Prédiction du mouvement basée intelligence artificielle pour le contrôle d'exosquelette actif : De la simulation à l'étude utilisateur
AI-Based Motion Prediction for Occupational Exoskeleton Control: From Simulation to User Evaluation
Jury
Directeur de these_CHARPILLET_François_Université de Lorraine
Rapporteur_BABEL_Marie_INSA de Rennes
Rapporteur_JARRASSé_Nathanael_ISIR
Examinateur_MOMBAUR_Katja_KIT BioRobotics Lab
Co-encadrant de these_MAURICE_Pauline_LORIA
Président_ARMELLE_Brun_LORIA
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Mention de diplôme
Informatique
A008 (Bâtiment Ada Lovelace)
615 rue du jardin botanique, 54600, Villers-les-Nancy
Mots clés
Intelligence Artificielle,Exosquelette,Controle,
Résumé de la thèse
Les exosquelettes peuvent permettre de s'attaquer aux troubles musculo-squelettiques liés au travail (TMS). Actuellement, la plupart des exosquelettes utilisés dans l'industrie sont des dispositifs passifs : ils fournissent une assistance mécanique en utilisant des ressorts ou des bandes élastiques, mais sont souvent limités à un type de tâche spécifique, limitant leur adoption en pratique. Les exosquelettes actifs, actionnés par des moteurs, ont le potentiel de fournir une assistance plus versatile et plus élevée.
Keywords
Artificial Intelligence,Exoskeleton,Control,
Abstract
Exoskeletons can help address work-related musculoskeletal disorders (WMSDs). Currently, most exoskeletons used in industry are passive devices: they provide mechanical assistance using springs or elastic bands, but are often limited to a single type of task, which hinders their practical adoption. Active, motor-driven exoskeletons have the potential to provide more versatile and greater assistance. However, their control remains a challenge; the exoskeleton must understand how to assist the user in the task at hand.
