FR 3014306 A1 20150612 FR 1362313 A 20131209 PROCEDE DE COMMANDE D'UNE PROTHESE OU D'UNE ORTHESE REGLABLE DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne un procédé pour commander une prothèse ou une orthèse réglable, et d'une manière générale un exosquelette, une orthèse pouvant être définie comme une forme médicale limitée d'un exosquelette. L'invention concerne plus particulièrement un procédé destiné à contrôler une prothèse comme une prothèse de genou et/ou une prothèse de cheville et/ou une orthèse. ART ANTERIEUR Dans le domaine des prothèses de jambe, il est bien connu d'estimer la position du pied en temps réel pour commander l'angle entre le tibia et le fémur et/ou l'angle entre le pied et le tibia en fonction de la position du pied. La locomotion terrestre de l'homme, désignée comme la marche, est généralement réalisée par une propulsion bipède et biphasique du corps en utilisant des mouvements alternés des membres inférieurs. Une histoire très bien documentée de l'analyse de la démarche clinique peut être trouvée dans le livre de Kirtley "C. Kirtley, l'analyse de la démarche clinique. Elsevier, 2006", et sur son site Internet http://www.clinicalgaitanalysis.com. Aujourd'hui, l'analyse de la démarche clinique repose toujours sur l'utilisation des observations, mais aussi sur des échelles cliniques établies sur des questionnaires remplis par le sujet ou un thérapeute, et des mesures quantitatives des mouvements du corps à l'aide de différents types de systèmes. Tout d'abord, indépendamment de l'état normal ou anormal, la démarche humaine peut être décrite avec une terminologie générale et simplifiée comme représenté sur la figure L. Le cycle de la marche commence avec le contact d'un pied et se termine par le contact suivant du même pied. La phase d'appui dite « stance » (respectivement balancier ou « swing ») est définie comme étant la période pendant laquelle le pied est en contact avec le sol (respectivement dans l'air). La phase dite de « double appui » est définie comme la période (le cas échéant) au cours de laquelle les deux pieds sont en contact avec le sol. Lors de la course, il n'y a pas de « double appui ». Le pas (respectivement la foulée) est défini à partir de l'appui d'un pied à l'appui de l'autre pied (respectivement du même pied). Une foulée, étant l'ensemble des étapes de droite et de gauche, est donc équivalente à un cycle de marche. Pour décrire plus en détail la biomécanique de la locomotion humaine, l'analyse clinique de la démarche s'appuie sur les approches théoriques suivantes: La cinématique, décrivant le mouvement des membres, avec typiquement la série temporelle des angles des articulations et des déplacements des membres. La cinétique ou dynamique, décrivant la relation entre le mouvement des corps et ses causes, à savoir les forces et les couples. La cinétique comprend l'étude et la modélisation des forces et des couples dans les articulations. Les aspects physiologiques, y compris le métabolisme et les coûts énergétiques, avec typiquement l'activité du cerveau (utilisant l'électro- encéphalographie), l'activité des muscles (utilisant l'électromyographie) ou l'activité cardiaque (utilisant l'électrocardiographie). Les paramètres spatio-temporels, décrivant d'une manière discrète la locomotion en quantifiant les paramètres spécifiques au cours des différentes phases de chaque cycle de la marche. Ces mesures concernent la cinétique ou la cinématique, ou une autre quantité mesurable. Les paramètres spatio-temporels usuels comprennent la durée du cycle de la marche (ou sa valeur inverse, également appelée cadence), des phases d'appui et de balancier, de double appui, ainsi que la longueur de pas de foulée, et la vitesse de la foulée (également appelée vitesse de marche), et l'amplitude de mouvement des articulations. L'avantage de l'approche fondée sur les paramètres spatio-temporelle, c'est qu'elle synthétise les informations sous la forme de mesures cliniquement interprétables. De plus, l'étude de la variation des paramètres de foulée en foulée peut également être intéressante pour évaluer la variabilité de la démarche inter- cycle. Cependant, les méthodes usuelles pour l'analyse clinique de la démarche souffrent de plusieurs inconvénients: - L'évaluation subjective des questionnaires et les scores cliniques sont sujets à erreurs dues à l'auto-interprétation des questions ou à la difficulté de se rappeler la réalité, - L'évaluation de l'analyse de la cinématique et de la cinétique en utilisant des outils dédiés de mesure de laboratoire, présente l'inconvénient d'être fastidieuse, onéreuse, complexe à initier et limitée en termes de volume de mesures - Les observations et l'estimation de la vitesse de marche ou de la cadence au moyen de technologies rudimentaires ont des performances limitées pour caractériser les divers symptômes moteurs, Les