Tesis de Bilal Tout (departamento de control automático)

En los últimos años, la interacción física humano-robot se ha convertido en un importante tema de investigación, por ejemplo para aplicaciones de rehabilitación. Esta tesis pretende mejorar estas interacciones, en el contexto del desarrollo de controladores basados en modelos, mediante aproximaciones de identificación paramétrica de los modelos de los sistemas interactuantes. El objetivo es desarrollar métodos de identificación que tengan en cuenta la variabilidad y la complejidad del cuerpo humano, y que utilicen únicamente los sensores del sistema robótico para evitar la adición de sensores externos.

El objetivo de esta tesis es mejorar estas interacciones, en el contexto del desarrollo de controladores basados en modelos.

Los diferentes enfoques presentados en esta tesis se prueban experimentalmente con un sistema robótico de un grado de libertad (1-DDL) para interactuar con la mano de una persona.

Los diferentes enfoques presentados en esta tesis se prueban experimentalmente con un sistema robótico de un grado de libertad (1-DDL) para interactuar con la mano de una persona.

Tras un primer capítulo en el que se presenta el estado del arte, el segundo capítulo aborda los métodos de identificación desarrollados en robótica, así como la cuestión del filtrado, analizada en simulación y experimentalmente. Se aborda la cuestión del ajuste del filtro de paso bajo y, en particular, la elección de la frecuencia de corte, que sigue siendo delicada para un sistema no lineal.

Para superar estas dificultades, se desarrolla una técnica de filtrado que utiliza un filtro de Kalman extendido (EKF) basado en el modelo dinámico del robot. La formulación EKF propuesta permite un ajuste basado en las propiedades conocidas de los sensores y la confianza en la estimación inicial de los parámetros. Este método se compara en simulación y luego experimentalmente con varios métodos existentes, analizando la sensibilidad a la inicialización y al ajuste del filtro. Los resultados muestran que el método propuesto es prometedor si el EKF se ajusta adecuadamente.

El 3er capítulo trata de la identificación continua de los parámetros del modelo dinámico de un sistema pasivo que interactúa con un sistema robótico, combinando métodos de identificación de la carga útil con algoritmos en línea, sin sensores externos. Estos métodos se validan en simulación y experimentalmente utilizando el sistema 1-DDL cuya empuñadura está sujeta a bandas elásticas para imitar una articulación humana pasiva. El análisis del efecto del ajuste de los métodos en línea pone de relieve que es necesario un compromiso entre la velocidad de convergencia y la precisión de las estimaciones de los parámetros. Por último, la comparación de los métodos de identificación de la carga útil muestra que los métodos que identifican por separado los parámetros del sistema robótico y los del humano pasivo ofrecen una mayor precisión y una menor complejidad computacional.

El 4º capítulo se centra en la identificación durante la interacción del sistema humano-robótico. Se propone un modelo de rigidez cuadrática para representar mejor el comportamiento de la articulación humana pasiva que un modelo lineal. Este modelo se utiliza con un método de identificación iterativo basado en el rechazo de valores atípicos para detectar la actividad muscular humana sin sensores externos. Este método se compara experimentalmente con un método no iterativo que utiliza señales de electromiografía (EMG), adaptando el sistema a 1-DDL para interactuar con la muñeca y permitir evaluar la actividad de los músculos flexores y extensores de dos sujetos. El método iterativo propuesto sin señales EMG ofrece resultados próximos a los obtenidos con el método que utiliza señales EMG cuando se elige un modelo que representa con precisión el comportamiento de la articulación humana pasiva. Los resultados de detección de la actividad muscular obtenidos con estos dos métodos muestran un nivel satisfactorio de similitud con los obtenidos directamente a partir de señales EMG.

Detección de la actividad muscular con señales EMG.

Ponentes:

• JANOT Alexandre, Ingeniero de investigación, ONERA Palaiseau.
• LAROCHE Edouard, Profesor universitario, Universidad de Estrasburgo, Laboratorio Icube.
• LAROCHE Edouard, Profesor universitario, Universidad de Estrasburgo, Laboratorio Icube.
• LAROCHE Edouard, Profesor universitario, Universidad de Estrasburgo, Laboratorio Icube.

Examinador:

• SIEGLER Isabelle, Profesora universitaria, Universidad París Saclay, Laboratorio CIAMS.

Supervisora de la tesis:

• VERMEIREN Laurent, profesor universitario de la Universidad Politécnica de Altos de Francia, Laboratorio LAMIH (UMR 8201).
• Presidente de tesis:
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Co-supervisores:

• CHEVRIE JASON, Maitre de conférences, Université Polytechnique Hauts-de-France , Laboratoire LAMIH (UMR 8201).
• DEQUIDT Antoine, Senior Lecturer, , INSA Hauts-de-France, Laboratoire LAMIH (UMR 8201).
• DEQUIDT Antoine, Profesor titular, , INSA Hauts-de-France, Laboratorio LAMIH (UMR 8201).