Les exosquelettes robotiques sont considérés comme l'avenir de l'industrie, de la réadaptation physique et de l'aide aux personnes âgées, mais les progrès dans ce domaine sont lents. Cependant, tout peut changer grâce à l'
invention de chercheurs du College of Engineering de l'Université Carnegie - Mellon. Ils ont développé un système de rétroaction qui harmonise le mouvement des membres robotiques avec les pas humains.
Pendant une heure, le système surveille la respiration du porteur - et modifie de manière itérative 32 modes d'exosquelette jusqu'à ce qu'il trouve le plus optimal.
L'identification du modèle de puissance optimal des moteurs d'exosquelette pendant la marche est une tâche difficile. Chaque personne a ses propres caractéristiques de démarche, et les caractéristiques des étapes dépendent de nombreuses conditions, y compris la surface sur laquelle la personne marche. Pour résoudre ce problème, les ingénieurs utilisent la méthode de la force brute lorsque le système teste différents synchronisations et puissances pour trouver le mode optimal qui offre le plus grand avantage métabolique. Mais pour mesurer les avantages métaboliques, vous devez mesurer à plusieurs reprises le souffle du porteur, ce qui, à son tour, réduit le nombre de paramètres pouvant être testés pendant la force brute. Autrement dit, il est difficile d'organiser ici la procédure la plus optimale.
Un groupe de chercheurs du College of Engineering de l'Université Carnegie - Mellon dans son
article scientifique décrit un algorithme qui optimise le schéma de couple de tous les moteurs d'exosquelette au cours d'un processus itératif d'une heure avec des estimations en temps réel des économies métaboliques. L'exosquelette s'adapte littéralement à la personne, suivant sa respiration.
Lors d'essais scientifiques d'un système itératif avec une personne «au milieu d'un cycle» sur plusieurs volontaires, le système a montré une économie métabolique moyenne de 24,2 ± 7,4% par rapport à la marche avec l'exosquelette éteint. Autrement dit, une personne dépense environ un quart moins d'énergie lorsqu'elle utilise un exosquelette. Cette réduction est légèrement meilleure que les résultats obtenus par d'autres groupes de recherche, mais ce sont de très bons chiffres, étant donné que l'exosquelette n'a été utilisé que pour une seule jambe.
De plus, après optimisation de l'algorithme, les résultats ont été améliorés sur le même exosquelette. Mais surtout, une telle formation est beaucoup plus rapide que l'utilisation de la force brute standard et cela a été démontré dans d'autres études. Cela vous permet d'essayer des modes de fonctionnement plus divers lors de la force brute (voir graphiques).
Un tel schéma interactif avec une surveillance constante de la respiration humaine (humain dans la boucle) vous permet de vous adapter à l'état actuel d'une personne, à sa marche dans les conditions actuelles.
Pourquoi cette méthode d'adaptation à la marche d'une personne était-elle plus efficace que d'autres méthodes? Depuis les années 1970, les scientifiques ont montré que c'est une pratique variable qui contribue à l'acquisition de compétences. Avant cela, on pensait que la formation devrait être effectuée dans des conditions inchangées constantes. En gros, une personne doit répéter plusieurs fois la même chose pour l'apprendre et acquérir une compétence. Mais non. Il s'est avéré que la pratique devait être variable: les conditions devaient changer - donc l'acquisition de compétences allait beaucoup plus vite. Depuis lors, la pratique variable a été utilisée dans la médecine, les sports et la formation professionnelle. Ainsi, l'algorithme des ingénieurs de l'Université Carnegie - Mellon semble utiliser ce principe, qui a longtemps été utilisé pour éduquer les gens. Les économies métaboliques démontrées ici sont obtenues grâce à une combinaison d'optimisation efficace du couple et d'adaptation humaine à une grande variété de modèles de couple qui sont triés au cours du processus.
Les auteurs des travaux scientifiques suggèrent qu'il est ainsi possible d'accélérer le retour de la motricité complète aux patients chez qui ces facultés sont affaiblies, par exemple après un AVC. La variabilité du couple d'exosquelette fournira un environnement d'apprentissage si variable dans lequel les compétences du patient se rétabliront beaucoup plus rapidement. C'est comme courir sur un terrain accidenté, ce qui entraîne les jambes bien mieux que de courir sur un tapis roulant plat. Au lieu de marcher avec le même effort tous les jours, une personne devra s'adapter, changer de vitesse et d'effort: ce sera un entraînement vraiment efficace.
De plus, les scientifiques prévoient de se fixer une autre tâche. Si maintenant l'objectif principal était de sauvegarder l'équilibre métabolique (c'est-à-dire une économie d'énergie banale) lors de la marche, alors à l'avenir, ils pourront se fixer un nouvel objectif d'optimisation: la vitesse. Ces dernières années, des études scientifiques ont montré que les exosquelettes peuvent en fait augmenter la vitesse moyenne de la personne en marchant. Il est temps de vérifier si cela peut être fait sans compromettre l'équilibre métabolique.
Quoi qu'il en soit, l'exosquelette interactif, qui surveille la respiration du promeneur et son équilibre métabolique, agit selon un programme donné - n'est-ce pas l'avenir? Même une personne en bonne santé ne refuserait pas un tel appareil. Par exemple, en mode normal, l'exosquelette facilite simplement votre marche. Mais si vous êtes en retard pour une réunion, appuyez sur le bouton Turbo et l'exosquelette commence à fonctionner en mode priorité à la vitesse.
L'article scientifique a été
publié dans la revue
Science le 23 juin 2017 (doi: 10.1126 / science.aan5367).