conditions contrôlées/imposées telles que la marche en ligne droite, ne reflètent pas la locomotion naturelle de l'homme et de ses diverses modalités dans la vie quotidienne. Pour pallier ces inconvénients, des systèmes et des méthodes spécifiques faciles à utiliser dans la pratique clinique, utilisables en condition de marche naturelle et sans contrainte, et encore techniquement et cliniquement valable, ont déjà été conçus. Ces systèmes utilisent des capteurs inertiels fixés sur les pieds dits FWS conformément à l'acronyme anglo-saxon « Foot Worn Sensor » procurant un outil d'évaluation de la démarche par l'estimation de la cinématique du pied en 3D et l'extraction ultérieure des paramètres spatio-temporelles originels. Par ailleurs, des outils d'analyse de la démarche peuvent être classés en 4 catégories principales comme le montre la figure 2. D'un côté, les échelles cliniques sont des méthodes de référence bien établis pour l'évaluation qualitative des symptômes de la maladie et l'évaluation des résultats des traitements, alors que les systèmes de laboratoire sont des méthodes de référence pour la cinématique, cinétique et les mesures spatio-temporelles principalement utilisés dans la recherche et l'évaluation biomécanique. Avec les progrès des nouvelles technologies basées sur des systèmes portables et embarqués, il est désormais possible de surveiller le patient dans des conditions plus naturelles, et en même temps d'offrir une analyse quantitative. Cependant, les signaux mesurés ne sont généralement pas auto-interprétables pour une évaluation directe des résultats et exigent des méthodes d'analyses et des algorithmes supplémentaires pour atteindre une pertinence clinique. De manière similaire aux techniques de laboratoire, les systèmes portables peuvent être utilisés l'analyse de la cinétique, l'analyse de la cinématique et l'analyse spatio-temporelle de la marche. Pour surmonter la limitation des paramètres de laboratoire et les scores cliniques, et en utilisant les progrès récents dans le domaine des capteurs micro- électro-mécaniques dits MEMS selon l'acronyme anglo-saxon « Micro Electro Mechanical Sensors », les deux dernières décennies ont vu le développement progressif des outils d'évaluation de la démarche à base de capteurs miniatures portés sur le corps. Etant ambulatoires, ils permettent la mesure et l'enregistrement de la marche en condition naturelle pour le patient. Cependant, contrairement aux systèmes de laboratoire, ils ne mesurent pas directement les orientations ou les forces de réaction au sol, mais en général les accélérations (au moyen des accéléromètres), les vitesses angulaires (au moyen des gyroscopes), le champ magnétique (au moyen des magnétomètres), ou la pression agissant sur pied. Cela implique qu'ils nécessitent un algorithme de traitement du signal pour fournir des informations utiles qui peuvent être interprétées dans l'analyse de la démarche clinique. Ces systèmes sont notamment décrits dans les documents W02010/129716, US 2010/0114329, US 7867284, US 2011/0202144, US 6,513,381 et US 7,200,517. La demande de brevet international WO 2010/129716 décrit des procédés et des systèmes géomagnétiques qui sont utilisés pour surveiller l'orientation d'une prothèse ou d'une orthèse. Certains procédés peuvent comprendre la mesure de multiples points de données sur un intervalle de temps particulier, pour identifier les informations d'orientation concernant une prothèse ou une orthèse, et/ou utilisés dans la commande en temps réel de la prothèse ou de l'orthèse. Dans certains exemples, de multiples points peuvent encore être comparés avec des données d'orientation stockées, associées avec des modèles de démarche dangereux prédéfinis. Des instructions de commande et/ou des alertes, sur la base des mesures géomagnétiques, peuvent ensuite être générées pour la prothèse ou l'orthèse, par exemple si les informations de données d'orientation correspondent à l'un des modèles de démarche dangereux prédéfinis. La demande de brevet américain US 2010/0114329 décrit une prothèse de pied motorisé, avec une estimation de l'orientation et du déplacement du pied pour la reconnaissance du terrain et la détection des phases de la marche. Dans certains modes de réalisation, la capacité de contrôler l'appareil pour chaque situation s'appuie sur cinq capacités fondamentales: la détermination de l'activité en cours d'exécution, le contrôle dynamique des caractéristiques de l'appareil en fonction de l'activité qui est en cours d'exécution, la conduite dynamique de l'appareil en fonction de l'activité qui est en cours d'exécution, la détermination des irrégularités de texture de terrain et une conception mécanique de l'appareil qui peut répondre à la commande dynamique et à l'entraînement dynamique. La stratégie globale de reconnaissance est également décrite, montrant que le type