Brevet FR3101463A1 — publié le 20210402

La présente invention concerne un procédé d’apprentissage de paramètres d’un réseau de neurones pour génération de trajectoires d’un exosquelette (1), le procédé comprenant la mise en œuvre par des moyens de traitement de données (11a) d’un premier serveur (10a), d’étapes de : (a) Apprentissage des paramètres d’un premier réseau de neurones apte à générer des trajectoires élémentaires périodiques de l’exosquelette (1) chacune pour une marche donnée de l’exosquelette (1) définie par un n-uplet de paramètres de marche, en fonction d’une première base de données d’apprentissage de trajectoires périodiques pour un ensemble de marches possibles de l’exosquelette (1) ; (b) Apprentissage, à partir des paramètres du premier réseau de neurones, des paramètres d’un deuxième réseau de neurones apte à générer des trajectoires élémentaires périodiques de l’exosquelette (1) et des transitions d’une trajectoire élémentaire périodique de l’exosquelette (1) à une autre trajectoire élémentaire périodique de l’exosquelette (1), en fonction d’une deuxième base de données d’apprentissage de trajectoires périodiques élémentaires et de transitions pour un ensemble de marches possibles de l’exosquelette (1). Figure de l’abrégé : Fig 1 Procédés d’apprentissage de paramètres d’un réseau de neurones, de génération d’une trajectoire d’un exosquelette et de mise en mouvement de l’exosquelette DOMAINE TECHNIQUE GENERAL La présente invention concerne le domaine des robots de type exosquelette. Plus précisément, elle concerne des procédés d’apprentissage des paramètres d’un réseau de neurones, d’utilisation du réseau de neurones pour génération d’une trajectoire d’un exosquelette, et de mise en mouvement de l’exosquelette. ETAT DE L’ART Récemment, sont apparus pour les personnes avec des problèmes de mobilité importants comme les paraplégiques des dispositifs de marche assistée appelés exosquelettes, qui sont des dispositifs robotisés externes que l’opérateur (l’utilisateur humain) vient « enfiler » grâce à un système d’attaches qui lie les mouvements de l’exosquelette de ses propres mouvements. Les exosquelettes de membres inférieurs disposent de plusieurs articulations, généralement au moins au niveau des genoux et des hanches, pour reproduire le mouvement de marche. Des actionneurs permettent de mouvoir ces articulations, qui à leur tour font se mouvoir l’opérateur. Un système d’interface permet à l’opérateur de donner des ordres à l’exosquelette, et un système de commande transforme ces ordres en commande pour les actionneurs. Des capteurs viennent généralement compléter le dispositif. Ces exosquelettes constituent une avancée par rapport aux fauteuils roulants, car ils permettent aux opérateurs de se remettre debout et de marcher. Les exosquelettes ne sont plus limités par les roues et peuvent théoriquement évoluer dans la majorité des environnements non plats : les roues, au contraire des jambes, ne permettent pas de franchir des obstacles importants comme des marches, escaliers, obstacles d’une hauteur trop importante, etc. Cependant, dans leur usage, aucun de ces exosquelettes ne réalise une marche humaine autonome, i.e. stable et viable sur une large variété de terrains, anthropomorphe, non assistée. Dans la plupart des cas, ces limitations se matérialisent par l’impossibilité pour le dispositif de gérer l’équilibre ou la direction de marche par lui-même. Ces deux tâches sont alors généralement transférées à l’opérateur, qui les réalise grâce à des béquilles, comme proposé par exemple dans le brevet US7153242 de Rewalk, ou dans la demande US2016038371 de Ekso-Bionics. Le brevet EP2231096 de Rex-Bionics décrit le seul exosquelette utilisable sans aide extérieure pour une personne incapable d’assurer sa propre stabilité. Le principe de contrôle, décrit au paragraphe [0122], explicite clairement le besoin de transférer le centre de pression (le point physique correspondant à la résultante des forces de réaction exercées par le sol sur le système) d’une partie du polygone de support (l’enveloppe convexe des points de contact avec le sol) vers une autre partie du polygone de support. Cette limitation impose une marche extrêmement lente (quelques mètres par minute, alors qu’une marche normale dépasse 2 km/h) avec des pas courts (moins de 30 cm, alors qu’une foulée normale va de 50 à 80 cm), durant laquelle le pied d’appui est constamment en contact plan avec le sol. Le type d’environnement accessible est donc limité, puisque les terrains accidentés sont exclus de fait. De même, le moindre obstacle comme un caillou, un petit objet, génère un risque de déséquilibrer le système