Smart control of a soft robotic hand prosthesis

par Astrid Rubiano Fonseca

Projet de thèse en Sciences de l'ingénieur

Sous la direction de Olivier Polit et de Laurent Gallimard.

Thèses en préparation à Paris 10 , dans le cadre de Ecole doctorale Connaissance, langage et modélisation (Nanterre) , en partenariat avec Laboratoire Energétique Mécanique Electromagnétisme (Nanterre) (laboratoire) depuis le 11-10-2013 .

  • Titre traduit

    Contrôle intelligent d’une prothèse de main robotique souple


  • Résumé

    The target of this thesis disertation is to develop a new Smart control of a soft robotic hand prosthesis for the soft robotic hand prosthesis called ProMain Hand, which is characterized by:(i) flexible interaction with grasped object, (ii) and friendly-intuitive interaction between human and robot hand. Flexible interaction results from the synergies between rigid bodies and soft bodies, and actuation mechanism. The ProMain hand has three fingers, each one is equipped with three phalanges: proximal, medial and distal. The proximal and medial are built with rigid bodies,and the distal is fabricated using a deformable material. The soft distal phalange has a new smart force sensor, which was created with the aim to detect contact and force in the fingertip, facilitating the control of the hand. The friendly intuitive human-hand interaction is developed to facilitate the hand utilization. The human-hand interaction is driven by a controller that uses the superficial electromyographic signals measured in the forearm employing a wearable device. The wearable device called MyoArmband is placed around the forearm near the elbow joint. Based on the signals transmitted by the wearable device, the beginning of the movement is automatically detected, analyzing entropy behavior of the EMG signals through artificial intelligence. Then, three selected grasping gesture are recognized with the following methodology: (i) learning patients entropy patterns from electromyographic signals captured during the execution of selected grasping gesture, (ii) performing a support vector machine classifier, using raw entropy data extracted in real time from electromyographic signals.


  • Résumé

    Le sujet principal de cette thèse est le développement d’un contrôle commande intelligent pour une prothèse de main robotique avec des parties souples qui comporte: (i) une interface homme–machine permettant de contrôler notre prothèse, (ii) et des stratégies de contrôle améliorant les performances de la main robotique. Notre approche tient compte : 1. du développement d’une interaction intuitive entre l'homme et la prothèse facilitant l'utilisation de la main, d'un système d’interaction entre l’utilisateur et la main reposant sur l'acquisition de signaux ElectroMyoGrammes superficiels (sEMG) au moyen d'un dispositif placé sur l'avant-bras du patient. Les signaux obtenus sont ensuite traités avec un algorithme basé sur l'intelligence artificielle, en vue d'identifier automatiquement les mouvements désirés par le patient. 2. du contrôle de la main robotique grâce à la détection du contact avec l’objet et de la théorie du contrôle hybride. Ainsi, nous concentrons notre étude sur : (i) l’établissement d’une relation entre le mouvement du membre supérieur et les signaux sEMG, (ii) les séparateurs à vaste marge pour classer les patterns obtenues à partir des signaux sEMG correspondant aux mouvements de préhension, (iii) le développement d'un système de reconnaissance de préhension à partir d'un dispositif portable MyoArmbandTM, (iv) et des stratégies hybrides de contrôle commande de force-position de notre main robotique souple.