Une expérience plus fluide pour les utilisateurs de jambes prothétiques robotisées est l’objectif d’un projet de l’Université du Michigan qui a reçu un soutien renouvelé des National Institutes of Health. La subvention R01 de 3 millions de dollars permettra également la mise en œuvre du programme de contrôle amélioré des chercheurs sur une jambe prothétique robotique disponible dans le commerce.
S’asseoir pour se tenir debout, se tenir debout pour marcher, monter et descendre les escaliers et les pentes ; le corps humain passe d’une activité à l’autre presque sans réfléchir. Mais ces transitions sont difficiles pour les robots, et les jambes prothétiques robotiques ont le défi supplémentaire de ne pas être connectées au système nerveux central de l’utilisateur humain pour rester synchronisées avec son corps.
Travaillant sur le problème depuis 2013, le chercheur principal Robert Gregg, professeur agrégé de robotique, a constaté des succès précoces en contrôlant la position des articulations du genou et de la cheville grâce à un modèle qui représente en permanence toutes les étapes du cycle de marche. Auparavant, les jambes prothétiques robotisées utilisaient des contrôleurs distincts pour chaque étape du cycle de marche, comme la frappe du talon, la poussée et le balancement. De ce fait, les paramètres de contrôle de chaque modèle et les règles de passage d’un modèle à l’autre ont dû être optimisés pour chaque patient.
Chaque personne a des paramètres différents car chaque personne marche différemment. Et cela a abouti à un déploiement clinique très, très lourd. »
Robert Gregg, professeur agrégé de robotique
Utiliser le mouvement de la cuisse pour prédire la position des articulations avec un modèle continu s’est avéré être un très bon moyen de créer une démarche naturelle. Avec la subvention initiale R01 en 2018, l’équipe de Gregg a étendu le modèle de contrôle de la marche pour couvrir d’autres scénarios importants : pentes, escaliers, position assise et position debout pour marcher. Les participants à l’étude pourraient réaliser toutes ces activités avec une biomécanique plus typique en utilisant la jambe robotique qu’avec des prothèses passives. Cependant, épingler l’algorithme de contrôle sur les angles communs conduit à une expérience plus rigide lorsque l’on tente de changer d’activité.
« Le robot a des moteurs très puissants, et donc, si vous contrôlez la position et qu’elle est d’une manière ou d’une autre incompatible avec l’environnement, il peut sembler très rigide et discordant », a-t-il déclaré, ce qui peut entraîner des douleurs pour les amputés là où le membre rencontre l’orbite. .
L’équipe de Gregg envisage donc maintenant de contrôler indirectement la position commune, en imitant plutôt l’impédance biomécanique, en utilisant son cadre de modélisation continue. Avec une approche par impédance, il existe une position d’équilibre et les forces sont définies pour ramener doucement l’articulation dans cette position si elle est perturbée. Cela donne une certaine marge de manœuvre.
Gregg le compare à la suspension d’une voiture. « Vous avez le ressort, puis vous avez un mécanisme d’absorption des chocs. Vous voulez heurter le nid-de-poule et avoir suffisamment de rebond pour amortir la secousse, mais vous ne voulez pas osciller éternellement. »
Cela devrait permettre à la jambe d’offrir la même capacité de passer facilement d’une activité à une autre tout en offrant une conduite plus confortable.
La programmation de la jambe est basée sur des mesures biomécaniques de personnes possédant deux jambes biologiques, dans le but de reproduire le mouvement pour lequel les hanches et le dos ont évolué. Les utilisateurs de jambes prothétiques passives ressentent souvent des douleurs au niveau des hanches, du dos et du genou organique en raison de la manière dont ils doivent compenser le poids mort de la jambe prothétique.
Pour savoir comment la jambe doit se comporter au fil des activités, Gregg s’est associé à son collaborateur Elliott Rouse, qui étudie les propriétés mécaniques d’une démarche humaine saine.
« Nous obtenons les mesures permettant de déterminer les propriétés biomécaniques de la jambe à l’aide d’un exosquelette », a déclaré Rouse, professeur agrégé de robotique et de génie mécanique et co-chercheur du projet. « L’exosquelette ne fournit généralement aucune assistance mais applique occasionnellement une perturbation rapide qui déplace le membre. À partir de ces mesures, nous pouvons déterminer l’impédance mécanique, y compris des propriétés telles que la rigidité, la viscosité et l’inertie. »
Les programmes de contrôle seront d’abord testés sur la jambe robotique construite en interne par l’équipe de Gregg, dotée de moteurs pour alimenter à la fois la cheville et le genou. Ensuite, pour voir si les nouveaux algorithmes sont prêts à aider les gens dès maintenant, l’équipe les testera sur la jambe prothétique Power Knee d’Ossür. En plus de mesurer la biomécanique des participants à l’étude lorsqu’ils marchent avec les jambes prothétiques, l’équipe recueillera des commentaires formels pour quantifier les augmentations de confort et les réductions de douleur.
Le Power Knee a une cheville élastique et passive avec une amplitude de mouvement plus petite, mais il est également plus léger que la jambe de laboratoire ; et plus important encore, il aide désormais les gens à marcher. L’équipe de Gregg est convaincue qu’elle peut modifier son modèle de contrôle pour y travailler, peut-être en améliorant les modèles qu’Ossür utilise actuellement.
Jeff Wensman, collaborateur clinique du centre d’orthèses et de prothèses UM, est également co-chercheur du projet. Gregg est également professeur agrégé de génie électrique et informatique et de génie mécanique.
