Brevet FR3037498A1 — publié le 20161223

DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention est relative notamment au contrôle d'un appareil mobile prenant en compte au moins une donnée cérébrale. Une application préférée concerne l'industrie des fauteuils roulants pour personnes handicapées. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE La très grande majorité des appareils mobiles actuels sont contrôlés par des commandes partiellement mécaniques. Ainsi, un utilisateur doit utiliser un joystick, un volant, une barre, ou tout autre moyen de commande manuelle pour diriger un appareil mobile. Malheureusement, ces appareils sont inutilisables pour certaines personnes, et notamment par les personnes tétraplégiques. Même pour les personnes non tétraplégiques, un moyen de contrôle d'un appareil mobile n'utilisant pas de commande manuelle est intéressant. Cela peut notamment permettre par exemple aux membres de l'utilisateur d'effectuer des taches annexes, non liées au contrôle de l'appareil mobile. Il existe donc un besoin de solution technique pour contrôler un appareil, sans l'utilisation de commande mécanique. Dans ce dernier domaine, on connait la solution décrite dans le document CN103263324. Cette solution permet le contrôle d'un fauteuil roulant grâce aux données cérébrales de type SSVEP (Steady-State Visual-Evoked Potentials) ou PEVRP (Potentiel Evoqué Visuel de Régime Permanent) en français. Cette technique permet un contrôle dudit fauteuil roulant grâce à l'analyse des ondes cérébrales émises par l'utilisateur lors de la stimulation de ses yeux par une fréquence précise (à partir de 5Hz). Une réponse fréquentielle continue ou harmonique est générée au niveau de la région visuelle du cortex cérébral avec la même fréquence d'apparition du stimulus. Une fois la correspondance établi entre une fréquence lumineuse spécifique et sa réponse par le cerveau, on peut déterminer quelle image l'oail a visualisé grâce à l'analyse d'une encéphalographie (EEG). Afin d'augmenter la sécurité de l'utilisateur, des capteurs détectant les obstacles sont présents sur le fauteuil. Cette solution, présente certains inconvénients. En effet, le contrôle d'un appareil mobile grâce à une commande visuelle est difficile et fatigante. Il en résulte un effet de saccade visuelle, de fixation sporadique de l'oail et d'une diminution de la fiabilité de la commande. Les mouvements de l'appareil sont ainsi peu précis, la sécurité de l'utilisateur n'est pas optimale, et la grande fatigue de l'utilisateur empêche une utilisation prolongée. 3037498 2 Par conséquent il existe un besoin consistant à proposer une solution permettant de supprimer ou tout au moins de réduire certains au moins des inconvénients ci-dessus. 5 RESUME DE L'INVENTION Un aspect de l'invention concerne en particulier un procédé de contrôle du déplacement d'un appareil mobile par un utilisateur dans lequel le contrôle du déplacement est basé sur une consigne de déplacement, ladite consigne de 10 déplacement comprenant une trajectoire consigne et une vitesse consigne, comprenant une étape de détermination de ladite consigne de déplacement. De façon avantageuse, ce procédé est tel que l'étape de détermination comprend les étapes suivantes mises en oeuvre par ordinateur à l'aide d'au moins un microprocesseur : 15 - Génération d'au moins une instruction de déplacement (206) basée au moins sur: ^ au moins une direction (203) issue d'au moins un point de regard (103) de l'utilisateur, ^ au moins une première donnée cérébrale de l'utilisateur, ladite 20 donnée cérébrale étant de préférence issue d'une onde positive cérébrale de l'utilisateur, appelée onde cérébrale P300 (101), apparaissant 300 ms (milliseconde) après une stimulation et/ou issue d'une onde cérébrale de l'utilisateur, appelée onde cérébrale SSVEP (102), apparaissant en réponse à une 25 stimulation visuelle prédéterminée; - Génération d'au moins une donnée de contrôle (340), au moins basée sur : ^ Une deuxième donnée cérébrale de l'utilisateur issue d'une onde cérébrale P300 (101) et/ou issue d'une onde cérébrale SSVEP (102) et/ou issue d'une onde cérébrale de type alpha et/ou beta 30 (112)prise au niveau de la zone pariétale centrale et frontale du cortex cérébral. ^ une donnée physiologique parmi au moins la température (105) de l'utilisateur et/ou sa fréquence cardiaque (104) ; - Génération d'au moins une donnée d'environnement (412) issue d'au 35 moins un capteur identifiant une partie au moins de l'environnement de l'appareil mobile ; 3037498 3 - Génération d'une consigne de déplacement (500) fonction d'au moins : ladite instruction de déplacement (206), ladite donnée de contrôle (340) et ladite donnée d'environnement (412). - Génération d'une trajectoire consigne (520) et d'une vitesse consigne (510) 5 en fonction de ladite consigne de déplacement. Cette disposition permet un contrôle d'un appareil mobile, prenant en compte des données visuelles, cérébrales et physiologique. Ainsi, ledit utilisateur est aidé lors du contrôle ce qui diminue grandement la fatigue liée à l'utilisation. De plus, en prenant en compte l'environnement, la sécurité de l'utilisateur est renforcée. L'instruction de 10 déplacement de l'utilisateur est ainsi dans un premier temps validée par ses données cérébrales, ce qui permet d'éviter les déplacements involontaires. De plus cette même instruction de déplacement est assimilée avec une donnée de contrôle issue des données cérébrales et physiologiques. Cette donnée de contrôle permet d'affiner encore la volonté de déplacement ou non de l'utilisateur tout en prenant en compte des 15 données comme le stress ou la fatigue. Il en résulte un contrôle général de l'appareil moins fatiguant, plus sûr et plus précis. L'invention concerne aussi un appareil mobile dont le déplacement est contrôlé 20 par le procédé. De façon avantageuse cet appareil comprend différents types de capteurs configurés pour capter au moins une donnée fonction d'un point de regard de l'utilisateur, une donnée cérébrale et une donnée physiologique d'un utilisateur, ainsi que des données d'espace. 