Des chercheurs du Stevens Institute of Technology ont développé un semelle intérieure intelligente qui transforme instantanément n'importe quelle chaussure en un laboratoire portable d'analyse de la marche.

L'oeuvre, publié dans le numéro de janvier 2020 de Transactions IEEE sur les systèmes neuronaux et l'ingénierie de la réadaptation , pourrait bénéficier aux chercheurs cliniques en fournissant une nouvelle façon de mesurer avec précision la fonction de marche chez les patients présentant des troubles du mouvement ou des blessures musculo-squelettiques, dans leurs milieux de vie. La technologie pourrait également conduire à des avancées significatives pour les athlètes, en les aidant à améliorer leur technique de course.

« D'un point de vue pratique, c'est inestimable, " a déclaré Damiano Zanotto, auteur principal et directeur du Stevens Wearable Robotic Systems Lab. "Nous sommes désormais capables d'analyser avec précision la démarche d'une personne en temps réel, dans des environnements réels."

Faire un seul pas peut sembler simple, mais capturer des informations fiables sur la démarche d'une personne dans des environnements réels reste un défi majeur pour les chercheurs. Technologies d'analyse de la marche de référence, tels que les systèmes de capture de mouvement basés sur des caméras et les plaques de force, sont chers et ne peuvent être utilisés qu'à l'intérieur des laboratoires, ils offrent donc peu d'informations sur la façon dont les gens se déplacent dans le monde réel. Les technologies portables émergentes telles que les chaussures intelligentes, gousses, et les semelles peuvent potentiellement surmonter cette limitation, mais les produits existants ne peuvent pas fournir de données de marche précises.

Dans leur travail, Zanotto et son équipe montrent que leur semelle intérieure intelligente peut fournir des données en temps réel sur la longueur, la vitesse, et la puissance de la foulée du porteur avec une meilleure précision que les technologies existantes portées au pied et à une fraction du coût des équipements de laboratoire traditionnels. (Zanotto et son équipe demandent deux brevets relatifs à la SportSole, et plusieurs entreprises et franchises sportives professionnelles suivent de près le travail de l'équipe.)

La technologie SportSole de l'équipe utilise des accéléromètres et des gyroscopes pour surveiller son propre mouvement et son orientation dans l'espace, et un réseau de capteurs de force pour détecter la pression plantaire, lui permettant de capturer 500 lectures par seconde, soit environ cinq fois plus que les podomètres intelligents et autres outils d'analyse de la marche portables.

La vraie magie, cependant, se passe à l'extérieur de la chaussure. Les capteurs de mouvement portables sont intrinsèquement bruyants. Pour surmonter ce défi, Zanotto réduit ces 500 mesures par seconde à quelques fonctionnalités clés, puis alimente les résultats dans un algorithme d'IA capable d'extraire rapidement des paramètres de marche précis à quelques points de pourcentage près.

C'est une grande amélioration par rapport aux autres outils d'analyse de la démarche de l'IA, qui nécessitent des calculs intensifs et nécessitent l'enregistrement des données pour une analyse ultérieure. Le système Stevens est bien plus efficace, lui permettant d'être intégré dans un microcontrôleur capable de fournir une analyse de la marche en temps réel.

Il fonctionne également indépendamment du fait que le porteur marche ou court, et génère des résultats précis sans nécessiter d'étalonnage ou de personnalisation pour les utilisateurs individuels. Les tests préliminaires suggèrent que la SportSole fonctionne même avec des enfants aussi jeunes que trois ans et des personnes âgées souffrant de troubles vestibulaires, dont les schémas de marche sont très différents de ceux des adultes en bonne santé.

Une telle précision constante est impressionnante car la plupart des chercheurs en démarche utilisent des capteurs haut de gamme coûtant 1 $, 000 ou plus dans le but de réduire les erreurs. Par contre, Zanotto et son équipe ont utilisé des capteurs du commerce coûtant environ 100 $, s'appuyer sur l'IA pour extraire des données fiables. « Nous obtenons des résultats identiques ou meilleurs à un coût bien inférieur, et c'est un gros problème lorsqu'il s'agit de faire évoluer cette technologie, " dit Zanotto.

Pour l'instant, bien que, l'équipe se concentre sur le test du SportSole pour une utilisation clinique. Un discret, un moniteur de marche portable pourrait aider les chercheurs à optimiser les traitements pour les personnes souffrant de troubles du mouvement, permettre le suivi à distance des populations vulnérables, ou offrent des informations importantes sur l'innocuité et l'efficacité de nouveaux traitements susceptibles d'affecter la démarche et l'équilibre.