Assas Recherche | Identification de systèmes humain-robot en interaction physique : application à la détection de l’activité musculaire

Identification de systèmes humain-robot en interaction physique : application à la détection de l’activité musculaire (Document en Anglais)

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Modalités de diffusion de la thèse :

Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 19/09/2025 (communication intranet).

Informations sur les contributeurs

Auteur : Tout Bilal

Tout, Bilal

Nom

Tout

Prénom

Bilal

Nationalité

Français

Date de soutenance : 19-12-2024

Directeur(s) de thèse : Vermeiren Laurent

Vermeiren, Laurent

Nom

Vermeiren

Prénom

Laurent

- Dequidt Antoine

Dequidt, Antoine

Nom

Dequidt

Prénom

Antoine

- Chevrie Jason

Chevrie, Jason

Nom

Chevrie

Prénom

Jason

Etablissement de soutenance : Valenciennes, Université Polytechnique Hauts-de-France

Valenciennes, Université Polytechnique Hauts-de-France

Nom

Valenciennes, Université Polytechnique Hauts-de-France

Laboratoire : Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'informatique Industrielles et Humaines

Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'informatique Industrielles et Humaines

Nom

Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'informatique Industrielles et Humaines

Ecole doctorale : Ecole Doctorale Polytechnique Hauts-de-France

Ecole Doctorale Polytechnique Hauts-de-France

Nom

Ecole Doctorale Polytechnique Hauts-de-France

Informations générales

Discipline : Automatique, productique
Classification : Informatique, Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres : Identification de systèmes robotiques, Estimateur des moindres carrés, Filtre de Kalman étendu, Interaction physique continue humain-Robot, Identification de la charge utile, Modèles d'articulations humaines passives
Mots-clés :

Interaction humain-machine
Thérapeutique par l'exercice - Simulation par ordinateur
Robotique en médecine

Résumé : Ces dernières années, l’interaction physique humain-robot est devenue un sujet de recherche important, par exemple pour des applications de rééducation. Cette thèse vise à améliorer ces interactions, dans le cadre du développement de contrôleurs basés modèles, par des approches d’identification paramétrique des modèles des systèmes en interaction. Le but est de développer des méthodes d’identification en tenant compte de la variabilité et de la complexité du corps humain, et en n'utilisant que les capteurs du système robotique pour éviter l'ajout de capteurs externes. Les différentes approches présentées dans cette thèse sont testées expérimentalement avec un système robotique à un degré de liberté (1-DDL) permettant d'interagir avec la main d'une personne.Après un 1er chapitre présentant l'état de l'art, le 2e chapitre aborde les méthodes d'identification développées en robotique ainsi que la problématique du filtrage, analysée en simulation et expérimentalement. La question du réglage du filtre passe-bas est adressée, et en particulier le choix de la fréquence de coupure qui reste délicate pour un système non-linéaire. Pour surmonter ces difficultés, une technique de filtrage utilisant un filtre de Kalman étendu (EKF) est développée à partir du modèle dynamique du robot. La formulation EKF proposée permet un réglage en fonction des propriétés connues du capteur et de la confiance dans l’estimation initiale des paramètres. Cette méthode est comparée en simulation puis expérimentalement avec différentes méthodes existantes en analysant la sensibilité à l’initialisation et au réglage du filtre. Les résultats montrent que la méthode proposée est prometteuse si l’EKF est correctement réglé.Le 3e chapitre porte sur l'identification en continu des paramètres du modèle dynamique d'un système passif en interaction avec un système robotique, en combinant des méthodes d’identification de la charge utile avec des algorithmes en ligne, sans capteurs externes. Ces méthodes sont validées en simulation et expérimentalement en utilisant le système à 1-DDL dont la poignée est attachée à des bandes élastiques pour imiter une articulation humaine passive. L’analyse de l’effet de l’ajustement des méthodes en ligne met en évidence qu’un compromis est nécessaire entre la vitesse de convergence et la précision des estimations des paramètres. Enfin, la comparaison des méthodes d’identification de la charge utile montre que les méthodes identifiant séparément les paramètres du système robotique et de l’humain passif donnent une meilleure précision et une plus faible complexité de calcul.Le 4e chapitre porte sur l'identification durant l'interaction humain-système robotique. Un modèle à raideur quadratique est proposé afin de mieux représenter le comportement de l’articulation humaine passive qu’un modèle linéaire. Par la suite, ce modèle est utilisé avec une méthode d’identification itérative basée sur le rejet d’outliers, pour détecter l’activité musculaire de l’humain sans capteurs externes. Cette méthode est comparée expérimentalement à une méthode non-itérative utilisant des signaux d’électromyographie (EMG), en adaptant le système à 1-DDL pour interagir avec le poignet et permettre d’évaluer l’activité des muscles fléchisseurs et extenseurs de deux sujets. La méthode itérative proposée sans signaux EMG donne des résultats proches de ceux obtenus avec la méthode utilisant les signaux EMG lorsqu’un modèle représentant bien le comportement de l’articulation humaine passive est choisi. Les résultats de détection de l’activité musculaire obtenus avec ces deux méthodes montrent un niveau de similarité satisfaisant avec ceux obtenus directement à partir des signaux EMG.

Informations techniques

Type de contenu : Text
Format : PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine :

STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises

Identifiant : 2024UPHF0056
Type de ressource : Thèse

Fiche descriptive