ROBOREHAB-6D

Les AVC et autres lésions neurologiques entraînent souvent de graves troubles des membres supérieurs, créant une forte demande pour une rééducation physique laborieuse et chronophage. Bien que les systèmes robotiques puissent offrir un entraînement répétitif et de longue durée, les contrôleurs traditionnels appliquent souvent des niveaux d’assistance fixes, ignorant les capacités de performance variables et imprévisibles des patients individuels. Pour maximiser l’efficacité de la thérapie et promouvoir la plasticité neuronale, ce projet met l’accent sur les approches adaptative et Assist-As-Need (AAN), où un dispositif robotique varie dynamiquement et apporte une assistance pour encourager l’effort volontaire actif et l’engagement du patient.

Les schémas de contrôle fondamentaux utilisent le contrôle d’admission pour générer des trajectoires de référence spécifiques au patient à partir de mouvements induits par le thérapeute, ainsi que le contrôle d’impédance pour permettre un suivi collaboratif de la trajectoire.

Le cœur de l’adaptabilité en temps réel du système repose sur un algorithme de réseau neuronal adaptatif (NN) qui ajuste les paramètres de rigidité et d’amortissement du modèle d’admittance sans nécessiter d’entraînement hors ligne. Cette adaptation est guidée par un nouvel indice de performance basé sur l’énergie qui calcule la puissance d’entrée humaine, permettant d’identifier si le patient est un fournisseur d’énergie actif ou un dissipateur d’énergie au sein du flux énergétique dynamique du système.

Les validations expérimentales ont démontré que les algorithmes adaptatifs proposés équilibrent avec succès les objectifs contradictoires de minimisation de l’intervention robotique et d’assurer l’accomplissement des tâches. Pendant les modes de participation active, le système a montré un comportement très conforme ; Par exemple, le contrôleur adaptatif conscient de la passivité a obtenu une réduction moyenne de 83 % de la rigidité lorsque l’effort humain a été détecté.

L’intégration de ces contrôles d’impédance adaptatifs avec des environnements VR s’est avérée offrir une thérapie personnalisée et réactive, adaptée à des capacités motrices hétérogènes et à des spasmes inattendus. En fin de compte, ce cadre réduit considérablement le besoin d’intervention manuelle continue par les thérapeutes, optimise l’utilisation des ressources de santé et offre une solution très polyvalente et consciente de la sécurité pour une rééducation neurologique personnalisée.