Système de vision cognitive pour le contrôle de mains prothétiques agiles : évaluation expérimentale

CONTEXTE : Les mains prothétiques agiles qui ont été développées récemment, telles que SmartHand et i-LIMB, sont très sophistiquées ; elles possèdent des doigts et un pouce contrôlables individuellement, capables d'abduction/adduction. Cette flexibilité permet l'implémentation de nombreuses stratégies de préhension différentes, mais nécessite également de nouveaux algorithmes de contrôle capables d'exploiter les nombreux degrés de liberté disponibles. La présente étude présente et teste le fonctionnement d'une nouvelle méthode de contrôle pour les mains prothétiques agiles. MÉTHODES : Le composant central de la méthode proposée est un contrôleur autonome comprenant un système de vision avec un raisonnement basé sur des règles monté sur une main agile (CyberHand). Le contrôleur, appelé système de vision cognitive (SVC), imite le contrôle biologique et génère des commandes pour la préhension. Le SVC a été intégré dans une structure de contrôle hiérarchique : 1) l'utilisateur déclenche le système et contrôle l'orientation de la main ; 2) un contrôleur de haut niveau sélectionne automatiquement le type et la taille de la préhension ; et 3) un contrôleur de main intégré met en œuvre la préhension sélectionnée en utilisant un contrôle position/force en boucle fermée. Le fonctionnement du système de contrôle a été testé chez 13 sujets sains qui ont utilisé Cyberhand, attaché à l'avant-bras, pour saisir et transporter 18 objets placés à deux distances différentes. RÉSULTATS : Le système a correctement estimé le type et la taille de la préhension (neuf commandes au total) dans environ 84 % des essais. Dans 6 % des essais supplémentaires, le type et/ou la taille de la préhension étaient différents de ceux optimaux, mais ils étaient néanmoins suffisamment bons pour que la préhension soit réussie. Si la tâche de contrôle était simplifiée en diminuant le nombre de commandes possibles, la précision de classification augmentait (par exemple, 93 % pour deviner uniquement le type de préhension). CONCLUSIONS : Le résultat original de cette recherche est un contrôleur novateur renforcé par la vision et le raisonnement et capable d'analyse de haut niveau (c'est-à-dire, de déterminer les propriétés des objets) et de prise de décision autonome (c'est-à-dire, de sélectionner le type et la taille de la préhension). Le contrôle automatique allège la charge de l'utilisateur et, en conséquence, l'utilisateur peut se concentrer sur ce qu'il/elle fait, et non sur la façon dont il/elle doit le faire. Les tests ont montré que la performance du contrôleur était satisfaisante et que les utilisateurs étaient capables d'opérer le système avec une formation préalable minimale.