Commande et observation des exosquelettes pour la rééducation fonctionnelle du membre supérieur

Control and observation of exoskeletons for upper limb functional rehabilitation

• Auteur / Autrice : Akram Riani
• Direction : Abdelaziz Benallegue
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Robotique
• Date : Soutenance le 25/09/2018
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes de Versailles (LISV) - Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes de Versailles / LISV
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (1991-....)
• Jury : Président / Présidente : Olivier Bruneau
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nathanael Jarrassé, Nelly Nadjar Gauthier, Lotfi Benziane, Tarek Madani
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Rochdi Merzouki, Boubaker Daachi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Aides fonctionnelles (médecine)

Handicapés moteurs

Réadaptation

Membre supérieur

Exosquelette

Mots clés libres

Observation

Rééducation fonctionnelle

Commande robuste

Exosquelette

Functional rehabilitation

Robust control

Observation

Exsqueleton

Résumé

Cette thèse s’adresse à la problématique de contrôle/commande et d'observation des exosquelettes du membre supérieur pour l’assistance à la mobilité des personnes qui souffrent d'un déficit moteur, caractérisé par une perte totale ou partielle des capacités motrices. Le robot utilisé pour les validations est conçu par RB3D dans le but des travaux de recherches sur les lois de commandes pour la rééducation du membre supérieur au sien du Laboratoire LISSI (Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents) de l’UPEC, appelé ULEL (Upper Limb Exoskeleton of LISSI).Deux approches de commande d'exosquelettes pour la rééducation fonctionnelle du membre supérieur ont été proposées. La première commande est conçue sur la base d’un estimateur en-ligne des paramètres dynamiques. Cette méthode d'adaptation permet d'améliorer les performances de contrôle de ce système, et de compenser les erreurs paramétriques dues au couplage de l'exosquelette avec le membre humain.La deuxième contribution consiste en une stratégie de commande robuste basée sur les modes glissants. Cette stratégie non-linéaire, garantie la convergence des erreurs de poursuite vers zéro en temps fini lorsque le régime de glissement est atteint. Ce type de commande est connu par sa robustesse vis-à-vis les variations paramétriques et les perturbations externes. L'efficacité de la méthode proposée est démontrée expérimentalement pour le mode de rééducation passif.Dans la dernière partie de la thèse, un observateur en mode glissant d'ordre supérieur est proposé pour estimer les couples d'interactions homme-exosquelette. L'observateur proposé est capable d'estimer les efforts au niveau de l'interface d'interaction entre l'exosquelette et le membre humain, en utilisant les mesures de position et l'entrée de commande. Les résultats obtenus montrent l’efficacité des solutions proposées sur l’exosquelette ULEL.

This thesis addresses the problem of control of an upper limb exoskeleton for mobility assistance of people who suffer from a motor deficit, characterized by a total or partial loss of motor skills. The robot used is designed by RB3D for the purpose of research work on the control laws for the rehabilitation of the upper limb at LISSI Laboratory (Laboratory Images, Signals and Intelligent Systems) of the UPEC university; this exoskeleton is called ULEL (Upper Limb Exoskeleton of LISSI).Two approaches to control exoskeletons for functional rehabilitation of the upper limb have been proposed. The first control is based on an online estimator of dynamic parameters. This adaptation method makes it possible to improve the control performance of this system, and to compensate for parametric errors due to coupling the exoskeleton with the human limb.The second contribution consists of a robust control strategy based on sliding modes. This nonlinear strategy guarantees the convergence of tracking errors to zero in finite time when the sliding mode is reached. This type of control is known by its robustness with respect to parametric variations and external disturbances. The effectiveness of the proposed method is experimentally demonstrated for the passive rehabilitation mode.Finally, in the last part of this thesis, a higher order sliding mode observer is proposed to estimate interactions torques of the human-exoskeleton system. The proposed observer is able to estimate the forces at the interaction interface between the exoskeleton and the human limb, using the position measurements and the control input. The obtained results show the effectiveness of the proposed solutions using the exoskeleton ULEL.