Thèse soutenue

Commande d'un exosquelette avec l'humain dans la boucle pour l'assistance à la mobilité du membre supérieur
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Auteur / Autrice : Ayoub Jebri
Direction : Karim Djouani
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal, Image, Automatique
Date : Soutenance le 19/12/2019
Etablissement(s) : Paris Est
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (Créteil) - Laboratoire Images- Signaux et Systèmes Intelligents / LISSI
Jury : Président / Présidente : François Rocaries
Examinateurs / Examinatrices : Karim Djouani, Abderraouf Benali, Lydie Nouvelière, Tarek Madani, Hocine Imine
Rapporteurs / Rapporteuses : Abderraouf Benali, Lydie Nouvelière

Mots clés

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Résumé

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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.