25 Cette solution permet de recueillir les données nécessaires au bon fonctionnement du procédé. Ainsi, grâce à ces capteurs, la conduite de l'appareil mobile est plus fluide et moins fatigante. BREVE INTRODUCTION DES FIGURES 30 D'autres caractéristiques, buts et avantages de la présente invention apparaitront à la lecture de la description détaillée qui suit, et en regard des dessins annexés donnés à titre d'exemples non limitatifs et sur lesquels : - La figure 1 est un organigramme représentant le fonctionnement général du 35 procédé de contrôle de l'appareil mobile - La figure 2 détaille le procédé permettant la détermination d'une donnée cérébrale de type P300 en fonction d'une onde cérébrales P300 ; 3037498 4 - La figure 3 détaille le procédé permettant la détermination d'une donnée cérébrale de type SSVEP en fonction d'une onde cérébrales SSVEP ; - La figure 4 est montre le procédé de validation de la direction par les données cérébrale P300 et SSVEP ; 5 - La figure 5 montre le procédé de détermination des seuils d'activation du point de regard ; - La figure 6 détaille le procédé d'assimilation par la logique flou des données P300 et SSVEP pour la validation de la direction. - La figure 7 est une représentation du processus de détermination de l'état 10 émotionnel de l'utilisateur ; - La figure 8 est une représentation du processus de détermination de l'état de fatigue de l'utilisateur. - La figure 9 décrit la prise en compte de multiple données par la logique flou pour déterminer la donnée d'environnement; 15 - La figure 10 est un graphique de la transcription de la vitesse en degré d'appartenance dans la logique floue - La figure 11 est un graphique de la transcription des écarts d'amplitude en degré d'appartenance de la logique floue. - La figure 12 représente la grille visible par l'utilisateur pour déterminer la 20 direction ; - La figure 13 montre une vue de dessus de l'appareil mobile ; - La figure 14 montre une vue latérale de l'appareil mobile ; DESCRIPTION DETAILLEE 25 Avant d'entrer dans le détail de modes préférés de réalisation de l'invention en référence aux dessins notamment, d'autres caractéristiques optionnelles de l'invention, qui peuvent être mises en oeuvre de façon combinée selon toutes combinaisons ou de manière alternative, sont indiquées ci-après : 30 - l'instruction de déplacement détermine une trajectoire d'instruction parmi au moins une ou une combinaison de directions suivantes : avancer, reculer, tourner à droite, tourner à gauche, stop, la trajectoire consigne étant également fonction de la trajectoire d'instruction. - ladite étape de génération de l'instruction de déplacement comprend une 35 validation de la au moins une direction issue d'au moins un point de regard de l'utilisateurpar la au moins une première donnée cérébrale, afin de déterminer la trajectoire d'instruction. 3037498 5 - la première et/ou la deuxième donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale P300 et comprend une étape de génération de la première et/ou de la deuxième donnée cérébrale issue de l'onde cérébrale P300 comprenant les étapes suivantes : 5 - Lecture d'une activité cérébrale de l'utilisateur avec enregistrement du temps d'affichage des commandes (TAC), cette lecture se fait par des électrodes dispersées sur le crâne de l'utilisateur ; - Détection de l'onde cérébrale P300 à partir d'un changement d'amplitude de l'activité cérébrale et enregistrement du temps de 10 changement (TC) ; - Comparaison du TAC au TC ; - Génération de la première et/ou la deuxième donnée cérébrale, appelée donnée cérébrale P300, issue d'une onde cérébrale P300. - l'instruction de déplacement détermine une trajectoire d'instruction, dans 15 lequel ladite étape de génération de l'instruction de déplacement comprend une validation de la au moins une direction issue d'au moins un point de regard de l'utilisateur par la au moins une première donnée cérébrale, afin de déterminer la trajectoire d'instruction, dans laquelle ladite première donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale P300 et dans lequel 20 l'étape de validation par la au moins une première donnée cérébrale, et comprend les étapes suivantes : - Si l'écart entre le TC et le TAC + 300 ms (10-3 secondes) est inférieure ou égale à 100ms alors la trajectoire d'instruction est transmise à la consigne de déplacement avec un statut validé ; 25 Si l'écart entre le TC et le TAC + 300 ms est supérieure à 100ms, alors trajectoire d'instruction est transmise à la consigne de déplacement avec un statut suspendu. la première et/ou la deuxième donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale SSVEP et comprend une étape de génération de la première 30 et/ou deuxième donnée cérébrale issue de l'onde cérébrale SSVEP comprenant les étapes suivantes : - Apparition des commandes avec des fréquences préfixées (entre 10 et 25Hz) (FAC) ; - Détection du changement d'amplitude de l'activité cérébrale et 35 enregistrement de la fréquence de changement (FC) cette lecture se fait par des électrodes dispersées sur le crâne de l'utilisateur ; - Comparaison du FAC au FC ; 3037498 6 - Génération de la première et/ou la deuxième donnée cérébrale, appelée la donnée cérébrale SSVEP, issue d'une onde cérébrale SSVEP. l'instruction de déplacement détermine une trajectoire d'instruction, dans 5 lequel ladite étape de génération de l'instruction de déplacement comprend une validation de la au moins une direction issue d'au moins un point de regard de l'utilisateur par la au moins une première donnée cérébrale, afin de déterminer la trajectoire d'instruction, dans laquelle ladite première donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale SSVEP et dans lequel 10 l'étape de validation par la au moins une première donnée cérébrale, et comprend les étapes suivante - Si l'écart entre le FC et le FAC est inférieure ou égale à 10% alors la trajectoire d'instruction est transmise à la consigne de déplacement avec un statut validé; 15 - Si l'écart entre le FC et le FAC est supérieure à 10%, alors trajectoire d'instruction est transmise à la consigne de déplacement avec un statut suspendu. - l'étape de génération de l'instruction de déplacement comprend une validation de la au moins une direction issue d'au moins un point de regard de l'utilisateur 20 (103)et dans lequel la première et/ou la deuxième donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale P300 et est appelée donnée cérébrale P300 et dans lequel la première et/ou la deuxième donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale SSVEP est appelée la donnée cérébrale SSVEP, ladite validation étant réalisée en fonction de la au moins une donnée cérébrale P300 et de la 25 au moins une donnée cérébrale SSVEP la prise en compte simultanée des au moins deux données cérébrales P300 et SSVEP étant opérée par un système de logique floue. - procédé comprenant une étape de sélection d'un mode de contrôle parmi les modes suivants : manuel, semi-autonome et autonome, la consigne de 30 déplacement étant notamment fonction dudit mode de contrôle sélectionné, ladite sélection du mode de contrôle étant basée sur ladite au moins une donnée de contrôle. - la génération d'au moins une donnée de contrôle comprend la détermination d'un état psychologique et/ou physiologique de l'utilisateur, ledit état 35 psychologique et/ou physiologique de l'utilisateur étant fonction d'un état de fatigue et/ou d'un état émotionnel dudit l'utilisateur. 