de tâche ambulatoire est déterminé approximativement à mi-balancier en fonction de la position de la cheville lors de la dernière phase d'appui et la trajectoire de la cheville au cours du début de la phase de balancier. Le brevet américain US 7,867,284 décrit un procédé de commande et un dispositif reposant sur la reconnaissance de phase, la génération de trajectoire et la classification par comparaison avec une table de consultation, afin de commander une prothèse de genou. Le procédé servant à commander un mécanisme de prothèse placée d'un côté de la partie inférieure du corps d'un individu, ce dernier possédant une jambe saine de l'autre côté, consiste à mettre en application une pluralité de propriocepteurs artificiels, dont au moins un est placé du côté de la jambe saine et au moins un est placé sur la prothèse, à générer des signaux de données en temps réel au niveau des propriocepteurs artificiels et à générer des signaux de commande en temps réel servant à commander le mécanisme en réponse aux signaux de données. Le brevet américain US 2011/0202144 décrit un dispositif prothétique comprenant une articulation prothétique qui alterne avec précision entre un mode libre et un mode freiné pour imiter plus précisément une démarche humaine. L'articulation prothétique comprend un dispositif de commande d'états qui utilise un capteur pour détecter des données de mouvement d'articulation prothétique, et les compare avec des valeurs de décision de mouvement d'articulation prothétique pour déterminer si un solénoïde devrait être ou non alimenté pour placer l'articulation prothétique dans le mode libre. Une unité d'optimisation relie l'articulation prothétique à un système d'articulation prothétique. L'unité d'optimisation génère une pluralité de fichiers de données contenant les données de mouvement d'articulation prothétique correspondant à une personne amputée marchant sans trébucher. Par analyse itérative des données de mouvement d'articulation prothétique, l'unité d'optimisation ajuste les valeurs de décision de mouvement d'articulation prothétique pour assurer que l'articulation prothétique n'entre pas prématurément dans un état de récupération de trébuchage. Le brevet américain US 6,513,381 décrit un procédé pour l'estimation des mouvements du pied à partir des accelerometers. La method est base sur integration des signaux. Le brevet américain US 7,200,517 décrit quant à lui un procédé à partir de capteurs qui détectent les évènements temporels (impact du talon au sol et retrait des orteils), et déterminent les paramètres spatio-temporels en utilisant un modèle de régression des événements temporels. Les commandes des prothèses basées sur des méthodes de reconnaissance de la marche de l'art antérieur sont effectuées par des algorithmes prédéterminés et sont indépendantes du patient de telle manière qu'elles ne sont pas adaptées à différents modes de marche. Cela peut conduire à de longues périodes d'apprentissage avant que l'utilisateur puisse se sentir en confiance pour contrôler sa prothèse. Pour surmonter les inconvénients mentionnés ci-dessus, il existe un besoin pour un procédé de commande d'une prothèse comme une prothèse de genou et/ou d'une prothèse de cheville en fonction de modèles de la marche de chaque patient. EXPOSE DE L'INVENTION L'un des buts de l'invention est donc de fournir une méthode pour commander une prothèse comme une prothèse de genou et/ou une prothèse de cheville en fonction du modèle de marche de chaque patient et plus généralement pour commander un dispositif prothétique réglable ou une orthèse réglable. A cet effet, et conformément à l'invention, il est proposé un procédé de commande d'une prothèse réglable ou d'une orthèse réglable d'un patient spécifique, caractérisé en ce qu'il comprend au moins les étapes suivantes consistant à : - Identifier et mesurer des caractéristiques spécifiques du mouvement de la prothèse ou de l'orthèse dans diverses activités de la marche de l'utilisateur spécifique, - Générer automatiquement l'algorithme le plus approprié pour classer les différentes activités de la marche pour cet utilisateur spécifique, - Déterminer des instructions de commande de la prothèse ou de l'orthèse en fonction des activités reconnues effectuées par l'utilisateur spécifique. L'étape de l'identification des activités est obtenue au moyen de méthodes statistiques d'apprentissage automatique sur l'ensemble des composantes principales comme caractéristiques d'entrée. Par ailleurs, l'étape d'identification des activités est obtenue en défroissant des règles d'expert, à partir de connaissances antérieures et d'observations. Ladite étape d'identification comporte une étape de génération d'un arbre de classification. Ledit arbre de classification est défini pour obtenir une seule terminaison par activité afin d'identifier au moins une caractéristique