Contrôle biomimétique de prothèse à partir de mouvements résiduels et d’informations contextuelles – CoBioPro

L’amputation du membre supérieur est un traumatisme important pour le soldat blessé comme pour le civil. C’est un accident malheureusement fréquent chez les soldats en opération, mais que l’on rencontre aussi chez les civils, avec un nombre de personnes amputées du membre supérieur en France estimé entre 8 000 et 15 000. Les évolutions technologiques offrent désormais la possibilité aux patients de se voir bénéficier de prothèses myoélectriques, qui sont typiquement contrôlé avec l’activité de deux muscles résiduels, et prises en charge par la Sécurité Sociale. Cependant, les moyens actuels de contrôler ces prothèses restent encore un problème majeur, qui s’accentue d’autant plus que l’amputation est haute et que le contrôle doit prendre en charge un plus grand nombre d’articulations avec peu de muscles résiduels. La complexité des systèmes de contrôle actuels, ainsi que le manque de retours sensoriels, sont responsable du fort taux d’abandon dans leur utilisation. Cela implique une dégradation des capacités fonctionnelles des patients, et souligne un échec des importants moyens humains (médecins, rééducateurs, orthoprothésistes) et financiers (matériel, recherche appliquée, salaires…) investis.

Alors que la majorité des recherches pour améliorer le contrôle des prothèses focalise sur le contrôle myoéléctrique basé sur l’activité des muscles restants, une alternative prometteuse vise à exploiter les mouvements résiduels bien plus fiable et facile à interpréter que des signaux musculaires sujets au bruit et à de nombreux artefacts. Cette approche se heurte cependant à une difficulté comparable à celle du contrôle myoélectrique pour les amputations hautes, qui impliquent plus d’articulations à contrôler avec moins de mouvements articulaires résiduels. Ce projet ASTRID vise à lever ce verrou à travers l’utilisation conjointe d’informations contextuelles sur le mouvement à produire, afin de permettre un contrôle naturel et intuitif de plusieurs articulations de la prothèse.

Nos travaux préliminaires en réalité virtuelle apportent la preuve de l’efficacité de notre approche, qui a permis à des sujets d’attraper des bouteilles de positions et d’orientations variées avec des performances comparable à celle de leur vrai bras, alors que 4 articulations distales étaient contrôlées sur la base des mouvements d’épaules et du contexte du mouvement à produire. Ce projet vise à opérationnaliser cette preuve de concept sur des tâches plus complexes et pertinentes pour les amputés, ainsi qu’à gérer la transition nécessaire de la réalité virtuelle vers une plateforme robotique permettant de manipuler de vrai objets et de se rapprocher d’une vrai prothèse. Alors que les mouvements du coude jusqu’au poignet inclus seront gérés par notre nouveau contrôle, le mouvement de saisie de la main serra géré par un contrôle myoélectrique simple avec retour sensoriel, développé lors d’une thèse DGA fraichement soutenue dans l’équipe coordinatrice.

Au-delà d’un simple bras robotique, la plateforme-test développée dans ce projet propose d’accueillir les différents outils d’intelligence artificielle impliqués dans son contrôle (reconnaissance automatique d’objet par vision artificielle, apprentissage automatique, codage des coordinations motrices par des réseaux de neurones profonds), ainsi que les différents signaux cinématiques et physiologiques utilisés (centrale inertielle, capteur optique, EMGs, mouvement des yeux). En plus de son utilisation spécifique dans ce projet pour tester et améliorer les systèmes de contrôle des prothèses, cette plateforme offre ainsi un fort potentiel pour le développement d’interface homme-machines basées sur la fusion de données multi-sources.