3037498 7 - la génération de la première et/ou la deuxième donnée cérébrale, appelée donnée cérébrale SSVEP, est issue d'une onde cérébrale SSVEP et/ou la génération de la première et/ou la deuxième donnée cérébrale, appelée donnée cérébrale P300 est issue d'une onde cérébrale P300 et dans lequel, l'état 5 psychologique et/ou physiologique de l'utilisateur est fonction d'un état de fatigue, ledit état de fatigue étant notamment déterminé par une interprétation de la deuxième donnée cérébrale, ladite deuxième donnée cérébrale étant la donnée cérébrale P300 et/ou la donnée cérébrale SSVEP. - l'état de fatigue de l'utilisateur est déterminé en fonction de d'une 10 prédétermination issue de la au moins une donnée cérébrale de type P300 et/ou SSVEP, d'au moins une donnée préenregistrée dans une base de données « fatigue », et en appliquant la théorie de Dempster-Shafer (ou théorie des évidences) comprenant l'application de règles de plausibilités. - la au moins une deuxième donnée cérébrale issue d'une onde cérébrale P300 15 et/ou SSVEP est issue de la même donnée cérébrale P300 et/ou SSVEP que la au moins une première donnée. - ladite deuxième donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale de type alpha et/ou beta prise au niveau de la zone pariétale centrale et frontale du cortex cérébral et dans laquelle ladite génération d'au moins une donnée de contrôle 20 comprend aussi la détermination d'un état psychologique et/ou physiologique de l'utilisateur, ledit état psychologique et/ou physiologique de l'utilisateur étant fonction d'un état émotionnel dudit l'utilisateur et dans lequel l'état émotionnel de l'utilisateur est déterminé en fonction de données physiologiques comprenant au moins une température de l'utilisateur et/ou une fréquence 25 cardiaque de l'utilisateur, et la au moins une deuxième donnée cérébrale issue d'une onde cérébrale de type beta et/ou alpha appelée onde cérébrale alpha et/ou béta, et d'au moins une donnée préenregistrée dans une base de données « émotions », ladite détermination étant opérée par un réseau de neurones. 30 - l'état psychologique et/ou physiologique de l'utilisateur est déterminé par un système de logique floue prenant en compte l'état de fatigue et/ou l'état émotionnel de l'utilisateur. - le au moins un capteur est configuré pour permettre la détection de la distance entre l'appareil et des obstacles situés à proximité de l'appareil et/ou pour 35 permettre la localisation de l'appareil. - ladite donnée d'environnement est issue de plusieurs types de capteur et les données de chaque type de capteur sont traitées par un système de logique 3037498 8 floue, les données traitées sont ensuite interprétées par un réseau de neurones permettant la détermination de la localisation et/ou de la distance de l'appareil par rapport aux obstacles, ainsi que du nombre d'obstacles entourant ledit appareil. 5 - Appareil mobile dans lequel : - la au moins une première donnée cérébrale est capté par un capteur EEG (Electroencéphalographie), ledit capteur EEG étant configuré pour détecter et/ou enregistrer au moins une onde cérébrale P300 et/ou SSVEP. - la au moins une deuxième donnée cérébrale d'un utilisateur est issue d'une 10 onde positive cérébrale de l'utilisateur, appelée onde cérébrale P300, apparaissant 300 ms (milliseconde) après une stimulation et/ou est issue d'une onde cérébrale de l'utilisateur, appelée onde cérébrale SSVEP, apparaissant en réponse à une stimulation visuelle prédéterminée et/ou est issue d'une onde alpha et/ou béta est capté par un capteur EEG 15 (Electroencéphalographie), ledit capteur EEG étant configuré pour détecter et/ou enregistrer au moins une onde cérébrales P300 et/ou SSVEP et/ou alpha et/ou beta dudit utilisateur. - appareil mobile comprenant un écran configuré pour afficher une grille comprenant des directions et dans lequel chaque direction présente sur la grille 20 affiche une fréquence lumineuse différente. - ledit au moins un point de regard de l'utilisateur est capté par un capteur d'oculométrie configuré pour détecter et/ou enregistrer le au moins un point de regard d'au moins un iris de l'utilisateur lorsque l'utilisateur regarde l'écran. - lequel la au moins une données physiologiques de l'utilisateur est issue d'un 25 thermomètre et/ou d'un cardio-fréquence mètre configuré pour détecter et enregistrer respectivement la température et la fréquence cardiaque dudit utilisateur. - les données d'environnement sont issues d'au moins un capteur d'ultrasons et d'au moins un capteur de mouvement configurés pour localiser l'appareil mobile 30 ainsi que sa distance vis-à-vis des objets l'entourant. - appareil mobile présentant au moins une face avant, une face arrière et deux faces latérales comprenant dix capteurs d'ultrasons positionnés comme il suit : - deux capteurs sur chacune des faces avant et arrière de l'appareil mobile ; - trois capteurs sur chacune des faces latérales de l'appareil mobile. 35 - appareil présentant au moins une face avant, une face arrière et deux faces latérales comprenant quatre capteurs de mouvements positionnés sur chacune des faces avant, arrière et latérales de l'appareil mobile. 3037498 9 Afin d'assurer une parfaite compréhension des termes de la description, et sauf disposition contraire lors de la description, on entendra par 5 - onde cérébrale de type P300 : Activité cérébrale liée à une stimulation et se manifestant 300 milliseconde (ms) après ladite stimulation. - onde cérébrale de type SSVEP (Steady-State Visueal-Evoked Potential) ou PEVRP (Potentiel Evoqué de Régime Permanent) en Français : activité 10 cérébrale en réponse à une stimulation de l'oail. En fonction de la fréquence lumineuse captée par l'oail, le cerveau émet une réponse fréquentielle continue ou harmonique au niveau du cortex visuel à la même fréquence d'apparition du stimulus. - Théorie de Dempster-Shafer ou théorie des évidences : La théorie de 15 Dempster-Shafer est une théorie mathématique basée sur la notion de preuves utilisant les fonctions de croyance et le raisonnement plausible. Le but de cette théorie est de permettre de combiner des preuves distinctes pour calculer la probabilité d'un évènement. Ainsi il est possible de prendre en compte des notions telles que l'incertitude ou encore la fiabilité. 20 - Système de logique floue : La logique floue est une extension de la logique classique qui permet la modélisation des imperfections des données en se basant sur le concept des ensembles flous. Il peut contenir des éléments avec seulement un degré d'appartenance partielle et se rapproche dans une certaine mesure de la flexibilité du raisonnement humain. La logique floue est par 25 exemple décrite dans la publication suivante : Multisensor data fusion: A review of the state-of-the-art, Bahador Khaleghi, Alaa Khamis, Fakhreddine O. Karray information fusion journal, 2011 - Les réseaux de neurones : Un réseau de neurones est un modèle de calcul dont la conception est inspirée du fonctionnement 30 des neurones biologiques. Ils sont optimisés par des méthodes d'apprentissage. Ils sont placés dans la famille des méthodes de l'intelligence artificielle auxquelles ils fournissent un mécanisme perceptif indépendant des idées propres de l'implémenteur, et fournissant des informations d'entrée au raisonnement logique formel. Les réseaux de neurones sont décrits dans la 35 publication suivante : Rifai Chai; Sai Ho Ling; Hunter, G.P.; Tran, Y.; Nguyen, H.T., "Brain-Computer Interface Classifier for Wheelchair Commands Using 3037498 10 Neural Network With Fuzzy Particle Swarm Optimization," Biomedical and Health lnformatics, IEEE Journal of , vol.18, no.5, pp.1614,1624, Sept. 2014. Une réalisation préférée de l'invention concerne un procédé de contrôle du 5 déplacement d'un fauteuil roulant pour personne handicapé. Bien entendu l'invention n'est pas limitative à ce type d'appareil mobile et une application pour le contrôle d'une voiture, d'un aéronef ou d'un drone est par exemple possible. Plus généralement, tout appareil piloté par un utilisateur mobile peut utiliser ledit procédé pour se mouvoir. 