pertinente. Par ailleurs, ledit arbre de classification comprend un nombre prédéterminé de noeuds et/ou un nombre prédéterminé de branches. Chaque caractéristique consiste en au moins une valeur physique relative à la cinématique ou la cinétique du mouvement. De préférence, chaque caractéristique consiste en une équation linéaire ou non-linéaire d'au moins une valeur physique relative à la cinématique ou la cinétique du mouvement. Un autre objet de l'invention concerne une prothèse ou orthèse réglable remarquable én ce qu'elle comprend : - au moins un accéléromètre et/ou au moins un gyroscope disposé(s) sur ladite prothèse ou orthèse réglable, - des moyens pour identifier les caractéristiques spécifiques du mouvement de ladite prothèse ou orthèse portée par un utilisateur spécifique dans différentes activités de la marche, - des moyens pour générer automatiquement un algorithme le plus approprié pour classer les différentes activités de la marche pour cet utilisateur spécifique, - des moyens pour déterminer des instructions de commande de la prothèse ou orthèse sur la base des activités de la marche reconnues effectuées par l'utilisateur spécifique. Par ailleurs, un autre objet de l'invention concerne un procédé pour estimer en temps réel la position du pied d'un sujet spécifique le long d'une trajectoire ; ledit procédé est remarquable en ce qu'il comporte au moins les étapes suivantes consistant à: - identifier et mesurer des caractéristiques spécifiques du mouvement de la marche dans diverses activités du sujet spécifique, - Générer automatiquement l'algorithme le plus approprié pour classer les différentes activités de la marche pour ce sujet spécifique. L'étape d'identification des activités de la marche est obtenue au moyen de méthodes statistiques d'apprentissage automatique sur l'ensemble des composantes principales comme caractéristiques d'entrée. Par ailleurs, l'étape d'identification des activités est obtenue en définissant des règles d'expert, à partir de connaissances antérieures et d'observations. De préférence, ladite étape d'identification comporte une étape de génération d'un arbre de classification. Ledit arbre de classification est défini pour obtenir une seule terminaison par activité afin d'identifier au moins une caractéristique pertinente. De plus, l'arbre de classification comprend un nombre prédéterminé de noeuds et/ou un nombre prédéterminé de branches. Chaque caractéristique consiste en au moins une valeur physique relative à la cinématique ou la cinétique du mouvement. 10 De préférence, chaque caractéristique consiste en une équation linéaire ou non-linéaire d'au moins une valeur physique relative à la cinématique ou la cinétique du mouvement. Un dernier objet de l'invention concerne un algorithme pour estimer en temps 15 réel la position du pied d'un sujet spécifique le long d'une trajectoire ; ledit algorithme est remarquable en ce qu'il comporte au moins: - un algorithme pour identifier et mesurer des caractéristiques spécifiques du mouvement de la marche dans diverses activités du sujet spécifique, - un algorithme pour générer automatiquement l'algorithme le plus 20 approprié pour classer les différentes activités pour ce sujet spécifique. Ledit algorithme pour identifier des activités comprend un algorithme d'apprentissage statistique automatique sur l'ensemble des composantes principales comme caractéristiques d'entrée. 25 Par ailleurs, l'algorithme pour identifier des activités comprend un algorithme définissant des règles d'expert, à partir de connaissances antérieures et d' observations. 30 De préférence, l'algorithme génère un arbre de classification. Ledit arbre de classification est défini pour obtenir une seule terminaison par activité afin d'identifier au moins une caractéristique pertinente. Par ailleurs, il comprend un algorithme pour générer un arbre de classification comprenant un nombre prédéterminé de noeuds et/ou un nombre prédéterminé de branches. Chaque caractéristique consiste en au moins une valeur physique relative à la cinématique ou la cinétique du mouvement. De préférence, chaque caractéristique consiste en une équation linéaire ou non-linéaire d'au moins une valeur physique relative à la cinématique ou la cinétique du mouvement. DESCRIPTION SOMMAIRE DES FIGURES D'autres avantages et caractéristiques ressortiront mieux de la description qui va suivre d'une unique variante d'exécution, donnée à titre d'exemple non limitatif, du procédé conforme à l'invention, en référence aux dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 est un schéma simplifié de la terminologie générale de la démarche humaine, - la figure 2 est une représentation schématique des différentes catégories d'outils d'analyses de la démarche en fonction de la portabilité et de l'objectivité, - les figures 3A et 3B sont une représentation d'un capteur FSR sous un pied