Les scientifiques de l'EPFL développent de nouvelles approches pour un meilleur contrôle des mains robotiques, en particulier pour les amputés, qui combinent le contrôle individuel des doigts et l'automatisation pour une meilleure préhension et manipulation. Cette preuve de concept interdisciplinaire entre la neuro-ingénierie et la robotique a été testée avec succès sur trois amputés et sept sujets sains. Les résultats sont publiés dans le numéro d'aujourd'hui de Nature Machine Intelligence .

La technologie fusionne deux concepts de deux domaines différents. La mise en œuvre des deux ensemble n'avait jamais été faite auparavant pour la commande manuelle robotisée, et contribue au domaine émergent du contrôle partagé en neuroprothétique.

Une notion, de la neuro-ingénierie, implique de déchiffrer le mouvement du doigt prévu à partir de l'activité musculaire sur le moignon de l'amputé pour un contrôle individuel des doigts de la main prothétique, ce qui n'a jamais été fait auparavant. L'autre, de la robotique, permet à la main robotique d'aider à saisir des objets et de maintenir le contact avec eux pour une préhension robuste.

"Quand tu tiens un objet dans ta main, et ça commence à glisser, vous n'avez que quelques millisecondes pour réagir, " explique Aude Billard qui dirige le Laboratoire d'algorithmes et de systèmes d'apprentissage de l'EPFL. " La main robotique a la capacité de réagir en 400 millisecondes. Equipé de capteurs de pression tout le long des doigts, il peut réagir et stabiliser l'objet avant que le cerveau puisse réellement percevoir que l'objet glisse. "

Comment fonctionne le contrôle partagé

L'algorithme apprend d'abord à décoder l'intention de l'utilisateur et la traduit en mouvement des doigts de la main prothétique. L'amputé doit effectuer une série de mouvements de la main afin de former l'algorithme qui utilise l'apprentissage automatique. Des capteurs placés sur le moignon de l'amputé détectent l'activité musculaire, et l'algorithme apprend quels mouvements de la main correspondent à quels schémas d'activité musculaire. Une fois que les mouvements des doigts prévus par l'utilisateur sont compris, ces informations peuvent être utilisées pour contrôler les doigts individuels de la main prothétique.

« Parce que les signaux musculaires peuvent être bruyants, nous avons besoin d'un algorithme d'apprentissage automatique qui extrait une activité significative de ces muscles et les interprète en mouvements, ", explique Katie Zhuang, première auteure de la publication.

Prochain, les scientifiques ont conçu l'algorithme pour que l'automatisation robotique se déclenche lorsque l'utilisateur essaie de saisir un objet. L'algorithme dit à la main prothétique de fermer ses doigts lorsqu'un objet est en contact avec des capteurs à la surface de la main prothétique. Cette préhension automatique est une adaptation d'une étude précédente pour des bras robotiques destinés à déduire la forme d'objets et à les saisir à partir d'informations tactiles seules, sans l'aide de signaux visuels.

De nombreux défis restent à relever pour concevoir l'algorithme avant qu'il puisse être mis en œuvre dans une main prothétique disponible dans le commerce pour les amputés. Pour l'instant, l'algorithme est toujours en cours de test sur un robot fourni par un tiers.

"Notre approche commune pour contrôler les mains robotiques pourrait être utilisée dans plusieurs applications neuroprothétiques telles que les prothèses bioniques de la main et les interfaces cerveau-machine, augmenter l'impact clinique et la facilité d'utilisation de ces dispositifs, " Silvestro Micera, Chaire Fondation Bertarelli de l'EPFL en neuroingénierie translationnelle, et professeur de bioélectronique à la Scuola Superiore Sant"Anna.