s’il pose son pied dessus à un moment donné, et finalement de le faire tomber. Par opposition, la marche humaine « naturelle » se caractérise par une succession de phases au cours desquelles les pieds peuvent être à plat au sol, en l’air, ou en train de rouler sur le sol. Cette capacité à dérouler le pied est primordiale pour la marche car elle permet de faire des pas plus grands et permet une stabilité sur une grande variété de terrains. Or les exosquelettes dits de première génération décrits précédemment n’ont pas de pied actionné ou gardent le pied d’appui au sol. Réaliser ce déroulé est en effet complexe pour des robots humanoïdes bipèdes ou des dispositifs robotisés. Lorsque le centre de pression atteint la limite du polygone de support, le système commence à rouler autour de ce point, et n’est donc plus en équilibre statique. Dans le cas de la marche, le déroulé du pied implique une perte de contact partielle avec le sol au niveau du pied d’appui, avec plusieurs conséquences : - le polygone de support (la surface de sustentation) est réduit, potentiellement à un point, rendant difficile voire impossible de maintenir le centre de pression à l’intérieur du polygone de support ; - le système est dans une situation de sous-actionnement, c'est-à-dire qu’il ne peut plus agir sur l’ensemble de ses degrés de liberté. Tous les mouvements ne sont plus alors possibles. Dans une telle situation, les formalismes classiques de la marche à pieds plats tels que décrits dans le document Kajita S., K. F. (2003). Biped Walking pattern generation by using preview control of Zero-Moment Point. ICRA, (pp. 1620-1626), ou le principe décrit dans le brevet Rex-Bionics EP2231096 ne peuvent plus fonctionner. Une idée naturelle est d’amener la jambe balançant devant et de poser le deuxième pied par terre pour retrouver un polygone de support et l’équilibre, ceci alors que le système est en libre rotation autour du pied d’appui, en quelque sorte en train de « tomber ». On parle alors de marche dynamique, puisque le corps passe par une succession de postures instables, mais uniquement de façon transitoire (si on « arrêtait » la personne en plein vol elle tomberait). Dans cette approche de la marche dynamique, amener le pied balançant rapidement dans une position qui rétablisse au moins brièvement l’équilibre est compliqué. En effet, si on fait suivre à ce pied une trajectoire paramétrée en temps pré-calculée, ce pied risque de frapper le sol trop tôt ou trop tard dû au comportement incontrôlable du système sous-actionné même soumis à de légères perturbations (on ne peut pas corriger une trajectoire qui dévierait légèrement de ce qui a été planifié). Cela peut générer de l’inconfort à l’opérateur, le déséquilibrer voir même le faire tomber, y compris sur des terrains simples. C’est pour cela que tous les exosquelettes de première génération (et nombre de robots humanoïdes) essayent d’éviter ce genre de situation en gardant le pied d’appui à plat, avec pour conséquences les limitations susmentionnées sur la vitesse de marche, la longueur des pas, le type de terrain admissible et la stabilité générale de la marche. Il a été par conséquent été proposé dans la demande WO2018130784 un nouveau paradigme de marche pour les exosquelettes, combinant les principes de « contraintes virtuelles » et de « Dynamique des Zéro Hybride » (HZD) permettant une marche rapide, naturelle, et sans risque de chute ou de déséquilibre même en terrain difficile et imprévu. De façon traditionnelle, les trajectoires, c’est-à-dire les évolutions de chaque degré de liberté, sont exprimées en fonction du temps. La « dynamique » du système est définie par une fonction et un point de départ la fonction f s’écrivant χ étant l’espace d’état de l’exosquelette 1, U l’espace de contrôle, et t représentant le temps. La HZD est au contraire la dynamique des degrés de liberté non-actionnés. Cette dynamique est dite est dite « Zéro » puisqu’elle correspond aux degrés sur lesquels la commande ne peut/veut pas agir, i.e. la commande vaut 0, et « Hybride » car l’impact du pied sur le sol impose des phases instantanées discontinues qui entrecoupent les phases continues. En méthode dite des « contraintes virtuelles », le principe est de définir pour une sélection des degrés de liberté actionnés une trajectoire paramétrée par un paramètre d’évolution non pas en temps, mais en fonction directement de la configuration, ce paramètre étant nommé variable de phase. Un exemple d’une telle variable de phase est l'angle entre l'axe talon-hanche et la verticale qui constitue alors un degré de liberté non-actionné mentionné ci-avant. La variable de phase permet de définir « l’avancement » d’un pas. Plus précisément, à chaque pas, la variable de phase passe continument d’une valeur initiale à une valeur finale, avant de se voir réaffecter la valeur initiale : c’est le début du pas suivant. Pour faciliter les choses, on peut normaliser la valeur du paramètre de phase entre 0 et 1. A chaque valeur du paramètre d’évolution correspond une valeur des degrés de liberté actionnés que le système doit s’efforcer de suivre : ce sont ces relations (une pour chaque degré de liberté actionné que l’on souhaite contrôler de cette manière) qu’on nomme contraintes virtuelles. Si le système suit exactement cette trajectoire pour les degrés de liberté sur lesquels on peut ou l’on veut agir, en d’autres termes si les contraintes virtuelles sont respectées pour ces degrés de liberté, alors l’évolution du système est totalement déterminée par celle des degrés de liberté non-actionnés qui suivent leur propre dynamique qui est la HZD. Un bon choix des contraintes virtuelles peut ainsi amener cette dynamique à contenir une « orbite » périodique attractive, i.e. une trajectoire stable vers laquelle le système est attiré naturellement. Cette méthode HZD apporte grande satisfaction, mais la difficulté réside dans la génération des trajectoires (c’est d’ailleurs également le cas dans la méthode « pieds plats »). En effet, une trajectoire donnée est associée à des « caractéristiques » de la marche, telles que la longueur des pas, la fréquence de marche et l'inclinaison du buste, mais également hauteur des marches en cas de franchissement d'escaliers, l'angle de rotation instantané pour les mouvements courbes, ou encore la position du centre de masse et le débattement latéral du buste dans le cadre d'activité de rééducation, et doit être stable. Si les caractéristiques de la marche changent il faut une nouvelle trajectoire. Aujourd’hui, il n’existe pas de solution permettant de générer en temps réel une trajectoire, il est nécessaire de les précalculer et les tester, et ce pour plusieurs raisons : L'algorithme de génération de trajectoire actuel repose sur une méthode d'optimisation pour problèmes non-convexes non-linéaires sous contraintes. Ce type d'algorithmes ne possède pas de garantie de convergence. Il est donc impossible d'affirmer être en mesure d'obtenir une trajectoire pour des caractéristiques de marche désirées, même en se restreignant à un espace de recherche mathématiquement compacte. La résolution de tels problèmes non-linéaires non-convexes sous contraintes s'avère complexe et nécessite une puissance de calcul importante. Il faut environ 90s de temps de calcul par trajectoire par cœur physique sur un ordinateur haut de gamme, alors qu’il faudrait que ce temps soit de l’ordre de 100 μs pour envisager un fonctionnement temps réel. Actuellement les calculs sont réalisés sur un serveur distant puis les résultats sont transférés par internet, ce qui contraint les utilisateurs de l'exosquelette à disposer d'une connexion stable permanente, ce qui représente un désagrément significatif pour une utilisation dans la vie quotidienne. Ainsi, il serait souhaitable de disposer d’une nouvelle solution de génération de trajectoires qui puisse enfin être mise en œuvre en temps réel, et ce sans le moindre risque pour l’opérateur de l’exosquelette. La présente invention se rapporte ainsi selon un premier aspect à un procédé d’apprentissage de paramètres d’un réseau de neurones pour génération de trajectoires d’un exosquelette, le procédé comprenant la mise en œuvre par des moyens de traitement de données d’un premier serveur, d’étapes de : (a) Apprentissage des paramètres d’un premier réseau de neurones apte à générer des trajectoires élémentaires périodiques de l’exosquelette chacune pour une marche donnée de l’exosquelette définie par un n-uplet de paramètres de marche, en fonction d’une première base de données d’apprentissage de trajectoires périodiques pour un ensemble de marches possibles de l’exosquelette ; (b) Apprentissage, à partir des paramètres du premier réseau de neurones, des paramètres d’un deuxième réseau de neurones apte à générer des trajectoires élémentaires périodiques de l’exosquelette et des transitions d’une trajectoire élémentaire périodique de l’exosquelette à une autre trajectoire élémentaire périodique de l’exosquelette, en fonction d’une deuxième base de données d’apprentissage de trajectoires périodiques élémentaires et de transitions pour un ensemble de marches possibles de l’exosquelette. Selon d’autres caractéristiques avantageuses et non limitatives : L’étape (a) comprend la construction de ladite première base de données d’apprentissage de trajectoires