Contrôle basé capteurs d’un fauteuil roulant électrique à l’aide de méthodes ensemblistes par intervalles

Contexte

Les aides à la mobilité telles que les fauteuils roulants électriques peuvent compenser la perte de mobilité vécue par les personnes âgées ou en situation de handicap, afin de préserver un niveau d’indépendance et d’accès aux activités sociales [1]. Cependant, leur conduite est une tâche difficile nécessitant des capacités cognitives et visuospatiales, en particulier lors du franchissement d’obstacles et d’espaces étroits [2]. De nombreux travaux portent sur des fauteuils roulants robotisés, capables de navigation autonome [3]. Cependant, les solutions de navigation autonome posent des problèmes d’acceptabilité et ne laissent pas à l’utilisateur un contrôle suffisant, pourtant nécessaire à la sollicitation des fonctions cognitives et motrices restantes [4].

Des approches semi-autonomes, basées sur le contrôle ou le guidage partagé [5], sont ainsi mieux adaptées aux besoins de l’utilisateur, en lui laissant un contrôle suffisant. L’équipe Rainbow de l’IRISA/Inria a conçu une solution d’assistance à la conduite basée sur l’asservissement référencé capteurs. Elle corrige de manière réactive la trajectoire à l’approche d’obstacles positifs [6] ou négatifs [7] et permet l’amélioration des performances de conduite.

Cette proposition n’est toutefois pas suffisante pour assurer des tâches de navigation à moyen ou long terme, en alternant contrôle partagé et autonome.

Considérons le scénario de vie suivant, où un résident souhaite retourner dans son lit. Tout en conservant le contrôle du fauteuil, il pourrait être guidé dans l’établissement jusqu’à sa chambre, puis profiter d’une assistance au positionnement précis du fauteuil près du lit afin d’effectuer son transfert en sécurité. Une fois son transfert effectué, le fauteuil vide devrait pouvoir se repositionner automatiquement dans la chambre pour être mis en charge, et pouvoir être rappelé automatiquement en position de transfert près du lit sur demande.

Objectifs de la thèse

De nouveaux capteurs émergent et permettent de réaliser cet objectif de navigation semi-autonome, en respectant des contraintes de coût réduit, d’intégration sur le fauteuil et de respect de la vie privée.

• Les capteurs infrarouges à temps de vol (ToF), actuellement utilisés pour l’évitement d’obstacles, peuvent être mis à profit pour le positionnement précis à proximité d’un objet.

• Les systèmes radio ultra large bande (UWB) permettent la mesure de distances entre des balises fixes et un capteur mobile, et fournissent une solution de localisation pour la navigation.

L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes de contrôle basé capteurs, autonome ou partagé, en tenant pleinement compte des incertitudes paramétriques et des erreurs de mesures des capteurs UWB et ToF implantés sur le fauteuil roulant.

Différents points de blocage nécessitent d’être levés :

• Les mesures des capteurs UWB sont entachées de valeurs aberrantes : masquage de la ligne de vue directe par l’utilisateur, le fauteuil ou l’environnement, multi-trajets et réception de signaux réfléchis (NLoS).

• Le fauteuil roulant électrique est sujet à une contrainte de déplacement non-holonome. Son emprise spatiale et notre objectif d’atteindre une configuration de position et d’orientation définie par l’utilisateur, font qu’il ne peut être réduit à un simple point dont on contrôlerait le mouvement.

• L’évolution du fauteuil ne peut pas être modélisée exactement : le contrôle moteur est perturbé par les variations de poids et la pente, les roues peuvent glisser ou déraper, et la présence de roues folles complexifie le mouvement réel du fauteuil.

Pour cette thèse, on se placera dans le cadre ensembliste, en faisant l’hypothèse d’erreurs bornées. Les paramètres et mesures seront ainsi modélisés par des intervalles supposés contenir la vraie valeur. Les outils de l’analyse par intervalles [8] tels que l’inversion ensembliste, l’intégration garantie [9] et la propagation de contraintes sur les tubes [10] seront mis à profit afin de propager ces incertitudes de façon rigoureuse et caractériser des solutions sous forme d’ensembles [11]. Les mesures aberrantes pourront être gérées des approches ensemblistes robustes telle que l’intersection q-relaxée.

On cherchera à planifier et garantir la faisabilité de manœuvres d’approche et de positionnement précis (telles que le positionnement à côté du lit, ou l’amarrage à une station de recharge) en tenant compte des incertitudes paramétriques et de mesures, des contraintes de déplacement non-holonomes du fauteuil, et en garantissant l’absence de collisions avec l’environnement.

Dans le cadre du contrôle partagé du fauteuil, on étudiera des méthodes prédictives afin de déterminer l’espace des commandes utilisateur admissibles en fonction des contraintes liées à la sécurité (collisions, chutes) et au confort de conduite, et des incertitudes associées.

Les méthodes développées seront mises au point sur le simulateur de fauteuil roulant de l’équipe. Elles seront validées expérimentalement sur la flotte de fauteuils robotisés de Rainbow, en utilisant un système de motion capture comme référence de position. Dans le cadre de la commande partagée, le doctorant ou la doctorante réalisera des études cliniques, avec l’aide des cliniciens du centre de rééducation du Pôle Saint-Hélier.