cenrob 4-5 avril 20131 laboratoire lcoms equipe « evaluation de performance et systèmes daide à...

CENRob 4-5 avril 2013 1

Laboratoire LCOMSEquipe « Evaluation de

Performance et Systèmes d’Aide à la Personne » (EPSAP)

Guy Bourhisguy.bourhis@univ-lorraine.fr

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LCOMS Laboratoire de Conception, Optimisation et Modélisation des Systèmes

Architecture des Systèmes Embarqués et Capteurs Intelligents

Décision et OPtimisation

Interaction Humain-Machine

EPSAP

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EPSAP : Problématique

Humain en situation atypique(situation de handicap,

situation anxiogène)

Système adaptatif / coopératif d’aide à la personne

Evaluation / modélisation de l’homme ou du système homme-machine

(performance, état émotionnel, …)

EPSAP : Thèmes de recherche Outils pour la stimulation cognitive

La réalité virtuelle comme inducteur d’émotions (thérapie comportementale des phobies, rééducation, …)

Stimulation olfactive Communication alternative et structuration du

temps et des activités pour des personnes avec TED

Emotions-actions Evaluation des états affectifs et de leurs

influences sur les performances Exemple : projet Psypocket

Assistance à la mobilité Aide à la mobilité pour personnes déficientes

visuelles Accessibilité au cadre bâti Fauteuils roulants électriques (FRE)

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FRE : Problématique

Objectif général : Aider au pilotage des fauteuils roulants électriques pour des personnes qui du fait d’un handicap moteur trop sévère ne peuvent pas ou ont des difficultés à les piloter.

Simulateur de conduite en fauteuil électrique

Fauteuils intelligents

Commande

déictique

Interface

haptique Modélisation et

mesure de performance du système pilote-

FRE

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Fauteuils « intelligents »

VAHM 1

VAHM 2 VAHM 3

Objectif : Réaliser des mouvements autonomes ou semi-autonomes en fonction d’informations provenant de capteurs extéroceptifs et proprioceptifs ainsi que du pilote du fauteuil via une interface humain-machine adaptée.

Commande déictique

Capteurs : Lasers Caméra

Interface homme-machine : Un écran Un joystick Un bouton poussoir

Fonctionnalités semi-autonomes : Franchissement automatique de

passages étroits Suivi de murs

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Interface « déictique »

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Zones surlignées à l’écran: Bleu pour les passages étroits, Vert pour les cotés droit et gauche.

Appel à une fonctionnalité de mouvement autonome: Appui sur le contacteur pour donner au

joystick le contrôle de l’interface, Sélectionner un objectif (vert=suivi de

mur; bleu=franchissement de passage étroit),

Appui sur le contacteur pour démarrer le mouvement autonome.

Arrêt d’un mouvement automatique et basculement en contrôle manuel: A la fin du passage étroit,

Une action quelconque sur le joystick. vidéo

Evaluation du système homme-machine

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Discussions et essais informels avec des utilisateurs potentiels

Evaluation des performances : Performances techniques : temps, distance Confort Charge de travail globale (TLX)

Evaluation de la demande cognitive de la tâche de conduite : Charge attentionnelle Prise de décision

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Interface haptique

Implémentation d’un joystick à retour d’effort ou d’un Phantom sur un fauteuil roulant électrique

Le retour d’effort est fonction des distances aux obstacles mesurées par un télémètre laser

Il s’agit d’une aide à la conduite : aucun mouvement n’est contraint

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Interface haptique]

Mode « actif » : On renvoie une force dans la direction libre la plus

proche de la direction indiquée par le pilote, L’intensité de la force de retour est proportionnelle à la

distance aux obstacles dans la direction choisie.

Mode « passif » : Le joystick est maintenu en position centrale, On réduit l’impédance quand on se dirige vers une

direction libre et inversement,

Les performances du mode actif se sont avérées meilleures que celles du mode passif et du mode manuel (panel de personnes valides en conduite réelle):

Moins de collisions, Temps de parcours réduit, Charge de travail équivalente.

Tests sur utilisateurs en simulation en cours

vidéo

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Simulateur de conduite en fauteuil électrique

Objectifs : Aide à l’apprentissage Aide à la prescription Aide à la paramétrisation Evaluation de nouvelles fonctionnalités

Démo

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Modélisation du système pilote-FRE Objectifs :

Analyse objective de la conduite Définition de paramètres quantitatifs de performance de la conduite

Analyse de trajectoires obtenues en simulation :

Position in m

Pos

ition

in m

1 2 3 4 5 6 7 8 9101

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Trajectories of "SA." increasing learning

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

08-Jun-2011 16:06:5608-Jun-2011 16:13:04

08-Jun-2011 16:14:50

08-Jun-2011 16:19:51

08-Jun-2011 16:23:4708-Jun-2011 16:26:58

08-Jun-2011 16:33:06

08-Jun-2011 16:35:1115-Jun-2011 15:25:05

15-Jun-2011 15:30:39

15-Jun-2011 15:31:57

15-Jun-2011 15:33:2815-Jun-2011 15:34:46

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Modélisation du système pilote-FRE Exemples de modèles

Modèle crossover :

Modèle OPCM (Optimal Preview Control Model)

Analyse des trajectoires enregistrées + eye-tracking

j

ejeccYpYjwOLY

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Conclusion Conception de systèmes adaptatifs/coopératifs d’aide à la

personne: Environnements virtuels Fauteuils intelligents Etc.

Approche « human engineering »: Optimisation du mode de coopération ou d’interaction humain-machine

en fonction des possibilités physiques et cognitives de l’utilisateur, de l’environnement et de la tâche à accomplir

Evaluation des performances du système humain-machine global

=> il s’agit de mesurer les performances « techniques » (temps de réalisation, …) mais également la charge de travail physique et mentale de la personne, son confort, etc.

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Merci de votre attention!