VIDEO. La marche propulsée par des bottes robotiques

Kurt Hickman

Un laboratoire Stanford a développé un exosquelette concentré sur l'action du mollet. Il utilise l'apprentissage automatique pour fournir une assistance personnalisée.

C’est une paire de bottes un peu à part qu’a conçu une équipe du laboratoire de biomécatronique de l’université Stanford (Etats-Unis). Des bottes "robotiques" en fibre de carbone, qui sont ni plus ni moins qu’un exosquelette dédié aux jambes. Fixé aux chevilles, l’appareil permet de compenser les déficiences du mollet pour aider le porteur à marcher normalement, notamment les personnes âgées. Ou, pour des personnes sans problème particulier, à réduire l’effort nécessaire pour marcher ou courir.

Si la notion d’exosquelette n’a rien de nouveau, ce projet se distingue par plusieurs aspects. D’abord, sa personnalisation. Au lieu d’avoir des réglages génériques qui rendent souvent ce genre d’équipement difficile à utiliser et physiquement fatigants, une phase d’apprentissage sert à bâtir le modèle de marche de la personne qui va porter ces bottes, afin que les mouvements soient plus naturels et l’appropriation de l’exosquelette plus facile et rapide.

Un modèle d'apprentissage dans l'exosquelette

Les données de mouvements de la cheville, l’énergie dépensée pour se mouvoir avec les bottes robotiques sont collectées en laboratoire et aliment ensuite un modèle d’apprentissage automatique capable de savoir quelle donnée utiliser pour personnaliser l’action des bottes robotiques. Développé pendant plusieurs années avec de lourds équipements fixes, où la personne devait marcher sur un tapis de course, ce modèle a pu être porté directement dans l’appareil.

Une commercialisation dans les années à venir

C’est la deuxième particularité du projet : à l’aide de composants miniaturisés et peu coûteux, notamment des capteurs embarqués, l’équipe est parvenue à faire en sorte que l’apprentissage automatique se déroule dans l’exosquelette en situation réelle, en même temps que la personne se met à marcher. "A l’occasion d’expérimentations en dehors du laboratoire, nous nous sommes rendus compte que nous pouvions optimiser l’assistance à la marche aussi bien qu’en utilisant nos équipement[...]

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