A Brain Controlled Wheelchair to Navigate in Familiar Environments - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2009

A Brain Controlled Wheelchair to Navigate in Familiar Environments

Une chaise roulante contrôlée par ondes cérébrales pour la navigation dans un environnement familier

Résumé

The Brain Controlled Wheelchair (BCW) is a simple robotic system designed for people, such as locked-in people, who are not able to use physical interfaces like joysticks or buttons. Our goal is to develop a system usable in hospitals and homes with minimal infrastructure modifications, which can help these people regain some mobility. The main challenge is to provide continuous and precise 2D control of the wheelchair from a Brain Computer Interface, which is typically characterized by a a very low information transfer rate. Besides, as design constraints, we want our BCW to be safe, ergonomic and relatively low cost. The strategy we propose relies on 1) constraining the motion of the wheelchair along predefined guiding paths, and 2) a slow but accurate P300 EEG brain interface to select the destination in a menu. This strategy reduces control to the selection of the appropriate destination, thus requires little concentration effort from the user. Besides, the trajectory is predictable, which contributes to reduce stress, and eliminates frustration that may be associated with trajectories generated by an artificial agent. Two fast BCIs are proposed to allow stopping the wheelchair while in motion. A hybrid BCI was developed to combine the slow P300 BCI used for destination selection with a faster modality to stop the wheelchair while in motion. Experiments with healthy users were conducted to evaluate performances of the BCIs. We found that after a short calibration phase, the destination selection BCI allowed the choice of a destination within 15 seconds on average, with an error rate below 1%. The faster BCI used for stopping the wheelchair allowed a stop command to be issued within 5 seconds on average. Moreover, we investigated whether performance in the STOP interface would be affected during motion, and found no alteration relative to the static performance. Finally, the overall strategy was evaluated and compared to other brain controlled wheelchair projects. Despite the overhead required to select the destination on the interface, our wheelchair is faster than others (36% faster than MAIA): thanks to the motion guidance strategy, the wheelchair always follows the shortest path and a greater speed is possible. Comparison was also performed using a cost function that takes into account traveling time and concentration effort; our strategy yields by far the smallest cost (the best other score is 72% larger). This work resulted in a novel brain controlled wheelchair working prototype. It allows to navigate in a familiar indoor environment within a reasonable time. Emphasis was put on user's safety and comfort: the motion guidance strategy ensures smooth, safe and predictable navigation, while mental effort and fatigue are minimized by reducing control to destination selection.
La chaise roulante contrôlée par ondes cérébrales développée dans le cadre de cette thèse, et ci-après nommée BCW pour "Brain Controlled Wheelchair", est un système robotique pour les personnes qui, comme celles victimes d'un "locked-in syndrom", n'ont pas la capacité d'utiliser une interface conventionnelle. Notre but est de développer un système utilisable dans les hôpitaux et aux domiciles des utilisateurs, avec un minimum de modifications des infrastructures, pour les aider à récupérer un peu de mobilité. La difficulté principale est de contrôler de manière continue et précise les mouvements de la chaise roulante à partir d'une interface cerveau machine, typiquement très limitée en terme de taux de transfert de l'information. Par ailleurs, nous imposons que notre système soit sécuritaire, ergonomique et relativement bon marché. Notre stratégie repose sur 1) contraindre les déplacements de la chaise roulante le long de chemins virtuels prédéfinis, et 2) une interface cerveau machine lente mais précise, basée sur le signal P300, pour sélectionner la destination dans un menu. Cette stratégie réduit le contrôle à la sélection de la destination désirée, et donc ne nécessite que très peu d'effort de concentration de la part de l'utilisateur. Par ailleurs, la trajectoire est prévisible, ce qui contribue à réduire le stress et la frustration induits par des trajectoires générées par un agent artificiel. Nous proposons deux interfaces rapides pour permettre d'arrêter la chaise roulante en cours de déplacement. Nous avons développé une interface hybride qui combine l'interface P300 lente utilisée pour sélectionner la destination, avec une des deux interfaces rapides pour arrêter la chaise. Nous avons conduit des expériences avec des sujets non handicapés, et nous avons montré que, après une courte phase de calibration, il était possible de sélectionner une destination en 15 secondes en moyenne, avec un taux d'erreur de moins de 1%. Les interfaces rapides quant à elles permettent d'arrêter la chaise en moins de 5 secondes en moyenne. Par ailleurs, nous avons constaté que les performances de l'interface restaient égales en mouvement et à l'arrêt. Finalement, nous avons évalué notre stratégie et comparé avec les autres projets de chaise roulantes contrôlées par ondes cérébrales. Malgré le délai requis pour sélectionner une destination sur notre interface, notre chaise est plus rapide que les autres (36% plus rapide que MAIA): grâce à notre contrôle de trajectoire, notre chaise suit toujours le chemin le plus court et il est possible d'autoriser une plus grande vitesse sans compromettre la sécurité de l'utilisateur. Nous avons également comparé en utilisant une fonction de cout qui prends en compte le temps de trajet et l'effort de concentration requis; le cout de notre stratégie est de loin le plus bas (le meilleur autre score est 72% plus grand). Le résultat de ce projet est une chaise roulante contrôlée par ondes cérébrales, entièrement originale et fonctionnelle, qui permet de se déplacer dans un environnement connu en un temps raisonnable. L'accent a été mis sur la sécurité et le confort de l'utilisateur: le contrôle de trajectoire garanti une trajectoire régulière, sans heurts et prévisible, cependant que l'effort mental et minimisé par la réduction du pilotage à la sélection de la destination.
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Dates et versions

tel-00459007 , version 1 (23-02-2010)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00459007 , version 1

Citer

Brice Rebsamen. A Brain Controlled Wheelchair to Navigate in Familiar Environments. Human-Computer Interaction [cs.HC]. national university of singapore, 2009. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00459007⟩
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