prothétique unique (3A), et respectivement le pied instrumenté P1 avec les capteurs FSR et les capteurs inertiels (3B), - la figures 4A et 4B sont une représentation de prototypes instrumentés de prothèses avec des capteurs de force et inertiel intégrés pour des sujets en bonne santé P2 (4A) et pour des sujets amputés P3 avec un potentiomètre additionnel (4B), - la figure 5 est une représentation schématique d'un itinéraire pédestre typique d'un sujet amputé lors d'un scénario de locomotion de la vie quotidienne réalisé avec P3, - la figure 6 est une représentation schématique de l'organigramme des états avec les états et les règles de transition pour la détection de phase statique dans laquelle il A II est la norme euclidienne d'un signal de l'accéléromètre 3D, - la figure 7 est une représentation schématique de l'organigramme des états pour la détection en temps réel des phases de la marche, avec les différents états et les transitions successives au cours d'un cycle de marche normale (traits pleins) dans laquelle Sln est l'échantillon à l'instant n de la vitesse angulaire mesurée par un gyroscope en ° / s , et Fv est l'échantillon de la force verticale estimée à partir de jauges de déformation en % de poids corporel, - la figure 8 est une représentation d'un modèle SIMULINK pour l'extraction et la classification en temps réel de caractéristiques de l'activité à partir de la prothèse instrumentée, - la figure 9 est une représentation schématique d'un block SIMULINK d'extraction en temps réel de caractéristiques, - la figure 10 est une représentation schématique d'un block SIMULINK d'estimation en temps réel de la cinématique en 2D, - la figure 11 est une représentation graphique de la médiane + / - Intervalle interquartile parmi tous les cycles enregistrés des sujets (N = 1870) pour un sous-ensemble de caractéristiques exprimées en % de la moyenne mesurée pendant un niveau d'activité, - la figure 12 est une représentation schématique de " signatures de pied » expérimentales fournis par la trajectoire en 3D d'orteils obtenue en utilisant des capteurs inertiels fixés sur les pieds chez des enfants atteints de paralysie cérébrale lors de la marche sur sol plat (a), chez des adultes en bonne santé pendant la marche sur sol plat (b), chez des amputés au cours de la montée d'escaliers (c), - la figure 13 est une représentation schématique de l'utilisation de la signature du pied pour l'observation, la comparaison et la classification des activités de la démarche et des problèmes de mobilité, - la figure 14 est une représentation graphique de la médiane + / - Intervalle interquartile de la composante verticale de la « signature du pied » mesurée chez des sujets amputés au cours de diverses activités telles que la marche sur sol plat, la marche en pente et la montée et la descente d'escaliers, - la figure 15 est une représentation schématique d'un arbre de classification expert des activités pour un sujet spécifique utilisant un couple de la cheville (to), un déplacement vertical (DV) et des signaux d'accélération frontale (al) lors de l'appui intermédiaire (FF), et le signal de l'angle de tangage lors du retrait du talon (PI @ HO), - la figure 16 est une représentation graphique de la reconnaissance de l'activité en temps réel à partir de l'arbre expert sur un sujet. DESCRIPTION DETAILLEE On notera que, conformément à la pratique courante dans l'industrie, Les différentes vues ne sont pas nécessairement tracées à l'échelle. En effet, les dimensions des différents éléments peuvent être augmentés ou réduits arbitrairement pour la clarté de la discussion. La question de la démarche et de la locomotion pour les amputés trans-tibiaux (aussi appelés « amputés sous le genou ») est étroitement lié à la conception des prothèses jambe-cheville-pied dites SAF selon l'acronyme anglo-saxon « Shank- Ankle-Foot » qui remplacent l'articulation et le membre manquants. En fait, pendant la marche normale, la flexion dorsale et la plantiflexion de la cheville doivent être adaptées au type d'activité de marche, tels que la marche inclinée ou la montée d'escalier. Par exemple, lors de la marche sur un terrain plat, les sujets non-amputés frappent généralement le sol avec le talon en premier, alors que pendant la montée d'escaliers ce sont généralement les orteils qui frappent en premier les marches. La marche quotidienne peut être subdivisée en 5 principales "activités" de la marche : la marche sur terrain plat, la montée de pente, la descente de pente, la montée d'escaliers, la descente d'escaliers. La marche sur terrain plat consiste à marcher vers l'avant sur un sol plat ou quasi-plat. Elle peut inclure les virages ainsi que la fin et le début de la marche. La montée de pente (respectivement, la descente de pente) consiste à monter (respectivement descendre) toute rampe ou pente. La montée d'escaliers (respectivement, la descente d'escaliers) consiste à monter (respectivement descendre) tout type d'escalier. Les escaliers sont des constructions conçues pour combler une grande distance verticale en la divisant en petites distances verticales, appelées marches. Bien que les escaliers offrent une surface plane à chaque marche, la biomécanique est fortement influencée par la nécessité de faire face au changement d'énergie potentielle en allant vers le haut ou vers le bas. Il a été montré que la biomécanique de la cheville de sujets sains est complètement différente entre la marche sur sol plat et la montée et la descente de pente, avec notamment un modèle différent de d'angle de dorsi-flexion et d'angle plantaire au cours du cycle de la marche. Ainsi, il représente l'une des activités les plus difficiles pour les personnes amputées. Il a été observé que les amputés trans- tibiaux ont une vitesse plus lente et un modèle de marche asymétrique par rapport aux non-amputés. Cette asymétrie entre les membres est plus importante dans la montée ou descente d'escalier que dans la marche sur sol plat. Par ailleurs, il a été démontré que la limitation dans le mouvement de la cheville prothétique nécessite des fonctions compensatrices au niveau de la hanche et du genou. Selon l'invention, des prothèses SAF existantes et disponibles dans le commerce sont instrumentés avec des capteurs cinétique et cinématique, légers, et des cartes électroniques pour enregistrer des signaux dans des conditions naturelles sans perturber les sujets. En se référant à la figure 3, dans un premier prototype (P 1), trois capteurs de pied (FSR, modèle 402, Interlink) ont été intégrés sur une structure de pied commercialisé sous la marque Dynastar aux points de contact avec le sol. Les capteurs FSR sont reliés à une petite carte contenant le circuit d'amplification pour enregistrer les signaux de l'avant-pied et de l'arrière-pied. Comme la résistance diminute avec la force, les 2 capteurs d'avant-pied sont montés en parallèle. Un module Physilog III, contenant des accéléromètres 3D ( + / -3g ) et des gyroscopes 3D ( + / - 600 ° / s ) est ensuite fixé sur la face supérieure de la structure de pied à l'aide de Velcro double face. Lesdits capteurs FSR sont connectés au module Physilog III pour enregistrer de manière synchrone les signaux à une fréquence de 200Hz. En référence à la figure 4A, une prothèse de cheville articulée (ce qui permet une certaine quantité de Planti-fiexion et dorsi-flexion) et un pied prothétique ont ensuite été utilisés dans un second prototype (P2) instrumenté avec des jauges de déformation pour mesurer la Force verticale et le couple sagittal en plus des 10 capteurs inertiels. Le système Physilog III enregistre les données à la fois des capteurs de force et des capteurs inertiels à une fréquence de 200Hz, et une petite batterie externe a été utilisée pour alimenter les jauges de déformation. Les deux prototypes P1 et P2 ont été fixées en dessous des orthèses qui 15 peuvent être portées par un sujet normal sain simulant une démarche d'un amputé. Enfin, en référence à la figure 4b, un troisième prototype (P3) a été élaboré, composé d'une prothèse de cheville articulée instrumentée avec 2 IMU sur le pied et la jambe combinés avec des jauges de déformation pour mesurer la force verticale 20 et le couple sagittal et un potentiomètre fournissant une mesure de l'angle de 1' articulation de la cheville. Deux modules Physilog III® qui sont synchronisés sans fil enregistrent les données des deux capteurs cinétique et cinématique à 200Hz. Le prototype P3 permet l'enregistrement ambulatoire de la marche des sujets amputés trans-tibia du côté droit ou du côté gauche, en adaptant la longueur de la tige des 25 prothèses à la taille du sujet. Il convient de noter que Physilog III® est une unité de mesure autonome portable bien connue contenant les accéléromètres et les gyroscopes et commercialisée par la société Gait Up ®. Dans ces prototypes instrumentés, les capteurs inertiels ont été fixés sur la 30 chaussure sans alignement précis. Un alignement préalable des signaux inertiels a donc été fait pour que les accéléromètres (respectivement gyroscopes) mesurent les axes latéraux, verticaux (respectivement lacet, roulis, tangage) et frontaux du pied. L'amplification et l'offset des jauges de déformation ont également été ajustés au cours de la marche sur sol plat pour mesurer les forces en pourcentage du poids corporel et le moment en Nm de la cheville. Enfin, le potentiomètre de l'angle de la cheville a été calibré en utilisant la mesure manuelle de valeur maximale de la cheville (- 33,4 ° de plantiflexion). Chez des sujets sains marchant avec orthèses : l'orthèse droite a été fixé au-dessus du prototype P2, tandis que celle de gauche a été fixé au-dessus du prototype P 1. Après que les sujets aient un certain temps pour se