Plateau "Bionique"
Responsable : Abderrahmane KHEDDAR
Le plateau bionique accompagne les recherches et développements à l’interface entre la robotique, et notamment la robotique humanoïde ou le biomimétisme et la réhabilitation ou la régénération musculosquelettique.
Orthèse passive de décharge du genou
Thèse Léa Boillereaux (LMGC, LIRMM)
Encadrement : Simon Le Floc’h, Frank Jourdan, Abderrahmane Kheddar
Le développement d’une orthèse portable pour la décharge du genou qui soit la plus passive possible avec un focus sur la décharge des efforts intra-articulaires du genou dans les mouvements du squat. Le choix s’est porté sur l’utilisation de vérins pneumatiques et d’une came qui vient contrôler le déplacement du piston dans le corps du vérin pour créer la force souhaitée à chaque angle de flexion. Le profil de la came est réalisé en suivant les données du patient. La pression initiale à imposer dans les vérins permet de régler le pourcentage de décharge de l’effort de contact lors du mouvement. Une pression initiale (donc à 0° de flexion extension) importante dans le vérin sera donc imposée juste après l’implantation des néo-tissus, puis elle sera réduite progressivement au cours des semaines de rééducation. Par ailleurs, nous avons choisi d’utiliser la robotique pour tester l’efficacité de notre orthèse. Avec un robot Panda Franka Emika associé à un setup imprimé 3D reproduisant une jambe humaine, nous reproduisons la cinématique fine du genou tout en appliquant des efforts. Des capteurs d’efforts sont placés à des endroits stratégiques sur le montage (notamment sous le plateau tibial). L’orthèse est ensuite montée sur le setup et l’on peut alors facilement comparer l’effort appliqué par le robot et l’effort mesuré au niveau du plateau tibial. La différence encaissée par l’orthèse mesure son efficacité.
Commande active de prothèse à partir de signaux physiologiques EMG
Thèse Louise Scherrer (LIRMM, CHU - IRMB)
Encadrement : Abderrahmane Kheddar, Christian Jorgensen
L’objectif de ce projet est de développer un système de contrôle d’exosquelette basé sur des capteurs sEMG (surface) et rendre actif un exosquelette passif moyennant un traitement des signaux et contrôle. La première partie des travaux consiste à développer des méthodes d’apprentissage ou de classifications qui permettent d’identifier les instants et les phases où le mouvement d’un patient (l’utilisateur de la prothèse) a besoin d’un surplus d’assistance en couple. Cette partie permet d’identifier les entrées de la commande d’une prothèse active. La validation de la commande et de la partie IA se fait en motorisation un exosquelette passif et tester la transparence de l’interaction prothèse/patient.
Conception d’un capteur de pression 3D pour la mesure des interactions
Postdoc Youcan Yan (LIRMM)
Encadrement : Abderrahmane Kheddar
L'implantation de cartilage artificiel (bio-impression directe) est un traitement en phase de recherche très prometteur. Cependant, les essais actuels risquent de ne pas réussir à maintenir le cartilage artificiel en vie après l'implantation, car les attelles de genou existantes n'ont pas de capacités de détection tactile comparables à celles de la peau et ne peuvent donc pas relâcher progressivement les forces de soutien appliquées sur le genou pendant la phase de rééducation du cartilage artificiel. À cette fin, nous développons une technologie de capteur de pression 3D tactile qui peut mesurer les distributions de force (dans les directions normale et tangentielles) sur le tibia du genou (émulé par un robot à deux bras), et peut aussi être utilisé pour les forces d'interaction entre une genouillère et la peau humaine. Cette technologie peut aider à concevoir, évaluer et contrôler les genouillères d'une jambe artificielle (émulée par un robot à deux bras) de manière à ce que la genouillère soit confortable à porter et que les forces de soutien générées par la genouillère puissent être activement ajustées en fonction des progrès de la rééducation du cartilage artificiel.
Imagerie de prothèse de genoux en temps-réel
Collaboration BoneTag - LIRMM
Collaborateurs : Sylvain Dutrieux, Arnaud Tanguy, Stéphane Naudi, Abderrahmane Kheddar
Dans ce projet, deux robots (Franka Emika) sont utilisés en couplage, l’un tenant une impression 3D du plateau tibiale muni d’une partie d’une prothèse de Genou métallique et l’autre tenant une impression 3D d’une partie du fémur sur lequel est monté l’autre partie de la prothèse. Les robots sont alors programmés pour générer tous les mouvements théoriquement possible des deux parties de la prothèse et en parallèle collecter les données des capteurs BoneTag et ceux de la cinématique directe du deux robots. Les robots donnent une position relative exacte des deux prothèses dans le genou humain et par conséquent une image temps réelle de la prothèse implantée. Les données du robot servent à apprendre le rendu de l’imagerie par une intelligence artificielle qui apprend à interpréter les signaux capteurs BoneTag à partir de la cinématique du robot. Les travaux actuels tendent à essayer de produire une imagerie des genoux seins grâce à de petits implants métalliques provisoires.
