Proposition de thèse 2015

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1 Proposition de thèse 2015 Etablissement: Université de Nantes Laboratoire: IRCCyN Equipe: Signal Processing s/robotics Encadreurs: Aoustin Yannick, (40%) LeCarpentier Eric, (60%) Collaboration with other partner during this PhD: In France: Web site: Chef de l équipe robotique: Wenger Philippe Chef de l équipe ATDSI: Jérôme Idier Department of Neurorehabilitation Engineering (Bernstein Center for Computational, Neuroscience, University Medical Center Göttingen, Georg-August University) Titre: Control of a prosthesis through EMGI. Scientific field: Robotics, Signal Processing Key words: prosthesis, electromyographic signals, hand, grasping Pré requis: connaissance en automatique, robotique, traitement du signal et outils de simulation. Contexte: Les muscles du corps sont composés de fibres musculaires. Ces fibres musculaires sont regroupées en unités motrices, le long desquelles se propagent des ondelettes électriques, les potentiels d unité motrice. Le nombre d unités motrices actives et le taux de décharge des

2 potentiels dans celles-ci sont directement liés à la force musculaire déployée. Les contributions des différentes unités actives constituent le signal électro-myographique. Dans la thèse de Jonathan Monsifrot, nous avons proposé une modélisation paramétrique des signaux EMG intramusculaires (EMGi) et une méthode de décomposition en ligne de ces signaux pour retrouver les signaux de commande du système nerveux central. Cette décomposition s appuie sur un dictionnaire de formes approximatives, qui représente les potentiels d unité motrice. La suite naturelle de ce travail consiste à s affranchir de cette étape d apprentissage préliminaire en créant le dictionnaire en ligne, à l apparition des ondelettes. Les techniques Bayesiennes non paramétriques semblent être particulièrement adaptées à cet objectif. D autre part, cette décomposition fournit un code concis représentant le signal EMGi : à chaque unité sont associés la forme du potentiel et son taux de décharge. Il faut traduire cette information en une commande effective à appliquer à une prothèse de main chez des patients amputés (pour lesquels l information électro-myographique subsiste en amont de l amputation). Pour la thèse nous développerons une loi de commande fondée sur un modèle de muscles artificiels afin de faire le lien entre les signaux EMG et les entrées des moteurs de la prothèse. Les verrous scientifiques qui devront être considérés lors de cette thèse sont : -La détermination des paramètres du modèle de muscle. -La transition entre la commande en position et la commande en force lorsque la prise s effectue. Cette prothèse est ici une main que nous avons acquis grâce au support financier du CNRS, de l AIP Primeca, du master EMARO et de la région Pays de la Loire. Elle possède quatre doigts et un pouce. Cette main a 15 degrés de libertés.

3 Plan propose de travail: 1) Etude bibliographique les outils d analyse du traitement du signal développé par l équipe ATDSi de l IRCCyN (Méthodes Bayesiennes non paramétriques). 2) La correspondance entre les mises à feu détectées des motoneurones et les efforts effectivement développés par le membre considéré à partir des données biomécaniques enregistrées. 3) Définition de la commande avec pour entrée les taux de mise à feu des motoneuronnes. 4) Expérimentation de cette stratégie de commande sur la main expérimentale. References: [1] T. R. Kuiken, G. Li and B. A. Lock, Targeted muscle reinnervation for real-time myoelectric control of multifunction artificial arms. J. of American Medical Association, [2] C. Castellini, P. van der Smagt, G. Sandini, and G. Hirzinger, Surface EMG for force control of mechanical hands, in IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2008, pp [3] J. Monsifrot, E. Le Carpentier, D. Farina, and Y. Aoustin. Sequential estimation of intramuscular EMG model parameters for prosthesis control. In IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, Workshop on Robotics for Neurology and Rehabilitation, San Frncisco, California, USA, [4] D. Ge, E. Le Carpentier, and D. Farina, Unsupervised Bayesian decomposition of multiunit EMG recordings using tabu search IEEE Trans. Biomedical Engineering, 57(3): , [5] Reginfo C., Aoustin Y. Chevallereau C. and Plestan F., ``A Penalty-based Approach for Contact Forces Computation in Bipedal Robots,'' Proceedings of the IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, Paris, France, 2009.Rengifo C., Aoustin, Y., Plestan, F. and Chevallereau, Ch. ''Distribution of forces between synergistic and antagonistic muscles using an optimization criterion depending on muscle contraction behavior'', ASME, Journal of Biomechanical Engineering, ( ), Vol 142, 4, pp. 11''. [6] J. Monsifrot, E. Le Carpentier, Y. Aoustin and D. Farina. Online estimation of EMG signals model based on a renewal process IEEE ISCASSP [7] J. Monsifrot, E. Le Carpentier, Y. Aoustin and D. Farina. Sequential Decoding of Intramuscular EMG Signals via Estimation of a Markov Model, IEEE Transaction on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, D.O.I /TNSRE (2014). Details for the subject: Background: knowledge in automatics, mechanics, signal processing s and computer sciences. Context: Electromyographic signals may be used to the control of a hand prosthesis [1] and [2]. The input control is currently the spectral density as the input control. One of the difficulties is to obtain a fluent grasping to carry out a complex task. To overcome

4 this drawback a decomposition of multiunit EMG, off line [4] and on line is proposed to define to obtain the control signal from the brain. In the context of a project supported by CNRS, National Center of French Research, the subject of this thesis is from th rate of firing ranges to control an anthropomorphic underactuated hand to grasp an object. The contact between the tool and the object will be modelled with an optimization algorithm through complementary linear constraints, see [5]. The actuators will be modelled with artificial muscles. The key points of the thesis will be: - to determine the parameters of the modelling of the artificial muscles. - to deal with the switching between the control in position and the control in force for the grasping. The experimental device to support the theoretical study is an underactuated, arranged in four fingers and opposable thumb. Each finger has three phalanges and the thumb have three phalanges. Research subject, work plan: Proposed work plan: 1) Bibliographic study about grasping and its stability, Bayesian decomposition online of multiunit EMG, especially the strategy developed in the institute. 2) Design of the model of the hand, and its simulation to define the motion of fingers a simple grasping task. 3) Design of a control with recording signals from the recording of intramuscular electromyographic signals to duplicate a simple grasping task. 4) Adaptation of this control to grasp a mobile object. 5) Implementation of these previous controls through an experimental hand. References:

5 [8] T. R. Kuiken, G. Li and B. A. Lock, Targeted muscle reinnervation for real-time myoelectric control of multifunction artificials arms. J. of American Medical Association, [9] C. Castellini, P. van der Smagt, G. Sandini, and G. Hirzinger, Surface EMG for force control of mechanical hands, in IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2008, pp [10] J. Monsifrot, E. Le Carpentier, D. Farina, and Y. Aoustin. Sequential estimation of intramuscular EMG model parameters for prosthesis control. In IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, Workshop on Robotics for Neurology and Rehabilitation, San Frncisco, California, USA, [11] D. Ge, E. Le Carpentier, and D. Farina, Unsupervised Bayesian decomposition of multiunit EMG recordings using tabu search IEEE Trans. Biomedical Engineering, 57(3): , \item Reginfo C., Aoustin Y. Chevallereau C. and Plestan F., ``A Penalty-based Approach for Contact Forces Computation in Bipedal Robots,'' Proceedings of the IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, Paris, France, 2009.

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