périodiques pour un ensemble de marches possibles de l’exosquelette en utilisant un algorithme d’optimisation. Ledit ensemble de marches possibles de l’exosquelette est choisi de sorte à couvrir uniformément l’espace dans lequel est à valeur ledit n-uplet de paramètres de marche. L’étape (a) comprend en outre la vérification d’un critère représentatif de la fidélité des prédictions du premier réseau de neurones, et si ce critère n’est pas vérifié l’étape (a) est répétée. L’étape (b) comprend la construction de ladite deuxième base de données d’apprentissage de trajectoires périodiques et de transitions pour un ensemble de marches possibles de l’exosquelette à partir de la première base de données d’apprentissage. Ladite deuxième base de données comprend toutes les transitions d’une trajectoire élémentaire périodiques de l’exosquelette de la première base de données d’apprentissage à une autre trajectoire élémentaire périodiques de l’exosquelette de la première base de données d’apprentissage. Chaque transition d’une trajectoire élémentaire périodique de l’exosquelette, dite trajectoire périodique élémentaire initiale, à une autre trajectoire élémentaire périodique de l’exosquelette, dite trajectoire périodique élémentaire finale, est définie comme une séquence de trajectoires élémentaires périodiques comprenant successivement la trajectoire périodique élémentaire initiale, au moins une trajectoire périodique élémentaire intermédiaire, et la trajectoire périodique élémentaire finale, la construction de la deuxième base de données comprenant, pour chaque couple d’une trajectoire périodique élémentaire initiale et d’une trajectoire périodique finale de la première base de données d’apprentissage, la détermination de l’au moins une trajectoire périodique élémentaire intermédiaire. Chaque trajectoire périodique élémentaire intermédiaire entre une trajectoire périodique élémentaire initiale et une trajectoire périodique finale est un mélange linéaire desdites trajectoires périodiques élémentaires initiale et finale. La détermination de l’au moins une trajectoire périodique élémentaire intermédiaire pour un couple d’une trajectoire périodique élémentaire initiale et d’une trajectoire périodique finale utilise un algorithme dit de plus court chemin de la trajectoire périodique élémentaire initiale à la trajectoire périodique finale dans un graphe de trajectoires périodiques élémentaires tel que le coût pour passer d’une trajectoire périodique élémentaire à une autre est représentatif d’une inconsistance de la dynamique de l’exosquelette. L’étape (b) comprend en outre la vérification d’un critère représentatif de la fidélité des prédictions du deuxième réseau de neurones, et si ce critère n’est pas vérifié l’étape (b) est répétée. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un procédé de génération d’une trajectoire d’un exosquelette comprenant des étapes de : (c) stockage sur une mémoire d’un deuxième serveur des paramètres d’un deuxième réseau de neurones appris au moyen d’un procédé d’apprentissage de paramètres d’un réseau de neurones pour génération de trajectoires de l’exosquelette selon le premier aspect ; (d) génération d’une trajectoire de l’exosquelette par des moyens de traitement de données du deuxième serveur en utilisant ledit deuxième réseau de neurones. Selon d’autres caractéristiques avantageuses et non limitatives : Ledit exosquelette reçoit un opérateur humain, l’étape (d) comprenant la détermination d’une séquence de n-uplets de paramètres de marche de l’exosquelette souhaitée par ledit opérateur, et la trajectoire de l’exosquelette est générée en fonction de ladite séquence de n-uplets. La trajectoire générée de l’exosquelette comprend pour chaque n-uplet de ladite séquence une nouvelle trajectoire périodique élémentaire et une transition vers cette nouvelle trajectoire périodique élémentaire. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un procédé de mise en mouvement d’un exosquelette présentant une pluralité de degrés de liberté dont au moins un degré de liberté actionné par un actionneur commandé par des moyens de traitement de données comprenant une étape (e) d’exécution par les moyens de traitement de données de l’exosquelette d’une trajectoire de l’exosquelette générée au moyen du procédé de génération d’une trajectoire de l’exosquelette selon le deuxième aspect, de sorte à faire marcher ledit exosquelette. