Bibliographie & annexes
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RÉSUMÉ
Des systèmes robotisés ont été développés pour assister les personnes ayant une fragilité à la marche et au lever. Le rôle principal de la commande d’un tel système consiste à détecter l’intention de la personne à travers ses interactions avec lui. Le développement de solutions pour l’assistance des personnes fragiles apporte des contraintes comme équiper le système plutôt que le sujet. Cet article explore les possibilités de monitoring du mouvement humain dans le but de détecter l’intention du mouvement. Certaines propriétés du mouvement sont décrites, car il est utile de les prendre en compte pour assurer un comportement ergonomique. Différentes approches et leurs résultats sont présentés dans un contexte d’expérimentation avec des personnes en ayant réellement le besoin.
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Ludovic SAINT-BAUZEL : Professeur - Institut des systèmes intelligents et de robotique, Sorbonne Université, - CNRS (UMR7222), INSERM (U1150), Paris, France
INTRODUCTION
La robotique d’assistance est un domaine de la robotique qui se distingue des approches classiques, car elle doit gérer les spécificités du mouvement humain, alors que ce dernier est fragile et que son mouvement pathologique est unique. En effet, à la différence des robots conçus pour des situations d’usages génériques, travailler à l’assistance d’une personne présentant des difficultés dans ses mouvements suppose d’intégrer en partie l’expression de la difficulté. Depuis les années 1990, les chercheurs en robotique ont envisagé l’assistance robotisée aux personnes présentant des faiblesses dans leur mouvement qui nécessitent une assistance physique.
L’assistance est un enjeu majeur, car elle suppose d’intégrer une situation spécifique pour un soutien dans des gestes du quotidien qui sont critiques pour l’autonomie des personnes. Que ce soit un mouvement pathologique ou une faiblesse musculaire liée à l’âge, le mouvement évolue et devient unique à chaque personne. Cela suppose que les solutions de commande de robot proposées soient capables de s’adapter au mouvement dans sa particularité. Une conséquence de cette unicité est que les méthodes statistiques « classiques », issues d’une généralisation statistique des observations, sont mises en difficulté. Les méthodes ont donc évolué vers des approches capables d’adaptation pour capter les spécificités de la pathologie.
Ainsi, cet article vise à présenter les différents dispositifs d’assistance à la marche et au lever.
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Conclusion3. Dispositifs d’assistance au lever
Au-delà de la déambulation, la robotique d’assistance a exploré les lois de commande capables de gérer aussi l’assistance au lever. De manière générale, il est possible de caractériser le lever avec les efforts d’interaction entre le robot et la personne, et en analysant le mouvement de cette dernière. Du point de vue de la commande, on peut considérer que les solutions de caractérisation du mouvement sont des observateurs.
3.1 Observateur de posture
3.1.1 Approche basée caméra de profondeur
Parmi les technologies non invasives, les ADS ont montré leur utilité. Les études ont commencé avec un Mesa 3D (modèle de caméra active de Swiss Ranger™) puis est arrivée la Kinect (modèle développé par Microsoft™), la Asus XTion et bien d’autres ADS qui représentent une technologie low-cost. Le capteur Asus XTion a été utilisé pour estimer la trajectoire angulaire du tronc. L’avantage du tronc est qu’il est possible d’observer ce dernier dans tous les cas d’usage, avec un dispositif d’assistance robotisée ou passif équipé d’une ADS. L’angle d’inclinaison avant-arrière du tronc d’une personne a été calculé durant un mouvement de lever comme présenté sur la figure 11.
Pour faciliter le calcul de cet angle, il est important d’avoir une méthode de filtrage des informations non pertinentes. Ainsi, dans la situation présentée sur la figure 11, l’information intéressante est le tronc de la personne. Il n’est donc pas utile de conserver dans l’image les poignées du robot ainsi que ce qu’il y a derrière la personne. Pour retirer ces éléments, un volume de travail est défini avec des bornes sur les côtés de l’utilisateur (en rouge dans la figure 11), ainsi qu’une limite en profondeur définie ici à 1,5 m (en bleu). L’orientation du tronc est ensuite obtenue en calculant la profondeur moyenne par ligne horizontale. La courbe résultante est ensuite interpolée par une droite. Cette droite est utilisée comme une image de l’orientation θ du tronc de l’utilisateur...
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Dispositifs d’assistance au lever
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - LACEY (G.), Mac NAMARA (S.), DAWSON-HOWE (K.) - Personal adaptative mobility aid for frail and elderly people. - Comp science dept., school of Engineering, Trinity College Dublin, Ireland: (V.O.) Mittal et al. (Eds.): -Assistive Technology and AI, LNAI 1458 pp. 211-220 (1998).
-
(2) - LACEY (G.) - User Involvement in the design and evaluation of Guido robotic walker. - (J.) Rehabil. Res. Dev., vol. 37, no 6, p. 709-723 (2000).
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(3) - RODRIGUEZ (D.), MATIA (F.), JIMENEZ (A.), GALAN (R.), LACEY (G.) - Guido, the -robotic smart walker for the frail visually -impaired. - First International Congress on -DOmotics, Robotics and Remote Assistance for All, p. 155-169 (2005).
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(4) - RENTSCHLER (A.), COOPER (R.), BLASCH (B.), BONINGER (M.) - Intelligent walkes for the elderly: Performance and safety testing of VA-PAMAID robotic walker. - (J.) Rehabil. Res. Dev., vol. 40, no 5, p. 423-432 (2003).
-
(5) - RENTSCHLER (A.), SIMPSON (R.), COOPER (R.), BONINGER (M.) - Clinical evaluation of Guido robotic wlaker. - (J.) Rehabil. Res. Dev.,...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
NLopt
Fuzzy Logic Toolbox Matlab
Scikit-learn (RANSAC)
ROS : https://www.ros.org
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Institut des systèmes intelligents et de robotique (ISIR) : https://www.isir.upmc.fr
École d’ingénieur Polytech Sorbonne : https://www.polytech.sorbonne-universite.fr
Sorbonne Université : https://www.sorbonne-universite.fr
Centre national de recherche scientifique (CNRS) : https://www.cnrs.fr
Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm) : https://www.inserm.fr
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