Capteurs inductifs et reconstruction de forme pour les robots médicaux souples et flexibles

Inductive sensors and shape reconstruction for intraluminal flexible and soft robots

• Auteur / Autrice : Sujit Kumar Sahu
• Direction : Pierre Renaud, Arianna Menciassi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image, automatique, robotique
• Date : Soutenance le 06/02/2023
• Etablissement(s) : Strasbourg en cotutelle avec Scuola superiore Sant'Anna di studi universitari e di perfezionamento (Pise, Italie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
• Jury : Président / Présidente : Philippe Poignet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Piero Castoldi, Benoît Rosa, Izadyar Tamadon
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Alicia Casals, Emmanuel Vander Poorten

Mots clés

Mots clés contrôlés

Capteurs (technologie)

Robotique en médecine

Mots clés libres

Capteur de forme flexible

Capteur inductif

Détection en mode mini-invasif Chirurgie

Reconstruction de forme

Flexible shape sensor

Inductive sensor

Sensing in Minimally Invasive Surgery

Shape reconstruction

Résumé

Les robots souples et flexibles transforment les interventions médicales, grâce à leur flexibilité, leur miniaturisation et leurs capacités de mouvement multidirectionnel. Cependant, les méthodes de reconstruction de forme existantes n'ont pas suffisamment pris en compte les défis posés par les robots souples et flexibles dans les environnements non structurés et dynamiques. Dans cette thèse, un capteur extensible basé sur le principe inductif électrique est proposé comme solution à ce problème. Le capteur peut détecter de grandes déformations avec une grande précision et une grande précision et est intégré dans un robot souple et flexible pour un contrôle en boucle fermée. La thèse se concentre sur la reconstruction de la forme du robot dans des scénarios de chirurgie mini-invasive dans les espaces de travail 2D et 3D. Enfin, la thèse conclut en présentant le potentiel du capteur inductif pour la reconstruction de la forme de robots souples et flexibles et les travaux futurs pour surmonter les limitations.

Soft and flexible robots are transforming medical interventions, thanks to their flexibility, miniaturization, and multidirectional movement abilities. However, existing shape reconstruction methods have not adequately addressed the challenges posed by these robots in unstructured and dynamic environments. In this thesis, a stretchable sensor based on the electrical inductive principle is proposed as a solution to this problem. The thesis presents a simple voltage measurement method for strain estimation, which optimizes the measuring equipment and simplifies the measurement conditions. The sensor's feasibility and accuracy are demonstrated in an experimental investigation that shows the sensor can detect large deformations with high precision and accuracy. The sensor is then integrated into a soft and flexible robot for closed-loop control, and the thesis focuses on reconstructing the robot's shape in minimally invasive surgery scenarios in both 2D and 3D workspaces. Finally, the thesis concludes with an overview of the inductive sensor's potential for shape reconstruction of soft and flexible robots and future work to address the limitations.