Characterizing the reciprocal adaptation in physical human-robot interaction to address the inter-joint coordination in neurorehabilitation

par Tommaso Proietti

Thèse de doctorat en Robotique

Sous la direction de Agnès Roby-Brami.

Soutenue le 28-03-2017

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Sciences mécaniques, acoustique, électronique et robotique de Paris , en partenariat avec Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique / ISIR (laboratoire) .

Le président du jury était Olivier Sigaud.

Le jury était composé de Tanneguy Redarce, Nathanaël Jarrassé.

Les rapporteurs étaient Étienne Burdet, Philippe Souères.

  • Titre traduit

    Caractérisation de l'adaptation réciproque dans l'interaction physique homme-robot pour aborder la coordination inter-articulaire en neuroréhabilitation


  • Résumé

    Alors que de nombreux exosquelettes destinés à la rééducation neuromotrice ont été développés ces dernières années, ces dispositifs n'ont pas encore permis de vrai progrès dans la prise en charge des patients cérébrolésés. Une des clés pour améliorer les faibles résultats thérapeutiques obtenus serait de constamment adapter la thérapie robotisée en fonction de l'évolution du patient et de sa récupération, en adaptant l'assistance fournie par le robot pour maximiser l'engagement du patient. L'objectif de cette thèse est donc de comprendre les processus d'adaptations réciproques dans un contexte d'interaction physique Homme-Exosquelette. Dans un premier temps nous avons donc développé un nouveau type de contrôleur adaptatif qui assiste le sujet "au besoin", en modulant l'assistance fournie; et évalué différent signaux pour piloter cette adaptation afin de suivre au mieux la récupération du patient. Dans un deuxième temps, nous avons étudié l'adaptation de sujets sains à l'application de champs de forces distribués par un exosquelette sur leur bras durant la réalisation de mouvements dans l'espace. En effet, lors d'une interaction physique homme-robot, le sujet adapte aussi son comportement aux contraintes exercées par le robot. D'importantes différences inter-individuelles ont été observées, avec une adaptation à la contrainte imposée chez seulement 21% des sujets, mais avec des effets à-posteriori persistants mesurés chez 85% d'entre eux; ainsi qu'une généralisation dans l'espace de ces effets et un transfert à des contextes différents (hors du robot). Ces premiers résultats devraient permettre à terme d'améliorer la rééducation neuromotrice robotisée.


  • Résumé

    While many robotic exoskeletons have been developed for stroke rehabilitation in recent years, there were not yet improvements to the traditional therapy. A key to unleash the potentiality of robotics is to adapt the assistance provided by the robot in order to maximize the subject engagement and effort, by having the robotic therapy evolving with the patient recovery. For this reason, we aim at better understanding the process of reciprocal adaptation in a context of physical Human-Robot Interaction (pHRI). We first developed a new adaptive controller, which assists the subject "as-needed", by regulating its interaction to maximize the human involvement. We further compared different signals driving this adaptation, to better following the functional recovery level of the patients. While the control is performed by the robot, the subject is also adapting his movements, and this adaptation has not yet been studied when dealing with 3D movements and exoskeletons. Therefore, we exposed human motions to distributed force fields, generated by the exoskeleton at the joint level, to produce specific inter-joint coordination and to analyse the effects of this exposition. With healthy participants, we observed important inter-individual difference, with adaptation to the fields in 21% of the participants, but post-effects and persisting retention of these in time in 85% of the subjects, together with spatial generalization, and, preliminarily, transfer of the effects outside of the exoskeleton context. This work towards understanding pHRI could provide insights on innovative ways to develop new controllers for improving stroke motor recovery with exoskeletons.


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