythmiques

Synthesis of bio-inspired variable impedance control laws for interaction with the environment in rhythmic tasks

• Auteur / Autrice : Benoit Hureaux
• Direction : Pedro Rodriguez-ayerbe, Isabelle Siegler
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2022
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des Signaux et Systèmes
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Systèmes
• Partenaire(s) de recherche : référent : Faculté des sciences d'Orsay

Mots clés

Mots clés libres

Robotique

Contrôle moteur humain

Commande bio-inspirée

Impédance variable

Robotics

Human motor control

Bio-inspired control

Variable impedance

Résumé

Ce projet de recherche se positionne à l'interface entre l'Automatique et les Sciences du mouvement humain (neurosciences). Il vise à modéliser le contrôle du membre supérieur humain dans un geste sensorimoteur rythmique finalisé, à savoir la frappe cyclique de balle. Cette modélisation contribue d'une part à la compréhension du mouvement humain et à son analyse à l'aide d'outils de l'automatique, et d'autre part au développement de stratégies de commande bio-inspirées innovantes pour des systèmes robotiques anthropomorphes en interaction avec l'environnement, pour des applications en co-manipulation et assistance robotique.

This research project is positioned at the interface between Automation and Human Movement Sciences (neurosciences). It aims to model the control of the human upper limb in a finalised rhythmic sensorimotor gesture, namely the cyclic bouncing of a ball. This modelling contributes on the one hand to the understanding of human movement and its analysis using automatic control tools, and on the other hand to the development of innovative bio-inspired control strategies for anthropomorphic robotic systems in interaction with the environment, for applications in co-manipulation and robotic assistance.