Commande d'un exosquelette avec l'humain dans la boucle pour l'assistance à la mobilité du membre supérieur - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

Control of an exoskeleton with human in the loop for mobility assistance of upper limb

Commande d'un exosquelette avec l'humain dans la boucle pour l'assistance à la mobilité du membre supérieur

Résumé

The society is more and more concerned with the aging population and the people with disabilities and the people suffering from injuries. Mobility assistance will reduce dependency and improve the person mobility. For the people suffering mobility problems, some research and studies showed than assistive rehabilitation could contribute to reduce significantly the dependency. The medical and therapeutic services are already operating near full capacity. Therefore, new solutions are needed to improve patient care and attenuate the workload on the medical staff. The robotic systems are considered as part of the healthcare assistive technologies, particularly in rehabilitation phases.Robotic assistive technologies are used to automate part of the therapeutics rehabilitation and give access to new robotics tools to medical staff. Robots have the advantage of their usage for repetitive tasks and exercises. Also, the presence of sensors allows collecting data to evaluate the progress made by the patient during the rehabilitation phases.Exoskeletons are wearable robots based on the structure of the human body to operate on the side. Exoskeletons are made to have the axes of the exoskeleton joints aligned with the human’s joints to be able to provide the needed assistance. The present thesis addresses the problem of the control of a right upper limb exoskeleton for the realisation of movement within the rehabilitation context. The overall control problem is addressed with the human in the control loop, using user’s intention detection based on the EEG signals provided by a Brain Computer Interface (BCI). The research work has been done within the LISSI laboratory (Laboratory Images, Signals and Intelligent Systems) of the UPEC university in France.The first contribution consists of the design of an adaptive control law. It is based on a new switching law, which allows to prevent singularities in the control law and ensuring the convergence of the error to zero. A second proposed control approach of the exoskeleton is based on the estimation by neural networks of the variable dynamic parameters, which are dependent on the morphology of the user. To guarantee the stability of the control strategy a sliding mode controller is added. Indeed, this controller is demonstrated to be robust and ensure the stability of the system regardless the external disturbances and the approximation errors of the neural networks. Finally, the last contribution of this thesis concerns the integration of an EEG (electroencephalography) signal processing part for user’s intention detection.
Les progrès scientifiques et particulièrement ceux de la médecine ont permis l'augmentation de l'espérance de vie ainsi que la diminution de la mortalité de certaines pathologies dans les sociétés occidentales. Ces progrès amènent aussi de nouveaux défis: ils ont entrainé par la même occasion un vieillissement de la population et l'augmentation du nombre de personnes en situation de handicap. Ainsi la gestion de la dépendance et de la mobilité est devenue l'un des grands défis des sociétés occidentales. Des études ont montré qu'une bonne rééducation peut contribuer à la diminution de manière significative de cette dépendance. Les services médicaux et thérapeutique étant déjà fortement sollicités, il était donc nécessaire d'apporter de nouvelles solutions technologiques pour améliorer le soin au patient tout en diminuant la charge de travail du personnel médicale. La robotique semble pouvoir apporter des solutions technologiques pour apporter de l'aide au système médical actuel, notamment dans les phases de rééducation. Il serait envisageable d'automatiser une partie de la thérapie de rééducation, et donner accès à de nouveaux outils robotisés d’assistances pour les thérapeutes. Les robots comportent l'avantage de leur disponibilité pour la répétition des mouvements par le patient, ainsi qu'une batterie de capteurs pour relever et enregistrer l'évolution des patients.Après une phase initiale de travail sur des robots manipulateurs, la recherche en thérapie assistée s'est rapidement orientée vers l'utilisation des exosquelettes. Ces dispositifs sont des systèmes robotisés se basant sur la structure du corps humain pour venir en complément de celle-ci. Les exosquelettes sont construits pour avoir leurs axes d'articulations correspondant à ceux d'un corps humain et pouvoir transmettre une assistance robotisée par différentes attaches. La présence de multiple effecteurs et la correspondance des axes permettent à l'exosquelette, contrairement au robot manipulateur, de cibler le membre souhaité pour coopérer et d'avoir un meilleur contrôle du couple appliqué à chaque articulation. Dans le travail thérapeutique, un meilleur contrôle de la posture du membre sera obtenu, et une plus grande variété d'exercices sera réalisable.Les problématiques abordées dans les travaux de cette thèse sont la commande d'exosquelette de membre supérieur droit pour la réalisation de mouvement dans le cadre de la rééducation et l'insertion de l'humain dans la boucle de commande par l'utilisation de signaux cérébraux. Cette thèse a été réalisée dans le laboratoire LISSI (Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents) de l’UPEC.Le premier apport de ma thèse se situe dans la conception de lois de commande adaptative, basée sur de nouvelles lois de commutation permettant d'éviter à la commande toute singularité et garantissant la convergence de l'erreur vers zéro.Une seconde loi de commande a été proposée durant cette thèse, celle ci est basée sur l'estimation par réseaux neuronaux des paramètres dynamiques variants, qui sont dépendant de la morphologie de l'utilisateur. Pour garantir la stabilité de ce type de commande, une fusion avec une commande par mode glissant a été réalisée. En effet, cette commande connue pour sa robustesse permet de garantir la stabilité du système en compensant les éventuelles erreurs d'approximations des réseaux neuronaux.D'autre part, cette thèse a aussi permis la mise en place de travaux sur la fusion de ces lois de commande avec un traitement de signal EEG (électroencéphalographique). Ainsi à l'aide de ces signaux cérébraux, captés par un BCI ( brain computer interface), un algorithme a été établi pour permettre à l'utilisateur d'établir un choix de déplacement de l'exosquelette.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03467850 , version 1 (06-12-2021)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03467850 , version 1

Citer

Ayoub Jebri. Commande d'un exosquelette avec l'humain dans la boucle pour l'assistance à la mobilité du membre supérieur. Robotique [cs.RO]. Université Paris-Est, 2019. Français. ⟨NNT : 2019PESC0075⟩. ⟨tel-03467850⟩

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