10 La figure 1 permet d'avoir une vision générale de l'invention. Avantageusement le procédé de contrôle du déplacement de l'appareil mobile est basé sur une consigne de déplacement 500. La consigne de déplacement 500 se traduit notamment par la génération d'une trajectoire consigne 501 et d'une vitesse consigne 502 qui influeront sur la trajectoire réelle et la vitesse réelle de l'appareil mobile 15 Afin de générer ladite consigne de déplacement 500 le procédé comprend dans un premier temps l'acquisition de données d'utilisateur 100 et de données d'espace 400. Les données d'utilisateur 100 comprennent au moins une donnée, et de 20 préférence toutes les données suivantes : un point de regard de l'utilisateur 103 ou une séquence de point de regard d'un utilisateur, au moins une donnée cérébrale du type P300 110 ou SSVEP 120 et de préférence en fonction des deux type ondes cérébrale P300 101 et SSVEP 102 ainsi que des données physiologiques. Les données physiologiques comprennent de préférence au moins une donnée parmi les données 25 suivantes : donnée cardiaque 104 et de température 105. D'autres types de données peuvent bien entendu être ajoutés. Les ondes cérébrales sont captées par au moins un capteur EEG (Electroencéphalographie) 106. Les données cérébrales P300 110 sont déterminées par l'écart des ondes cérébrales P300 101 lors d'un changement d'amplitude. Les données cérébrales 30 SSVEP 120 sont déterminées par l'écart de leurs ondes cérébrales SSVEP 102 lors d'un changement de leur densité spectrale de puissance (CDSP). Avantageusement, pour déterminer l'écart dans le changement d'amplitude d'une onde cérébrale de type P300 101 ont va réaliser les étapes suivantes : - Lecture d'une activité cérébrale et enregistrement du temps d'affichage des 35 commandes (TAC) ; - Détection du changement d'amplitude en réponse à une stimulation et enregistrement du temps de changement (TC) ; 3037498 11 - Comparaison du TC au TAC+300ms. - Détermination de l'écart entre le TC et le TAC+300ms. Ces étapes sont illustrées dans la figure 2. De manière préférentielle, pour déterminer l'écart dans le changement de CDSP des 5 ondes SSVEP 102 ont va réaliser les étapes suivantes : - Lecture d'une activité cérébrale et enregistrement de la fréquence d'apparition des commandes (FAC) ; - Détection du changement de CDSP en réponse à une stimulation et enregistrement de la fréquence de changement (FC) ; 10 - Comparaison du FC au FAC ; Ces étapes sont illustrées dans la figure 2. Dans un second temps, lesdites données de l'utilisateur 100 et d'espace 400 vont permettre la génération d'une instruction de déplacement 206, d'une donnée de contrôle 340 et d'une donnée 15 d'environnement 412. L'instruction de déplacement 206 comprend l'analyse et l'interprétation dudit au moins un point de regard 103 ou de la séquence d'un point de regard de l'utilisateur et de d'au moins une première et de préférence de deux premières données cérébrales de type P300 110 et/ou SSVEP 120 (figure 3). Ladite interprétation de ces données 20 permet la génération d'une trajectoire d'instruction validée 210 ou non validée 220 qui sera intégrée à la consigne de déplacement (figure 4). Cette génération est effectuée par l'étape de détermination de l'instruction de déplacement 200. Le point de regard de l'utilisateur 103 est acquis par un capteur d'oculométrie 107 (Eye-tracking en anglais) disposé de préférence au-dessous d'un écran 202. Dans 25 d'autre réalisation le capteur est au-dessus de l'écran, ou à tout autre position permettant de capter le regard de l'utilisateur de manière optimale. Avantageusement le capteur d'oculométrie 107 permet de détecter le point de regard de l'utilisateur sur l'écran 202. La figure 5 détaille une réalisation du fonctionnement du capteur d'oculométrie 107 et de la captation d'au moins un point de regard de l'utilisateur 103. 30 Ledit écran 202 affiche au moins une grille 201. La figure 9 détaille les séquences de points de regard présent sur la grille 201 (figure 12). La grille 201 comprend au moins deux colonnes et deux lignes et de préférence trois colonnes et trois lignes. Chacune des cases de ladite grille 201 correspondant à une direction. La direction affichée par une case de la grille est au moins l'une des directions suivantes : avancée, reculée, 35 droite, gauche et stop. De plus chacune des cases a une fréquence lumineuse spécifique. La fréquence lumineuse de chacune des cases de la grille est comprise entre 10Hz et 25Hz Dans une réalisation préférée de l'invention, derrière la grille 201 3037498 12 est affichée une représentation de l'environnement se trouvant face de l'appareil mobile. Afin de représenter l'environnement en face de l'appareil, une première caméra est présente sur la face avant de l'appareil mobile. Avantageusement une seconde caméra est présente à l'arrière d'appareil mobile. Cette seconde caméra peut aussi 5 permettre un affichage de l'environnement se trouvant derrière la face arrière de l'appareil mobile. Les deux caméras n'étant pas représentées sur les figures. L'affichage s'effectuant sur l'écran 202 lors de la marche arrière de l'appareil mobile. Ainsi, la détermination de l'instruction de déplacement 206 comprend la sélection par l'utilisateur d'une direction 203 affichée sur une case de la grille 201. La 10 sélection d'une case de la grille 201 est une stimulation du cerveau qui va générer une onde cérébrale de type P300 101. De plus, la case ayant une fréquence lumineuse spécifique, une onde cérébrale SSVEP 102 va aussi être générée. Les ondes cérébrales P300 101 et SSVEP 102 vont permettre la détermination d'une première donnée cérébrale P300 110 et SSVEP 120. La prise en compte simultanée des deux 15 premières données cérébrales de type P300 110 et SSVEP 120 pour l'instruction de déplacement est opéré par un système de logique floue. Un exemple de l'assimilation des premières données P300 et SSVEP 204 par la logique floue est donné dans la figure 6. L'interprétation desdites premières données cérébrales de type P300 110 et SSVEP 20 120 par le système de logique floue va permettre d'effectuer une étape de validation 205 de la direction sélectionnée 203. Ainsi, si l'écart entre le TC et le TAC + 300ms est inférieure ou égale à 100 ms et/ou l'écart entre la FC et la FAC est supérieure à Y, alors la direction est validée par la première donnée cérébrale P300 110 et/ou la première donnée SSVEP 120. Si l'écart 25 entre le TC et le TAC + 300ms est supérieur à 100 ms et/ou l'écart entre la FC et la FAC est supérieure à Y, alors la direction n'est pas validée par la première donnée cérébrale SSVEP 120 et/ou la première donnée SSVEP. En cas de validation de la direction sélectionnée par l'utilisateur, une trajectoire d'instruction est générer avec un statut validé. 