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un système comprenant un premier serveur, un deuxième serveur et un exosquelette comprenant chacun des moyens de traitement de données, caractérisé en ce que lesdits moyens de traitement de données sont configurés pour mettre en œuvre un procédé selon le premier aspect d’apprentissage de paramètres d’un réseau de neurones pour génération de trajectoires de l’exosquelette, un procédé selon le deuxième aspect de génération d’une trajectoire de l’exosquelette, et/ou un procédé selon le troisième aspect de mise en mouvement d’un exosquelette. Selon un cinquième et un sixième aspects, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect d’apprentissage de paramètres d’un réseau de neurones pour génération de trajectoires d’un exosquelette, un procédé selon le deuxième aspect de génération d’une trajectoire d’un exosquelette, et/ou un procédé selon le troisième aspect de mise en mouvement d’un exosquelette ; et un moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d’ordinateur comprend des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect d’apprentissage de paramètres d’un réseau de neurones pour génération de trajectoires d’un exosquelette, un procédé selon le deuxième aspect de génération d’une trajectoire d’un exosquelette, et/ou un procédé selon le troisième aspect de mise en mouvement d’un exosquelette. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre d’un mode de réalisation préférentiel. Cette description sera donnée en référence aux dessins annexés dans lesquels : la figure 1 est un schéma d’une architecture pour la mise en œuvre des procédés selon l’invention ; la figure 2 est un schéma d’un exosquelette utilisé par les procédés selon l’invention ; la figure 3 est un schéma de réseau de neurones utilisé dans les procédés selon l’invention ; la figure 4 est un diagramme illustrant un mode de réalisation préféré des procédés selon l’invention. Procédé d’apprentissage de paramètres d’un réseau de neurones pour génération de trajectoires d’un exosquelette (1), le procédé comprenant la mise en œuvre par des moyens de traitement de données (11a) d’un premier serveur (10a), d’étapes de : (a) Apprentissage des paramètres d’un premier réseau de neurones apte à générer des trajectoires élémentaires périodiques de l’exosquelette (1) chacune pour une marche donnée de l’exosquelette (1) définie par un n-uplet de paramètres de marche, en fonction d’une première base de données d’apprentissage de trajectoires périodiques pour un ensemble de marches possibles de l’exosquelette (1) ; (b) Apprentissage, à partir des paramètres du premier réseau de neurones, des paramètres d’un deuxième réseau de neurones apte à générer des trajectoires élémentaires périodiques de l’exosquelette (1) et des transitions d’une trajectoire élémentaire périodique de l’exosquelette (1) à une autre trajectoire élémentaire périodique de l’exosquelette (1), en fonction d’une deuxième base de données d’apprentissage de trajectoires périodiques élémentaires et de transitions pour un ensemble de marches possibles de l’exosquelette (1). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape (a) comprend la construction de ladite première base de données d’apprentissage de trajectoires périodiques pour un ensemble de marches possibles de l’exosquelette (1) en utilisant un algorithme d’optimisation. Procédé selon la revendication 2, dans lequel ledit ensemble de marches possibles de l’exosquelette (1) est choisi de sorte à couvrir uniformément l’espace dans lequel est à valeur ledit n-uplet de paramètres de marche. Procédé selon l’une des revendications 2 et 3, dans lequel l’étape (a) comprend en outre la vérification d’un critère représentatif de la fidélité des prédictions du premier réseau de neurones, et si ce critère n’est pas vérifié l’étape (a) est répétée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel l’étape (b) comprend la construction de ladite deuxième base de données d’apprentissage de trajectoires périodiques et de transitions pour un ensemble de marches possibles de l’exosquelette (1) à partir de la première base de données d’apprentissage. Procédé selon la revendication 5, dans lequel ladite deuxième base de données comprend toutes les transitions d’une trajectoire élémentaire périodiques de l’exosquelette (1) de la première base de données d’apprentissage à une autre trajectoire élémentaire périodiques de l’exosquelette (1) de la première base de données d’apprentissage. Procédé selon la revendication 6, dans lequel chaque transition d’une trajectoire élémentaire périodique de l’exosquelette (1), dite trajectoire périodique élémentaire initiale, à une autre trajectoire élémentaire périodique de l’exosquelette (1), dite trajectoire périodique élémentaire finale, est définie comme une séquence de trajectoires élémentaires périodiques comprenant successivement la trajectoire périodique élémentaire