Haptic assistance for manual wheelchair propulsion based on an assessment of the users biomechanical capabilities
Assistance haptique pour la propulsion en fauteuil roulant manuel (FRM) basée sur une évaluation des capacités biomécaniques de l’usager
Résumé
The manual wheelchair (MWC) is commonly used by individuals with reduced mobility, but its daily use can lead to musculoskeletal disorders (MSDs) due to the repetitive propulsion movements. Moreover, accessibility challenges in urban environments often limit users' mobility, despite legislative progress in terms of inclusion. While electric wheelchairs (EWs) reduce physical effort, they have drawbacks such as limited autonomy and decreased physical activity, which can be harmful in the long term. The manual wheelchair with electric assistance (MWC-EA) emerges as an intermediate solution, providing assistance while maintaining upper body physical activity. However, current assistance systems do not effectively adapt to users' abilities or terrain constraints.The main challenge lies in designing an assistance system capable of considering the interaction between the user, the MWC-EA, and the ground, providing precise and secure control. Another significant challenge is real-time validation of the system's functionality and robustness across various scenarios and topographies. User testing with a sufficiently large cohort is essential to evaluate the effectiveness and acceptability of these systems. However, outdoor trials are time-consuming to implement and may involve risks. The use of an MWC simulator offers an efficient solution to overcome these obstacles.This thesis is divided into two main parts. The first involves developing a haptic and dynamic interface integrated into an MWC simulator, capable of simulating various locomotion scenarios. This interface includes a dynamic model of the interaction between the user, the MWC, and the ground, as well as a haptic controller. This model allows for reproducing movements such as straight-line motion, turning, uphill, or sloping. The haptic controller, based on a Linear Parameter-Varying (LPV) optimal control approach, enables the reference model's trajectories to be followed while generating haptic resistances adapted to each movement. The interface also transmits kinematic and dynamic data to a hexapod platform, providing real-time sensory feedback. This interface was validated through tests on 30 healthy subjects and 2 individuals with reduced mobility, leading to the integration of an assistance system that accounts for both ground constraints and user abilities.The second part of the thesis focuses on designing an assistance system centered on the user's capabilities and ground constraints. Three assistance strategies were developed. The first quantifies an accessibility difficulty index and integrates it into an assistance level parameter to modulate motor torque. The second incorporates this parameter into the optimization algorithm via an adaptive cost function to adjust control according to the user's actions and terrain constraints. The third strategy relies on adaptive assistance with an optimal assistance level parameter, allowing real-time adjustment of effort based on the user's needs. These three approaches were evaluated both objectively and subjectively with 13 users to compare their respective performances. Experimental validations, conducted using the PSCHITT-PMR-LAMIH dynamic MWC simulator, demonstrated the effectiveness of the developed solutions, particularly in terms of improving safety and comfort, thus validating the proposed strategies as a whole.
Le fauteuil roulant manuel (FRM) est couramment utilisé par les personnes à mobilité réduite, mais son usage quotidien peut entraîner des troubles musculo-squelettiques (TMS) en raison des mouvements répétitifs de propulsion. De plus, les contraintes d'accessibilité dans les environnements urbains limitent souvent la mobilité des utilisateurs, malgré les progrès législatifs en matière d'inclusion. Bien que les fauteuils roulants électriques (FRE) réduisent l'effort physique, ils comportent des inconvénients tels qu'une autonomie limitée et une réduction de l'activité physique, ce qui peut être néfaste sur le long terme. Le fauteuil roulant manuel avec assistance électrique (FRM-AE) apparaît comme une solution intermédiaire, car il fournit une assistance tout en maintenant l'activité physique des membres supérieurs. Cependant, les systèmes d'assistance actuels ne s’adaptent pas efficacement aux capacités des utilisateurs ni aux contraintes du terrain.Le défi principal réside dans la conception d'un système d'assistance capable de prendre en compte l'interaction entre l'utilisateur, le FRM-AE et le sol, en offrant un contrôle précis et sécurisé. Un autre défi important est la validation en temps réel de la fonctionnalité et de la robustesse du système à travers divers scénarios et topographies. Les tests utilisateurs avec une cohorte suffisante sont essentiels pour évaluer l'efficacité et l'acceptabilité de ces systèmes. Cependant, les essais en environnement extérieur sont longs à mettre en œuvre et peuvent comporter des risques. Le recours à un simulateur de FRM se présente comme une solution efficace pour surmonter ces obstacles.Cette thèse se divise en deux volets principaux. Le premier consiste à développer une interface haptique et dynamique intégrée à un simulateur de FRM, capable de simuler divers scénarios de locomotion. Cette interface comprend un modèle dynamique de l’interaction entre l’utilisateur, le FRM et le sol, ainsi qu'un contrôleur haptique. Ce modèle permet de reproduire des mouvements en ligne droite, en virage, en pente ou en dévers. Le contrôleur haptique, basé sur une commande optimale à paramètres variables (LPV), permet de suivre les trajectoires du modèle de référence tout en générant des résistances haptiques adaptées à chaque mouvement. L’interface transmet également des données cinématiques et dynamiques à une plateforme hexapode, fournissant ainsi un retour sensoriel en temps réel. Cette interface a été validée par des tests sur 30 sujets sains et 2 personnes à mobilité réduite, conduisant à l’intégration d’un système d’assistance prenant en compte les contraintes du sol et les capacités des utilisateurs.La deuxième partie de la thèse est consacrée à la conception d'un système d’assistance centré sur les capacités de l’utilisateur et les contraintes du sol. Trois stratégies d’assistance ont été développées. La première quantifie un indice de difficulté d’accessibilité et l'intègre à un paramètre de niveau d’assistance pour moduler le couple moteur. La deuxième intègre ce paramètre dans l’algorithme d’optimisation via une fonction de coût adaptative pour ajuster la commande en fonction des actions de l’utilisateur et des contraintes du terrain. La troisième stratégie repose sur une assistance adaptative avec un paramètre de niveau d'assistance optimal, permettant d'ajuster l'effort en temps réel en fonction des besoins de l'utilisateur. Ces trois approches ont été évaluées à la fois objectivement et subjectivement avec 13 utilisateurs pour comparer leurs performances respectives. Les validations expérimentales, menées à l’aide du simulateur de FRM dynamique PSCHITT-PMR-LAMIH, ont démontré l'efficacité des solutions développées, notamment en termes d'amélioration de la sécurité et du confort, validant ainsi l’ensemble des stratégies proposées.
Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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