30 En cas de non validation de la direction sélectionnée par l'utilisateur, une trajectoire d'instruction est générer avec un statut suspendu. Ladite trajectoire d'instruction validée 210 ou suspendue 220 est ensuite intégrée à la consigne de déplacement. Le procédé de validation 205 de la direction sélectionnée 203 par au moins une 35 première donnée cérébrale de type P300 110 et SSVEP 120 est illustré par la figure 4. 3037498 13 Avantageusement la donnée de contrôle 340 va permettre, grâce à l'étape de détermination 300, de sélectionner un mode de contrôle 350 de l'appareil mobile parmi au moins un mode suivant : manuel, semi-autonome et autonome. Dans d'autre réalisation de l'invention des modes de contrôle 350 peuvent être supprimés ou 5 ajoutés. C'est le mode de contrôle 350 sélectionnée qui va être intégré dans la consigne de déplacement. Ladite donnée de contrôle 340 comprend au moins une donnée physiologique et/ou physiologique 331, au moins une deuxième donnée cérébrale de type P300 110 ou SSVEP 120 et/ou bande fréquentielle alpha et/ou beta 130, au moins une donnée 10 préenregistrée issue d'une base de données « fatigue » 310 et une autre donnée issue d'une base de données « émotion » 320. De préférence la donnée de contrôle 340 comprend deux deuxième données cérébrales de type P300 110 et/ou SSVEP 120 et/ou bande fréquentielle alpha et/ou beta 130 et une donnée physiologique et/ou psychologique 331 fonction de la fréquence cardiaque (donnée cardiaque 104) et de la 15 température (donnée de température 105) de l'utilisateur. Ces données combinées ou non entre elles permettent la détermination d'un état de fatigue 312 et d'un état émotionnel 322 de l'utilisateur. La base de données « fatigue » contient les ondes cérébrales alpha et beta ainsi que les amplitudes maximales et la période d'apparition du P300 au niveau des capteurs EEG. 20 Avantageusement, les premières données cérébrales de type P300 110 et/ou SSVEP 120 et les deuxièmes données cérébrale de type P300 110 et/ou SSVEP 120 sont issu des mêmes ondes cérébrales P300 101 et/ou SSVEP 102. De préférence, la base des données « émotion », contient les variations normalisées des asymétries des bandes fréquentielles alpha et beta au niveau de la partie 25 pariétale, centrale et frontale du cortex cérébral. De plus, elle intègre les changements des rythmes cardiaques qui sont corrélées avec les différents états d'émotion ainsi que les données de température corporelle. Avantageusement, l'état de fatigue 312 de l'utilisateur est fonction d'une deuxième donnée cérébrale P300 110 et/ou SSVEP 120 et d'au moins une donnée 30 préenregistrée dans une base de données « fatigue » 310. Ladite deuxième donnée cérébrale P300 110 et/ou SSVEP 120 est de préférence la même que la première donnée cérébrale ayant été utilisée précédemment par l'instruction de déplacement 206. Néanmoins, l'interprétation de l'écart entre le TC et le TAC+300ms et/ou entre la FC et la FAC est différente. De plus, la prise en compte simultanée 311 des ondes 35 cérébrales P300 101 et/ou SSVEP 102 par la donnée de contrôle 340 pour déterminer l'état de fatigue 312 est réalisée par la théorie de Dempster-Shafer ou théorie des évidences. Dans cette configuration, l'écart entre ces valeurs permet de déterminer 3037498 14 l'état de fatigue 312 de l'utilisateur. En effet, une corrélation existe entre l'état de fatigue de l'utilisateur l'écart de l'amplitude maximale ainsi que la durée d'apparition du P300, et l'écart constaté de l'amplitude maximale de FC. Ainsi, si l'écart entre les amplitudes normalisées du P300 est inférieur à 10% et/ou l'écart des amplitudes de la 5 fréquence prédominante du SSVEP est inférieur à 15% alors un état de fatigue moyenne est déterminé. Dans une réalisation préférée mais non limitative de l'invention, quatre niveaux de fatigue peuvent être déterminés (fatigue élevée, moyenne, faible et inexistante). Dans d'autres réalisations de l'invention, le nombre de niveaux de fatigue peut varier positivement ou négativement. La correspondance entre 10 les écarts des données cérébrales P300 110 et/ou SSVEP 120 et l'état de fatigue 312 est possible grâce à la comparaison de ces écarts avec la base de données « fatigue » 310 et l'incorporation de règles de plausibilité. Le procédé de détermination de l'état de fatigue 312 est illustré par la figure 8. Avantageusement un état émotionnel 322 est aussi généré en fonction de la 15 donnée physiologique et de la au moins une deuxième donnée cérébrale P300 110 et/ou SSVEP 120 et/ou une donnée alpha et/ou beta 130 et d'au moins une donnée préenregistrée dans une base de données « émotion » 320. ». L'évolution des ondes alpha et/ou beta 112 au cours du temps, est corrélée avec l'état émotionnel exprimé. Encore une fois, l'écart des amplitudes normalisées de ces ondes est calculé. Si ce 20 dernier augmente de 15%, un état de stress est détecté. Associées aux données cardiaques 104 et de température 105 de l'utilisateur, on peut déterminer l'état émotionnel 322 de l'utilisateur. La logique permettant l'interprétation et l'assimilation 321 de ces multiples données est notamment les réseaux de neurones. D'autres théories peuvent bien entendu servir à l'interprétation de ces données. 25 Avantageusement et de manière générale, les premières données cérébrales de type P300 110 et/ou SSVEP 120 et les deuxièmes données cérébrale de type P300 110 et/ou SSVEP 120 sont issu des mêmes ondes cérébrales P300 101 et/ou SSVEP 102. Avantageusement, l'état émotionnel 322 est déterminé parmi les quatre états suivant : stress, énervement, relaxation, excitation. Le nombre d'états émotionnels 322 présent 30 n'est pas limitatif, et l'ajout ou la suppression d'états émotionnels est possible. La prise en compte simultanée 321 des données cérébrales, des données physiologiques (température et fréquence cardiaque) ainsi d'au moins une donnée issue de la base de donnée « émotion » 322 est réalisée par un réseau de neurone. Ce procédé de détermination de l'état émotionnel 322 de l'utilisateur est illustré en figure 7. 35 Une fois déterminée l'état de fatigue 312 et l'état émotionnel 322 de l'utilisateur, la combinaison de ces états 330, par un système de logique floue, permet la détermination d'un état psychologique 331 de l'utilisateur. C'est en fonction dudit état 3037498 15 psychologique 331 de l'utilisateur que le mode de contrôle 350 va être sélectionné. Une fois le mode de contrôle 350 sélectionné, ladite sélection est intégrée à la consigne de déplacement. 