familiariser avec la locomotion avec les orthèses combinés avec des prothèses, ils ont été invités à se déplacer librement dans un environnement incluant une pente, un escalier et des surfaces planes pendant environ 20 minutes. Les mesures ont été filmées avec une caméra vidéo classique pour étiqueter manuellement l'activité du sujet. Les mesures ont eu lieu avec des pentes comprises entre 5% (- 3 °) à 28% (- 15 °). Par ailleurs, on a demandé à un sujet d'effectuer d'autres activités telles que la prise du métro ou la prise d'un ascenseur, ainsi que de passer des obstacles, afin de vérifier que l'algorithme n'est pas sensible à ces artefacts de mouvement. En référence à la figure 5, un second protocole de mesure a été réalisé avec 5 sujets amputés. Il a été demandé à chaque sujet en premier de répéter des activités individuelles de marche sur sol plat, de montée d'escalier et de montée d'une pente. Les sujets ont également réalisé un scénario de la vie quotidienne, y compris une succession de marche sur sol plat, de montée d'escalier et de montée d'une pente, ainsi que des transitions de la position assise vers la position debout. Dans ce protocole, l'environnement a été contrôlé dans le sens où chaque rampe et escalier reste identique entre les essais, de sorte que les variations observées ne sont dues qu'à des changements des sujets. La trajectoire approximative d'un sujet au cours du scénario de la vie quotidienne dans la zone de mesures avec la convention d'étiquetage des activités est représentée sur la figure 5.30 Pour les deux protocoles, chaque activité de foulées a été étiquetée manuellement sur vidéo dans un intervalle de temps au cours de la phase d'appui, avant la phase d'oscillation. Dans le but de déclencher la commande d'une prothèse active en temps réel, il est nécessaire de détecter les différentes étapes de la marche, de sorte que le système connaît la phase (ou état) de marche actuelle à chaque intervalle de temps. L'intérêt de la détection de la phase statique est d'être en mesure d'arrêter le 10 système afin d'économiser de l'énergie lorsque cela est possible. L'idée principale est d'être capable d'activer rapidement la prothèse, et de revenir lentement à un état de veille en cas d'inactivité de longue durée. Par conséquent, en se référant à la figure 6, trois états sont nécessaires: - l'état de veille (état par défaut), où le microcontrôleur et la plupart des capteurs, à l'exception de l'accéléromètre, peuvent être éteints pour économiser l'énergie. - l'état éveillé est activé dans le cas où la norme de l'accélération est supérieure à un seuil de 1,1 g (qui peut être détecté par un circuit analogique). Dans ce cas, tous les composants sont allumés et fonctionnent, y compris le microcontrôleur et d'autres capteurs. - l'état de pré-veille, dans le cas où la norme de l'accélération tombe en dessous du seuil de 1.1g, tous les composants étant encore en activité. Ensuite, si la norme de l'accélération reste en dessous du seuil plus de 2 secondes, le système repasse en état de veille, sinon il repasse à l'état éveillé. 15 Le cycle de la marche est généralement segmenté entre la phase de balancier et la phase d'appui. Cependant, comme dans l'analyse temporelle, des subdivisions supplémentaires sont envisagées afin d'améliorer la résolution temporelle. Pour détecter les phases de la marche, en temps réel, indépendamment de l'activité, nous 20 considérons que les états successifs de la marche sont observées dans tout type de locomotion en avant, à savoir le déchargement du pied (dénommé Toe-off en marche normale), le balancier de la jambe (et donc du pied) pour aller de l'avant, le chargement du pied (dénommé Heel-strike en marche normale), et une période relativement de moindre mouvement lorsque le pied est stable sur le sol. Par conséquent, le cycle de la marche a été divisé en 4 principaux états successifs caractérisés comme suit: « premier contact » (IC) est atteint au début de la phase d'appui, quand une certaine quantité de force verticale est détectée sur la prothèse. - « midstance », aussi appelée pied-plat (FF), est atteint lorsque, en plus de la force, le mouvement du pied tel que mesuré par un gyroscope est faible. Etant un état par défaut, « midstance » est également atteint automatiquement après un certain temps de chargement. - «contact terminal" (TC) est atteint juste après la fin de la phase d'appui, lorsque le pied se déplace librement dans l'air, c'est-à-dire qu'il n'y a plus la force exercée sur la prothèse. - " MidSwing " (MS) est atteint à peu près au milieu de la phase de balancier lorsqu'un pic de vitesse angulaire est détecté. Du fait que les signaux inertiels soient intégrés pendant une longue période, afin d'estimer l'angle d'orientation à partir de la vitesse angulaire, il y a une dérive importante qui est une source d'erreur en constante augmentation. Pour