Démocratiser la commande homme-machine basée sur les biosignaux : perfectionnements de la reconnaissance de mouvements pour un contrôle naturel et fiable en contexte d'usage réel

生物特征的民主化指挥者机器基础：在使用环境中控制自然与不法行为的侦察运动的完善

• 批准号: RGPIN-2020-06233
• 负责人: Nougarou, François
• 金额: $ 1.75万
• 依托单位: Université du Québec à Trois-Rivières
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Discovery Grants Program - Individual
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2021-01-01 至 2022-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=741106
• 关键词: mocratiser; la; commande; homme; machine

La commande homme-machine la plus prometteuse, basée sur les signaux d'activité musculaire (EMG - électromyographie), repose sur l'emploi de la reconnaissance de mouvements. Cette approche extrait des critères discriminants des signaux EMG puis entraine des méthodes de «machine-learning» pour modéliser le lien entre les gestes effectués et les biosignaux. Cependant en usage réel, rarement considérée dans la littérature, les performances de reconnaissance sont dramatiquement affectées. Cela génère de la frustration chez l'utilisateur par manque de contrôle naturel, de fiabilité et de simplicité d'utilisation (une pénible calibration est nécessaire à chaque nouvelle session). Cela limite l'usage courant de ce genre de commande, dont le potentiel est majeur pour le contrôle de prothèses, de robot d'assistance ou encore en réadaptation et en domotique. Afin de démocratiser l'usage de ces commandes basées sur les signaux EMG en contexte d'usage réel, ce programme repose sur deux cibles principales et connexes : (i) concevoir des algorithmes inédits qui, du point de vue de l'usager, permettent à la fois un contrôle naturel, fiable au temps d'utilisation et prêt-à-l'emploi pour chaque nouvelle session, et (ii) réaliser l'implémentation matérielle de l'ensemble de la chaine pour un contrôle avec les algorithmes proposées en temps-réel. Pour ce faire, ce programme s'articule sur 3 axes composés de 2 projets de maîtrise et 3 de doctorat. L'axe 1 concerne le contrôle naturel, l'axe 2 le contrôle robuste au temps d'utilisation et prêt-à-l'emploi et l'axe 3 l'implémentation matérielle. Les avancées du projet de doctorat de l'axe 1 permettront de proposer des solutions innovantes basées sur l'exploitation des données fournies par les capteurs EMG de haute-densité (HD-sEMG), la décomposition de signaux, l'extraction de critères orignaux et la combinaison de classification et de régression. Le projet de maîtrise de l'axe 2 consistera à faire l'inventaire, la réalisation et la comparaison des méthodes de la littérature permettant, à partir des signaux EMG, un contrôle robuste au temps et prêt-à-l'emploi. Par après, un projet de doctorat combinera les propositions des axes 1 et 2 afin d'obtenir un contrôle naturel et en même temps robuste au temps et prêt-à-l'emploi. L'axe 3 débutera avec un projet de maîtrise qui visera à développer un système d'acquisition performant de capteurs HD-sEMG sur FPGA. Par après, ce système d'acquisition sera utilisé dans un projet de doctorat qui fera l'intégration matérielle des algorithmes proposés dans les axes 1 et 2. Les 5 projets de ce programme valideront leurs propositions en contexte de contrôle réel, à travers des tâches complexes à réaliser par des participants sains avec un bras robotisé à 7 degrés de liberté. Au terme des 5 ans, des commande homme-machine totalement embarquées avec un contrôle naturel, robuste au temps et prêt-à-l'emploi seront proposés et serviront de base pour les projets futurs de ce programme.

La commande homme-machine la plus prometteuse，basée sur les signaux d'activité musculaire（EMG -肌电图），repose sur l'emploi de la recognition de movements. Cette approche extrait des critères discriminants des signaux EMG puis entraine des methodes de“machine-learning”pour modéliser le lien entre les gestes effectués et les biosignaux.除了在现实生活中的运用，在文学作品中很少被考虑到，侦察的表演往往是戏剧性的。Cela génère de la frustration chez l'utilisateur par manque de contrôle naturel，de fiabilité et de simplicité d'utilisation（une pénible calibration est nécessaire à chaque nouvelle session）.该命令限制了该命令类型的使用，但其在假体控制、机器人辅助或重新适应和家庭生活方面的潜力仍然很大。在演示如何在实际使用环境中使用EMG信号的基础命令后，该方案主要涉及两种类型和连接：（i）concevoir des algorithmes inédits qui，du point de vue de l'usager，permettent à la fois un contrôle naturel，fiable Au temps d'utilisation et prêt-à-l'emploi pour chaque nouvelle session，以及（ii）realiser l'implémentation matérielle de l'ensemble de la chaine pour un controle avec les algorithmes proposées en temps-réel.为了做到这一点，该计划的三轴关节组成的2个项目的martrise和3博士。第1轴与自然控制有关，第2轴与Au temps d 'utilisation et prêt-à-l' emploi有力控制有关，第3轴与材料实施有关。本文介绍了作者在高密度肌电信号（HD-sEMG）的采集、信号分解、原始特征提取、分类与回归相结合等方面的创新性解决方案。该项目的maintrise de l'axe 2 consistera à faire l'inventaire，la réalisation et la comparaison des methodes de la littérature permettant，à partir des signaux EMG，un contrôle robuste Au temps et prêt-à l'emploi.同时，一个博士项目结合了轴1和2的建议，获得了一个自然控制和Au temps和prêt-à-l 'emploi。L'axe 3 débutera avec un projet de martrise qui visera à déciliar un système d'acquisition performant de captured HD-sEMG sur FPGA.此外，该采集系统在一个博士项目中使用，该项目将所提出的算法集成到轴1和轴2中。 该方案的5个项目验证了在控制环境中的建议，通过参与者与7度自由的机器人一起使用，实现了复杂的任务。Au泰尔梅des 5 ans，des commande homme-machine totalement embarquées avec un controlôle naturel，robuste Au temps et prêt-à-l'emploi seront proposés et serecut de base pour les projets futurs de ce programme.