5 Avantageusement les données d'espace 400 est fonction d'au moins un capteur d'environnement. Dans une réalisation préférée de l'invention au moins un capteur d'environnement comprend au moins un capteur de mouvements 402 et au moins un capteur ultrasons 401, et de préférence quatre capteurs de mouvements 402 et dix capteurs d'ultrasons 401 (figures 13 et 14). De manière préférentielle, l'appareil 10 mobile comprend trois capteurs ultrasons 401 et un capteur de mouvements 402 sur chacune de ces faces latérales. Deux capteurs ultrasons 401 et un capteur de mouvements 402 sont positionnés sur chacune des faces avant et arrière de l'appareil mobile. Lorsque l'appareil mobile est un fauteuil roulant pour personne handicapé, alors les capteurs d'ultrason 401 sont positionnés sur le châssis dudit fauteuil roulant. 15 Dans cette réalisation le positionnement des capteurs d'ultrasons 401 sur le châssis est de préférence le plus proche du sol possible. Les capteurs de mouvements 402 sont positionnés de préférence au-dessus des capteurs d'ultrasons 401. Avantageusement les capteurs ultrasons 401 permettent la génération d'une donnée d'ultrason 403. Ladite donnée d'ultrason 403 comprend la détection du nombre 20 d'obstacles et de leurs positions. Ainsi, suivant un algorithme spécifique, les données issues des capteurs ultrasons 401 permettent le calcul de la localisation de l'appareil mobile dans une pièce intérieure. En milieu extérieur, la localisation de l'appareil peut être réalisée par tout autre moyen, comme par exemple avec une puce de géolocalisation de type satellite. Les capteurs d'ultrasons 401 ont avantageusement 25 une portée maximale d'au moins 3 mètres et de préférence 6 mètres. Cette configuration avantageuse permet une détection du nombre d'obstacles entourant l'appareil mobile, ainsi que leurs distances vis-à-vis dudit appareil mobile. Les capteurs de mouvements 402 permettent la génération d'une donnée de mouvement 404. Ladite donnée de mouvement 404 permet une détection de toute activité autour de l'appareil 30 mobile. Lesdits capteurs de mouvements 402 ont avantageusement une portée maximale de 2 mètres et de préférence une portée de 4 mètre. La donnée d'ultrason 403 et la donnée de mouvement 404 permettent la localisation de l'appareil, ainsi que sa distance vis-à-vis des obstacles et le nombre d'obstacle. Tous ces éléments définissent la donnée d'environnement 412. Ladite 35 donnée d'environnement 412 est ensuite intégrée à la consigne de déplacement. Enfin les données issues des différents types de capteurs d'ultrasons 401 et de mouvements 402 sont assimilées par un système de logique floue 411 décrit dans la 3037498 16 figure 9. Cette étape d'assimilation des données d'ultrasons 403 et de mouvements 404 pour déterminer la donnée d'environnement est le bloc 410 de la figure 9. La consigne de déplacement traite et analyse ensuite la trajectoire 5 d'instructions validé 210 ou non validé 220, le mode de contrôle 350 ainsi que la donnée d'environnement 412. Pour réaliser ce traitement d'information, elle comprend avantageusement un calculateur (de préférence un microprocesseur et/ou un circuit logique programmable (FGPA en anglais)) et une mémoire interne. Dans une autre réalisation de l'invention, le calculateur est déporté et seule la consigne de 10 déplacement 500 est envoyée à l'appareil mobile pour son application. Le traitement de ces données s'effectue suivant un système de logique floue afin de déterminer une vitesse de déplacement 501 ainsi qu'une trajectoire de déplacement 502 (figures 11 et 12) Avantageusement, la vitesse peut être déterminée par deux méthodes : soit en 15 utilisant des encodeurs montés sur le fauteuil ou bien au travers des données issues des capteurs de mouvements 402 des capteurs ultrasons 401. Ainsi, dans une réalisation préférée de l'invention, l'appareil mobile se déplace à une vitesse maximale par défaut. Ensuite, un coefficient de réduction de vitesse est appliqué en fonction des données reçus. Le capteur pour détecter la vitesse de l'appareil est de préférence un 20 odomètre. D'autres capteurs de vitesse peuvent bien entendu être ajoutés. Dans une autre réalisation de l'invention, il n'y a pas de vitesse par défaut. Dans ce cas de figure la vitesse est déterminée par la position du au moins un point de regard ou séquence visuelle 103 sur la grille 201. La prise en compte de toutes ces données permet un affinement de la consigne de 25 déplacement 500. Par exemple, si l'utilisateur est fatigué, l'appareil mobile va déterminer un mode de contrôle 350 autonome, et permettre une validation des directions « suspendues » 210. La prise en compte de l'état de fatigue 312 permet de corriger cette donnée et de permettre un déplacement facilité. De même, en cas d'obstacle, le capteur d'ultrasons 401 permet un contournement automatique, ou un 30 demi-tour de l'appareil mobile. Ainsi, l'utilisateur ne reste pas bloqué devant l'obstacle. Au vus de la description qui précède il apparait clairement que l'invention offre une solution particulièrement efficace pour contrôler un appareil mobile de manière précise, fiable et particulièrement confortable pour l'utilisateur. L'appareil mobile pourra donc 35 être piloté durant les intervalles de temps bien plus étendus qu'avec les autres solutions connues. 3037498 17 L'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation précédemment décrits mais s'étend à tous modes de réalisation entrant dans la portée des revendications. 3037498 REFERENCES 100. Données d'utilisateur ; 101. Onde cérébrale P300 ; 5 102. Onde cérébrale SSVEP ; 103. Point de regard de l'utilisateur ; 104. Donnée cardiaque ; 105. Donnée de température ; 106. Capteur Encéphalographie 10 107. Capteur oculométrie ; 108. Cardio-fréquence mètre ; 109. Thermomètre ; 110. Donnée cérébrale P300 ; 111. Détermination d'une donnée 15 cérébrale P300 ; 112. Onde cérébrale Alpha et/ou Beta 120. Donnée cérébrale SSVEP ; 121. Détermination d'une donnée cérébrale SSVEP ; 20 130. Donnée cérébrale Alpha et/ou Beta 200. Détermination de la donnée d'instruction de déplacement ; 25 201. Grille ; 202. Ecran 203. Sélection d'une direction par l'utilisateur ; 204. Assimilation des données P300 30 et SSVEP ; 205. Validation de la direction sélectionnée par les données cérébrales 206. Instruction de déplacement 35 210. détermination d'une trajectoire d'instruction validé ; 220. détermination d'une trajectoire d'instruction suspendu ; 300. Etape de détermination de la donnée de de contrôle ; 310. Base de données « fatigue » 311. Assimilation par la théorie des évidences 45 312. Etat de fatigue 320. Base de données « émotion » ; 321. Assimilation par la théorie des évidences ; 322. Etat émotionnel ; 50 330. Assimilation par la logique floue 331 Etat psychologie et/ou physiologique 340. Donnée de contrôle 350. Mode de contrôle ; 55 400. Données d'espace 401. Capteur d'ultrasons ; 402. Capteur de mouvements ; 403. Donnée d'ultrasons ; 60 404. Donnée de mouvements ; 410. Détermination de la donnée d'environnement ; 411. Assimilation de l'environnement par la logique floue ; 65 412. Donnée