Contribution à l'assistance robotisée du geste au travail : modélisation, analyse et assistance du geste

by Nahéma Sylla

Doctoral thesis in Systèmes automatiques et microélectroniques

Under the supervision of Philippe Fraisse.

  • Alternative Title

    Contribution to robotic assistance of industrial tasks : Modeling, analysis and gesture assistance


  • Abstract

    The emergence of Musculo-Squelettal Disorders (MSD) in the industry is a real blight, having major socioeconomic consequences in France. In order to reduce work painfulness and MSD risks, some industries are committing to modifying workstations by assisting operators with robotic devices. Following this MSD prevention policy, PSA Peugeot Citroen aims to use cobots or exoskeletons as assistive devices to improve workers conditions. However, implementing this type of robot in factories requires quantifying their ergonomic benefit. In this context, the objective of this thesis is to develop a method to assess collaborative robot that are intended to be used in PSA Peugeot Citroen factories. In this framework, the right mono-arm ABLE exoskeleton, designed by the CEA-LIST has been used. With a biomechanical analysis of an industrial manipulation task, we have been able to assess the benefit of the exoskeleton in terms of physical load reduction. We also proposed in this work to assess neuromuscular mechanisms underlying the industrial task performed in interaction with the exoskeleton. On the basis of the human motor control theory and using an inverse optimisation method, objectives functions such as jerk, joint torque or energy that characterize the human manipulation task in terms of efforts, kinematics and execution time, have been identified. This improved understanding of human upper limb movements then allowed reviewing the exoskeleton design in order to propose an optimal command strategy adapted to the execution of industrial tasks.


  • Abstract

    L'émergence Troubles Musculo-Squelettiques (TMS) en industrie constitue un véritable fléau ayant de lourdes conséquences socio-économique en France. Afin de réduire la pénibilité au travail et les risques TMS, les industriels s'engagent dans une politique de réaménagement des postes de travail par la mise en œuvre de moyens robotisés d'assistance aux opérateurs. Dans cette politique de prévention, le groupe PSA Peugeot Citroën aspire à utiliser des cobots et des exosquelettes comme dispositifs d'assistance pour améliorer les conditions de travail des opérateurs. Mais pour mettre en œuvre ces types de robot en usine, il est nécessaire de quantifier leurs apports ergonomiques. C'est dans ce contexte que s'inscrit cette thèse, dont l'objectif est de proposer une méthode d'évaluation de robots collaboratifs visant à être mis en œuvre dans les usines PSA Peugeot Citroën. Dans le cadre de ces travaux, nous avons utilisé l'exosquelette mono-bras droit ABLE, conçu par le CEA-LIST. A partir d'une analyse biomécanique d'une tâche de manipulation humaine, nous avons pu évaluer l'apport de l'exosquelette en termes de réduction de charge physique de l'utilisateur. Aussi avons-nous proposé dans ces travaux d'analyser les mécanismes neuromusculaires résultants du mouvement effectué en interaction avec l'exosquelette. Sur la base de la théorie du contrôle moteur humain et en utilisant une méthode d'optimisation inverse, les fonctions objectifs telles que jerk, le couple articulaire, ou l'énergie, caractérisant la tâche de manipulation humaine en termes d'efforts, de cinématique et de temps d'exécution, ont été identifiées. Cette meilleure compréhension du mouvement du membre supérieur humain a permis ensuite de revenir sur la conception de l'exosquelette afin de proposer une stratégie de commande optimisée à l'exécution de tâches de travail en environnement industriel.


It's available in the institution of thesis defence.

Consult library

Version is available

Where is this thesis?

  • Library : Bibliothèque interuniversitaire. Bibliothèque électronique.
See the Sudoc catalog libraries of higher education and research.