initiale, au moins une trajectoire périodique élémentaire intermédiaire, et la trajectoire périodique élémentaire finale, la construction de la deuxième base de données comprenant, pour chaque couple d’une trajectoire périodique élémentaire initiale et d’une trajectoire périodique finale de la première base de données d’apprentissage, la détermination de l’au moins une trajectoire périodique élémentaire intermédiaire. Procédé selon la revendication 7, dans lequel chaque trajectoire périodique élémentaire intermédiaire entre une trajectoire périodique élémentaire initiale et une trajectoire périodique finale est un mélange linéaire desdites trajectoires périodiques élémentaires initiale et finale. Procédé selon l’une des revendications 7 et 8, dans lequel la détermination de l’au moins une trajectoire périodique élémentaire intermédiaire pour un couple d’une trajectoire périodique élémentaire initiale et d’une trajectoire périodique finale utilise un algorithme dit de plus court chemin de la trajectoire périodique élémentaire initiale à la trajectoire périodique finale dans un graphe de trajectoires périodiques élémentaires tel que le coût pour passer d’une trajectoire périodique élémentaire à une autre est représentatif d’une inconsistance de la dynamique de l’exosquelette. Procédé selon l’une des revendications 5 à 9, dans lequel l’étape (b) comprend en outre la vérification d’un critère représentatif de la fidélité des prédictions du deuxième réseau de neurones, et si ce critère n’est pas vérifié l’étape (b) est répétée. Procédé de génération d’une trajectoire d’un exosquelette (1) comprenant des étapes de : (c) stockage sur une mémoire (12) d’un deuxième serveur (10b) des paramètres d’un deuxième réseau de neurones appris au moyen d’un procédé d’apprentissage de paramètres d’un réseau de neurones pour génération de trajectoires de l’exosquelette (1) selon l’une des revendications 1 à 10 ; (d) génération d’une trajectoire de l’exosquelette (1) par des moyens de traitement de données (11b) du deuxième serveur (10b) en utilisant ledit deuxième réseau de neurones. Procédé selon la revendication 11, ledit exosquelette (1) recevant un opérateur humain, l’étape (d) comprenant la détermination d’une séquence de n-uplets de paramètres de marche de l’exosquelette (1) souhaitée par ledit opérateur, et la trajectoire de l’exosquelette (1) est générée en fonction de ladite séquence de n-uplets. Procédé selon la revendication 12, dans lequel la trajectoire générée de l’exosquelette (1) comprend pour chaque n-uplet de ladite séquence une nouvelle trajectoire périodique élémentaire et une transition vers cette nouvelle trajectoire périodique élémentaire. Procédé de mise en mouvement d’un exosquelette (1) présentant une pluralité de degrés de liberté dont au moins un degré de liberté actionné par un actionneur commandé par des moyens de traitement de données (11c) comprenant une étape (e) d’exécution par les moyens de traitement de données (11c) de l’exosquelette (1) d’une trajectoire de l’exosquelette (1) générée au moyen du procédé de génération d’une trajectoire de l’exosquelette (1) selon l’une des revendications 11 à 13, de sorte à faire marcher ledit exosquelette (1). Système comprenant un premier serveur (10a), un deuxième serveur (10b) et un exosquelette (1) comprenant chacun des moyens de traitement de données (11a, 11b, 11c), caractérisé en ce que lesdits moyens de traitement de données (11a, 11b, 11c) sont configurés pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendication 1 à 10 d’apprentissage de paramètres d’un réseau de neurones pour génération de trajectoires de l’exosquelette (1), un procédé selon l’une des revendications 11 à 13 de génération d’une trajectoire de l’exosquelette (1), et/ou un procédé selon la revendication 14 de mise en mouvement d’un exosquelette (1). Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendication 1 à 10 d’apprentissage de paramètres d’un réseau de neurones pour génération de trajectoires d’un exosquelette (1), un procédé selon l’une des revendications 11 à 13 de génération d’une trajectoire d’un exosquelette (1), et/ou un procédé selon la revendication 14 de mise en mouvement d’un exosquelette (1), lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d’ordinateur comprend des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendication 1 à 10 d’apprentissage de paramètres d’un réseau de neurones pour génération de trajectoires d’un exosquelette (1), un procédé selon l’une des revendications 11 à 13 de génération d’une trajectoire d’un exosquelette (1), et/ou un procédé selon la revendication 14 de mise en mouvement d’un exosquelette (1).