d'environnement ; 18 3037498 19 500. Consigne de déplacement, 510. Vitesse consigne ; 5 520. Trajectoire consigne. REVENDICATIONS1. Procédé de contrôle du déplacement d'un appareil mobile par un utilisateur dans lequel le contrôle du déplacement est basé sur une consigne de déplacement (500), comprenant une étape de détermination de ladite consigne de déplacement (500) caractérisé, en ce que cette étape de détermination comprend les étapes suivantes mises en oeuvre par ordinateur à l'aide d'au moins un microprocesseur : - Génération d'au moins une instruction de déplacement (206) basée au moins sur: ^ au moins une direction (203) issue d'au moins un point de regard (103) de l'utilisateur, ^ au moins une première donnée cérébrale de l'utilisateur, ladite donnée cérébrale étant issue d'une onde positive cérébrale de l'utilisateur, appelée onde cérébrale P300 (101), apparaissant 300 ms (milliseconde) après une stimulation et/ou issue d'une onde cérébrale de l'utilisateur, appelée onde cérébrale SSVEP (102), apparaissant en réponse à une stimulation visuelle prédéterminée; - Génération (300) d'au moins une donnée de contrôle (340), au moins basée sur : ^ Une deuxième donnée cérébrale de l'utilisateur issue d'une onde cérébrale P300 (101) et/ou issue d'une onde cérébrale SSVEP (102) et/ou issue d'une onde cérébrale de type alpha et/ou beta (112) au niveau de la zone pariétale centrale et frontale du cortex cérébral. ^ une donnée physiologique parmi au moins la température (105) de l'utilisateur et/ou sa fréquence cardiaque (104) ; - Génération d'au moins une donnée d'environnement (412) issue d'au moins un capteur identifiant une partie au moins de l'environnement de l'appareil mobile ; - Génération d'une consigne de déplacement (500) fonction d'au moins : ladite instruction de déplacement (206), ladite donnée de contrôle (340) et ladite donnée d'environnement (412). - Génération d'une trajectoire consigne (520) et d'une vitesse consigne (510) en fonction notamment de ladite consigne de déplacement. 3037498 20 2. Procédé selon la revendication précédente dans lequel l'instruction de déplacement (206) détermine une trajectoire d'instruction parmi au moins une ou une combinaison de directions suivantes : avancer, reculer, tourner à droite, 5 tourner à gauche, stop, la trajectoire consigne (500) étant également fonction de la trajectoire d'instruction. 3. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ladite étape de génération de l'instruction de déplacement comprend une validation (205) de la 10 au moins une direction (203) issue d'au moins un point de regard de l'utilisateur (103) par la au moins une première donnée cérébrale, afin de déterminer la trajectoire d'instruction. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel la 15 première et/ou la deuxième donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale P300 (101) et comprend une étape de génération (111) de la première et/ou de la deuxième donnée cérébrale (111) issue de l'onde cérébrale P300 (101) comprenant les étapes suivantes : - Lecture d'une activité cérébrale de l'utilisateur avec enregistrement du 20 temps d'affichage des commandes (TAC) ; - Détection de l'onde cérébrale P300 (101) à partir d'un changement d'amplitude de l'activité cérébrale et enregistrement du temps de changement (TC) ; - Comparaison du TAC au TC ; 25 - Génération de la première et/ou la deuxième donnée cérébrale, appelée donnée cérébrale P300 (110), issue d'une onde cérébrale P300 (101). 5. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l'instruction de déplacement (206) détermine une trajectoire d'instruction, dans lequel ladite 30 étape de génération de l'instruction de déplacement comprend une validation (205) de la au moins une direction (203) issue d'au moins un point de regard de l'utilisateur (103)par la au moins une première donnée cérébrale, afin de déterminer la trajectoire d'instruction, dans laquelle ladite première donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale P300 (101) et dans lequel l'étape de 35 validation (205) par la au moins une première donnée cérébrale, et comprend les étapes suivantes : 3037498 21 - Si l'écart entre le TC et le TAC + 300 ms (10-3 secondes) est inférieure ou égale à 100ms alors la trajectoire d'instruction est transmise à la consigne de déplacement avec un statut validé (220) ; - Si l'écart entre le TC et le TAC + 300 ms est supérieure à 100ms, alors 5 trajectoire d'instruction est transmise à la consigne de déplacement avec un statut suspendu (210). 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel la première et/ou la deuxième donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale 10 SSVEP (102) et comprend une étape de génération (121) de la première et/ou deuxième donnée cérébrale issue de l'onde cérébrale SSVEP (102) comprenant les étapes suivantes : - Apparition des commandes avec des fréquences préfixées (entre 10 et 25Hz) (FAC) ; 15 Détection du changement d'amplitude de l'activité cérébrale et enregistrement de la fréquence de changement (FC) ; - Comparaison du FAC au FC ; Génération de la première et/ou la deuxième donnée cérébrale, appelée la donnée cérébrale SSVEP (120), issue d'une onde cérébrale SSVEP (102). 20 7. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l'instruction de déplacement (206) détermine une trajectoire d'instruction, dans lequel ladite étape de génération de l'instruction de déplacement comprend une validation (205) de la au moins une direction (203) issue d'au moins un point de regard de 25 l'utilisateur (103)par la au moins une première donnée cérébrale, afin de déterminer la trajectoire d'instruction, dans laquelle ladite première donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale SSVEP (102) et dans lequel l'étape de validation (205) par la au moins une première donnée cérébrale, et comprend les étapes suivante 30 - Si l'écart entre le FC et le FAC est inférieure ou égale à 10% alors la trajectoire d'instruction est transmise à la consigne de déplacement avec un statut validé (220) ; - Si l'écart entre le FC et le FAC est supérieure à 10%, alors trajectoire d'instruction est transmise à la consigne de déplacement avec un statut 35 suspendu (210). 3037498 22 8. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l'étape de génération de l'instruction de déplacement comprend une validation (205) de la au moins une direction (203) issue d'au moins un point de regard de l'utilisateur (103)et dans lequel la première et/ou la deuxième donnée cérébrale est issue d'une onde 5 cérébrale P300 (101) et est appelée donnée cérébrale P300 (110) et dans lequel la première et/ou la deuxième donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale SSVEP (102) est appelée la donnée cérébrale SSVEP (120), ladite validation (205) étant réalisée en fonction de la au moins une donnée cérébrale P300 (110) et de la au moins une donnée cérébrale SSVEP (120) la prise en 10 compte simultanée des au moins deux données cérébrales P300 (110) et SSVEP (120) étant opérée par un système de logique floue (204). 