Tenir un objet dans votre main peut sembler facile, mais c’est en fait une tâche très compliquée et difficile. Si, par exemple, un objet commence à glisser, vous disposez généralement de quelques millisecondes pour réagir. Les scientifiques ont essayé de nouvelles approches pour améliorer le contrôle des mains robotiques, en particulier pour une utilisation par les personnes amputées. Cette approche interdisciplinaire a été testée sur trois sujets amputés et sept sujets non amputés. Les neuro-ingénieurs ont obtenu le mouvement souhaité des doigts à partir de l’activité musculaire sur le moignon de l’amputé, ce qui a permis de contrôler chaque doigt d’une main prothétique. Cela n’avait jamais été fait auparavant. L’équipe scientifique a permis à la main robotique de saisir des objets et de maintenir le contact avec eux pour une préhension robuste. L’amputé a d’abord effectué une série de mouvements de la main afin d’entraîner l’algorithme grâce à un paradigme d’apprentissage automatique. Cela a appris à l’algorithme à décoder l’intention de l’utilisateur et à la traduire en mouvements des doigts de la main prothétique. En même temps, des capteurs placés sur le moignon de l’amputé ont détecté l’activité musculaire, ce qui a entraîné l’algorithme à apprendre quels mouvements de la main correspondaient à chaque modèle d’activité musculaire.
Une fois que les mouvements des doigts prévus par l’utilisateur ont été acquis, ces informations peuvent ensuite être utilisées pour contrôler les doigts individuels de la main prothétique. Lorsque l’utilisateur essayait de saisir un objet, l’automatisation robotique se déclenchait. L’algorithme a demandé à la main prothétique de fermer ses doigts lorsqu’un objet était en contact avec des capteurs à la surface de la main. Cette préhension automatique a été conçue pour capter la forme des objets et les saisir sur la base des seules informations tactiles, sans aucune aide de signaux visuels.
La main robotique a la capacité de réagir en 400 millisecondes, et elle est équipée de capteurs de pression tout au long des doigts : elle peut réagir et stabiliser l’objet avant que le cerveau ne puisse réellement percevoir que l’objet glisse. Bien que cette technologie prometteuse puisse être utilisée dans plusieurs applications neuro-prothétiques telles que les prothèses de main bioniques et les interfaces cerveau-machine, il reste encore de nombreux défis à relever pour mettre en œuvre cette technologie dans une prothèse de main disponible dans le commerce pour les personnes amputées. Les tests d’améliorations sont actuellement en cours.
Source : Zhuang et al. Shared human–robot proportional control of a dexterous myoelectric prosthesis. Nature Machine Intelligence, September 2019.
