Personalized Upper Limb Robotic Rehabilitation Using Impedance-Based Control Strategies

Les membres supérieurs, essentiels pour de nombreuses activités quotidiennes, est souvent confrontée à des déficiences fonctionnelles, notamment chez les patients victimes d’AVC, en raison de troubles neurologiques. À mesure que les dispositifs robotiques deviennent plus courants dans le secteur de la santé, il est crucial d’améliorer leur contrôle, leur adaptabilité et leur synergie avec les systèmes de réalité virtuelle. Ce mémoire de maîtrise se concentre sur le développement de stratégies de contrôle adaptatives pour optimiser l’interaction entre ces manipulateurs robotiques et le membre affecté pendant les exercices de rééducation. La méthodologie de recherche a impliqué l’intégration de manipulateurs robotiques, d’un système de support de bras et d’une interface de réalité virtuelle. Des stratégies de contrôle telles que le contrôle par admittance, par impédance, par impédance adaptative et des méthodes pour éviter les singularités ont été mises en œuvre et analysées. Plus précisément, le contrôleur par admittance a été développé pour générer des trajectoires de référence spécifiques au patient pour les exercices de rééducation, tandis que le contrôleur par impédance facilitait les exercices en permettant une certaine erreur de position, permettant aux patients d’exercer un effort lorsque cela était possible. Le contrôle par impédance adaptative, en modulant les paramètres d’impédance en fonction des performances du patient, permet une utilisation polyvalente du dispositif robotique sur un éventail d’exercices de rééducation, allant des exercices passifs aux activités de la vie quotidienne. Sur la base de la métrique de manipulabilité, un champ de force virtuel et une stratégie de contrôle par espace nul ont été mis en œuvre pour éviter les singularités. Cette étude a évalué des aspects tels que la génération de trajectoire, le suivi de trajectoire, et l’influence des paramètres d’impédance sur l’efficacité. Les résultats suggèrent que la stratégie de contrôle par admittance est efficace pour générer des trajectoires de référence. De plus, le contrôle par impédance a révélé un compromis entre le suivi de trajectoire et la réactivité aux forces externes, influencé par les paramètres de raideur et d’amortissement. Le contrôle par impédance adaptative ajustait les paramètres de contrôle en fonction des performances de suivi de trajectoire de l’utilisateur. Ces résultats étaient comparables à ceux des contrôleurs non adaptatifs, mais avec trois avantages distincts : assurer la sécurité de l’utilisateur et de l’équipement en atténuant les réactions extrêmes, maintenir une performance constante malgré les changements ou perturbations imprévus, et moduler dynamiquement le niveau de support en fonction des performances du patient. L’utilisation de la force virtuelle et de la commande par espace nul a démontré leur efficacité pour éviter les points de singularité. En conclusion, cette thèse met en évidence le développement d’une plateforme robotique de rééducation entièrement personnalisée pour la rééducation du membre supérieur. Grâce à l’utilisation de techniques de contrôle adaptatif, elle propose des conceptions d’exercices sur mesure via le contrôle par admittance et assure un support adapté en temps réel durant l’exécution de l’exercice avec le dispositif robotique. Ce travail enrichit la compréhension fondamentale du contrôle robotique dans le domaine de la rééducation et présente une approche prometteuse pour une rééducation adaptée au patient.

Abstract

The human upper extremity, essential for many daily activities, often faces functional impairments, especially among stroke patients, due to neurological disorders. As robotic devices become more prevalent in healthcare, enhancing their control, adaptability, and synergy with virtual reality systems becomes crucial. This master’s thesis focuses on the development of adaptive control strategies that optimize the interaction between these robotic manipulators and the affected limb during rehabilitation exercises. The research methodology involved the integration of robotic manipulators, an arm support system, and a virtual reality interface. Control strategies such as admittance, impedance, adaptive impedance, and methods to avoid singularities, were implemented and analyzed. Specifically, the admittance controller was developed to generate patient-specific reference trajectories for rehabilitation exercises, while the impedance controller facilitated exercises by permitting a certain positional error, allowing patients to exert effort when possible. The adaptive impedance control, by modulating the impedance parameters in response to patient performance, enables the robotic device’s versatile use across a spectrum of rehabilitation exercises, from passive exercises to activities of daily living. Based on the manipulability metric, a virtual force field and a null-space control strategy were implemented to avoid singularities. This investigation evaluated aspects such as trajectory generation, trajectory tracking, and the impacts of impedance parameters on efficiency. The findings suggest that the admittance control strategy is adept at producing reference trajectories. Moreover, impedance control highlighted a trade-off between trajectory tracking and compliance, influenced by the stiffness and damping model parameters. Adaptive impedance control adjusted control parameters based on the user’s trajectory-following performance. These results were on par with non-adaptive controllers, but with three distinct advantages: ensuring user and equipment safety by mitigating extreme reactions, maintaining consistent performance despite unforeseen changes or disruptions, and dynamically modulating the level of support in relation to patient performance. The employment of virtual force and null-space command demonstrated efficacy in avoiding singularity configurations. In conclusion, this thesis highlights the development of a fully personalized robotic rehabilitation platform for upper limb rehabilitation. Through the use of adaptive control techniques, it offers customized exercise designs via admittance control and ensures real-time adapted support during actual exercise performance with the robotic device. This work enriches the foundational understanding of robotic control within the rehabilitation domain and presents a promising approach to patient-specific rehabilitation.