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes comprenant une étape de sélection (300) d'un mode de contrôle (350) parmi les modes 15 suivants : manuel, semi-autonome et autonome, la consigne de déplacement (500) étant notamment fonction dudit mode de contrôle (350) sélectionné, ladite sélection du mode de contrôle étant basée sur ladite au moins une donnée de contrôle (340). 20 10. Procédé selon la revendication précédente dans lequel la génération (300) d'au moins une donnée de contrôle (340) comprend la détermination d'un état psychologique et/ou physiologique (331) de l'utilisateur, ledit état psychologique et/ou physiologique (331) de l'utilisateur étant fonction d'un état de fatigue (312) et/ou d'un état émotionnel (322) dudit l'utilisateur. 25 11. Procédé selon la revendication précédente dans lequel la génération de la première et/ou la deuxième donnée cérébrale, appelée donnée cérébrale SSVEP (120), est issue d'une onde cérébrale SSVEP (102) et/ou la génération de la première et/ou la deuxième donnée cérébrale, appelée donnée cérébrale 30 P300 (110) est issue d'une onde cérébrale P300 (101) et dans lequel, l'état psychologique et/ou physiologique (331) de l'utilisateur est fonction d'un état de fatigue (312), ledit état de fatigue étant notamment déterminé par une interprétation de la deuxième donnée cérébrale, ladite deuxième donnée cérébrale étant la donnée cérébrale P300 (110) et/ou la donnée cérébrale 35 SSVEP (120). 3037498 23 12. Procédé selon la revendication précédente dans lequel l'état de fatigue (312) de l'utilisateur est déterminé en fonction de d'une prédétermination issue de la au moins une donnée cérébrale de type P300 (110) et/ou SSVEP (120), d'au moins une donnée préenregistrée dans une base de données « fatigue » (310), 5 et en appliquant la théorie des évidences (311) comprenant l'application de règles de plausibilités. 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédente dans lequel 10 ladite deuxième donnée cérébrale est issue d'une onde cérébrale de type alpha et/ou beta (112) prise au niveau de la zone pariétale centrale et frontale du cortex cérébral et dans laquelle ladite génération (300) d'au moins une donnée de contrôle (340) comprend aussi la détermination d'un état psychologique et/ou physiologique (331) de l'utilisateur, ledit état psychologique et/ou 15 physiologique (331) de l'utilisateur étant fonction d'un état émotionnel (322) dudit l'utilisateur et dans lequel l'état émotionnel (322) de l'utilisateur est déterminé en fonction de données physiologiques comprenant au moins une température de l'utilisateur (105) et/ou une fréquence cardiaque de l'utilisateur (104), et la au moins une deuxième donnée cérébrale issue d'une onde 20 cérébrale de type beta et/ou alpha (112) appelée onde cérébrale alpha et/ou béta, et d'au moins une donnée préenregistrée dans une base de données « émotions » (320), ladite détermination étant opérée par un réseau de neurones (321). 25 14. Procédé selon la revendication 10 selon lequel l'état psychologique et/ou physiologique de l'utilisateur est déterminé par un système de logique floue (330) prenant en compte l'état de fatigue (312) et/ou l'état émotionnel (322) de l'utilisateur. 30 15. Procédé selon la revendication 1 selon lequel le au moins un capteur est configuré pour permettre la détection de la distance entre l'appareil et des obstacles situés à proximité de l'appareil et/ou pour permettre la localisation de l'appareil. 35 16. Procédé selon la revendication précédente dans lequel ladite donnée d'environnement (412) est issue de plusieurs types de capteur et les données 3037498 24 de chaque type de capteur sont traitées par un système de logique floue (411), les données traitées sont ensuite interprétées par un réseau de neurones permettant la détermination de la localisation et/ou de la distance de l'appareil par rapport aux obstacles, ainsi que du nombre d'obstacles entourant ledit 5 appareil. 17. Appareil mobile dont le déplacement est contrôlé par le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes comprenant différents types de capteur configurés pour capter au moins un point de regard de l'utilisateur 10 (103), une donnée cérébrale et une donnée physiologique de l'utilisateur, ainsi que des données d'espace (400) relatives à un environnement de l'appareil mobile. 18. Appareil mobile selon la revendication précédente comprenant au moins un 15 capteur électroencéphalographie (EEG) (106) configuré pour capter au moins l'une parmi les ondes cérébrales suivantes : une onde positive cérébrale de l'utilisateur appelée onde cérébrale P300 (101) apparaissant 300 ms (milliseconde) après une stimulation, une onde cérébrale de l'utilisateur appelée onde cérébrale SSVEP (102) apparaissant en réponse à une stimulation 20 visuelle prédéterminée, une onde cérébrale alpha de l'utilisateur, une onde cérébrale béta de l'utilisateur . 19. Appareil mobile selon l'une quelconque des deux revendications précédentes comprenant un écran (202) configuré pour afficher une grille (201) comprenant 25 des directions et dans lequel chaque direction présente sur la grille (201) affiche une fréquence lumineuse différente. 20. Appareil mobile selon la revendication précédente comprenant un capteur d'oculométrie (107) configuré pour détecter et/ou enregistrer au moins un point 30 de regard (103) d'au moins un iris de l'utilisateur lorsque l'utilisateur regarde l'écran (202). 21. Appareil mobile selon l'une des quatre revendications précédentes comprenant un thermomètre (109) et/ou un cardio-fréquence mètre (108) configuré pour 35 détecter et enregistrer respectivement une température et une fréquence cardiaque de l'utilisateur, l'appareil mobile étant configuré de manière à ce que 3037498 25 la au moins une données physiologiques de l'utilisateur soit issue du thermomètre (109) et/ou du cardio-fréquence mètre (108). 22. Appareil mobile selon l'une quelconque des cinq revendications précédentes 5 comprenant au moins un capteur d'ultrasons (401) et au moins un capteur de mouvement (402) configurés pour localiser l'appareil mobile ainsi que sa distance vis-à-vis des objets l'entourant, l'appareil mobile étant configuré pour générer des données d'environnement (412) issues de l'au moins un capteur d'ultrasons (401) et de l'au moins un capteur de mouvement (402). 10 23. Appareil mobile selon la revendication précédente, présentant au moins une face avant, une face arrière et deux faces latérales et comprenant dix capteurs d'ultrasons (401) positionnés comme il suit : - deux capteurs sur chacune des faces avant et arrière de l'appareil 15 mobile ; - trois capteurs sur chacune des faces latérales de l'appareil mobile. 24. Appareil mobile selon l'une des deux revendications précédentes présentant au moins une face avant, une face arrière et deux faces latérales et comprenant 20 quatre capteurs de mouvements (402) positionnés sur chacune des faces avant, arrière et latérales de l'appareil mobile.