Analyse des performances en propulsion d’utilisateurs de fauteuil roulant

Perez, Manon (2025). Analyse des performances en propulsion d’utilisateurs de fauteuil roulant. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Près de 200 000 Canadiens utilisent un fauteuil roulant manuel (FRM), une activité exigeante pour les membres supérieurs et associée à un risque élevé de douleurs et de pathologies de l’épaule. L’entraînement à la propulsion constitue donc un enjeu majeur en réadaptation, mais il demeure peu structuré. Ce mémoire vise à évaluer l’impact d’un entraînement personnalisé, développé en temps réel par un algorithme d’apprentissage par renforcement, sur la biomécanique de la propulsion en FRM. L’étude a été menée sur un simulateur développé au Laboratoire d’Innovation Ouverte en Technologies de la Santé (LIO-ÉTS) et a impliqué 20 personnes en santé et non expérimentées.

Six conditions d’entraînement ont été testées, combinant des rétroactions résistives ou assistives-résistives, dans trois objectifs : augmenter l’efficacité mécanique de propulsion (MEF), diminuer le coût physiologique ou combiner ces deux critères. Les résultats montrent que les entraînements résistifs ont permis d’augmenter la MEF moyenne de plus de 6% sur la cohorte, des deux côtés, aux dépens d’un coût physiologique augmentant de +25% à gauche et +17% à droite. Les entraînements assistifs-résistifs ont quant à eux réduit le coût physiologique moyen jusqu’à -34% par rapport à la condition initiale. Ces observations confirment partiellement l’efficacité du modèle de rétroaction personnalisée, capable d’adapter la difficulté de l’effort à chaque individu.

En complément, une méthode d’identification inspirée du contrôle a permis d’identifier neuf paramètres intrinsèques et réflexifs caractérisant la dynamique du bras humain. L’intégration future de ces paramètres dans les algorithmes d’apprentissage ouvre la voie à des entraînements adaptatifs et sécuritaires en réadaptation robotisée.

Titre traduit

Performance analysis of manual wheelchair propulsion

Résumé traduit

Nearly 200,000 Canadians use a manual wheelchair (MWC), an activity that places high mechanical demands on the upper limbs and is associated with an increased risk of shoulder pain and injuries. Propulsion training therefore represents a major challenge in rehabilitation, yet it remains poorly structured. This thesis aimed to assess the impact of a personalized training program, generated in real time by a reinforcement learning algorithm, on the biomechanics of MWC propulsion. The experiment was conducted on a simulator developed at the Laboratoire d’Innovation Ouverte en Technologies de la Santé (LIO-ÉTS) and involved 20 healthy, inexperienced participants.

Six training conditions were tested, combining resistive or assistive–resistive feedback under three objectives: increasing the mechanical effective force (MEF), reducing the physiological cost, or combining both criteria. Results showed that resistive training increased mean MEF by more than 6% across the cohort on both sides, at the expense of a physiological cost (+25% on the left and +17% on the right). Assistive-resistive training, on the other hand, reduced the mean physiological cost by up to -34% compared to the initial condition. These findings partially confirm the effectiveness of the personalized feedback model, capable of adjusting task difficulty to each individual.

In addition, a control-inspired identification method enabled the estimation of nine intrinsic and reflexive parameters characterizing upper-limb dynamics. The future integration of these parameters into learning algorithms paves the way for adaptive and safe robotic rehabilitation training.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention de la maîtrise en génie des technologies de la santé". Comprend des références bibliographiques (pages 125-131).
Mots-clés libres:	réadaptation, fauteuil roulant manuel, apprentissage par renforcement, rétroaction haptique, biomécanique, identification
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Aissaoui, Rachid
Codirecteur:	Codirecteur Nadeau, Sylvie
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	22 déc. 2025 15:09
Dernière modification:	22 déc. 2025 15:09
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3749

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