Conception de prothèses robotiques exploitant les signaux électromyographiques

Dans le cadre de la conception de prothèses de membre supérieur, l’une des principales difficultés reste l’implémentation de l’interface homme-machine. À ce jour, la technique la plus prometteuse reste le traitement de signaux électromyographiques. Des électrodes électromyographiques de surface (sEMG) mesurant l'actionnement des muscles permettent de récupérer une information provenant du système nerveux. Cette solution est non invasive, facile à mettre en place et elle a permis de développer de nombreux algorithmes de classification de mouvement. Néanmoins, comme un nombre restreint de mouvements est classifié, la quantité d’information extraite reste limitante pour contrôler toutes les articulations d’une prothèse de main anthropomorphique.

Afin d’augmenter la complexité des mouvements estimés, j'ai cherché le lien entre les signaux électromyographiques de l'avant bras et les coordonnées articulaires des articulations de la main. Lors de ce mini séminaire, je présenterai la création d'une base de données, puis les solutions de machine learning qui m'ont permis de réaliser l'estimation des mouvements de la main à partir de signaux électromyographiques. Pour conclure, je réaliserai une ouverture sur l'optimisation de la conception d'une structure de main robotique.