éviter ce problème lors de la marche, l'intégration du signal inertiel du pied se fait uniquement entre deux périodes successives sans mouvements. Les signaux inertiels sont intégrés dès qu'un mouvement significatif est détecté. Par conséquent, un nouvel état intermédiaire, dénommé " Heel- off' (HO) est ajouté entre « midstance » et « contact terminal » dans l'algorithme de détection de phase de la marche. Enfin, les conditions de synchronisation sont également utilisées dans les règles de transition de la machine d'état. Il évite les mauvaises transitions successives entre états lorsque le signal reste autour de la condition nécessaire. Les valeurs seuils pour détecter la charge (entre FF / HO et TC) sont réglés à une valeur légèrement supérieure à celle de détection de déchargement (entre TC / MS et IC). Encore une fois, cela évite de détecter des transitions successives trop rapides et fausses entre les Etats. En outre, l'état de « midstance » est retardé par la mise en oeuvre d'un état de « PreMidStance » avant avec une durée fixe, car les signaux inertiels présente des signaux parasites à cause du « Heel-Strike » pendant la phase d'appui précoce, ce qui pourrait conduire à une mauvaise estimation de l'inclinaison si « midstance » est détectée trop tôt. Un raccourci entre « midstance » et « contact terminal » est de préférence ajouté au cas où le « contact terminal » se produirait sans le mouvement de Heel- off. D'autres transitions directes sont également mises en oeuvre dans le modèle à des fins de robustesse. En se référant à la figure 7, l'algorithme de détection de la phase de marche finale, y compris « PreMidStance », « midstance » (FF), « Heel-off » (HO), « contact terminal » (TC) , « Midswing » (MS) et le contact initial (IC), a été mis en oeuvre dans un organigramme d'état. Les transitions d'état sont par ailleurs utilisées pour déclencher l'algorithme d'extraction des activités en temps réel. Une méthode en temps réel pour l'estimation de la cinématique en 2D du pied lors de la marche a été adaptée en une méthode d'estimation de la cinématique du pied en 3D. Une variable booléenne, indiquant si les signaux inertiels doivent être intégrés ou remis à zéro, est déterminée en utilisant le résultat de l'algorithme de détection de la phase de la marche et de l'algorithme de détection de la phase statique. L'intégration est calculée uniquement pendant la période de non-statique après « Heel-off » ou « contact terminal ». Afin de quantifier et de caractériser les activités de locomotion, des caractéristiques ont été extraites en fonction de divers paramètres des différents signaux à différents moments. En utilisant le système prothétique SAF instrumenté et les algorithmes des paragraphes précédents, les signaux cinétiques et cinématiques mesurés ou estimés et les événements ponctuels détectés sont les suivants: - Signaux: tous les signaux bruts des capteurs et les signaux de sortie de l'algorithme d'estimation cinématique sont utilisés, à savoir la vitesse angulaire, l'angle de tangage, l'accélération frontale, l'accélération verticale, la vitesse frontale, la vitesse verticale, le déplacement frontal, le déplacement vertical, la force vertical, le couple sagittal, - Evénements horaire: tous les événements détectés par l'algorithme de détection de la phase de la marche sont pris en compte, à savoir Heel-Off, « contact terminal », « MidS wing », « contact initial » et « midstance ». Tout d'abord, la valeur du signal à chaque événement de temps a été extraite et constituait une première série de 52 caractéristiques brutes de chaque cycle de la marche. Les valeurs minimales et maximales de chaque signal pour l'ensemble du cycle de la marche ont également été extraites. Dans un second temps, les caractéristiques dépendantes ont été extraites en mesurant la valeur d'un signal quand un critère spécifique à un autre signal a été atteint. En particulier, un observateur de couple a été introduit, envoyant un marqueur quand la valeur du couple est au-dessus d'un seuil et quand toutes les valeurs de signal ont été mesurées à ce moment-là. Le choix de ces caractéristiques dépendantes était basé sur des observations empiriques de l'angle de la jambe par rapport à des signaux de couple qui qualitativement discriminent les activités en pente et sur le plat. Par ailleurs, des fonctions non-linéaires ont été calculées en combinaison (comme la division ou multiplication) des fonctions existantes. Le rapport entre le couple et l'angle de la jambe est calculé ainsi que le rapport entre le déplacement vertical et frontal. Les paramètres spatio-temporels communs de la marche sont inclus dans les caractéristiques extraites avec la méthode actuelle. Par exemple, la longueur de la foulée est par définition la quantité de déplacement vers l'avant entre les deux événements « midstance ». En référence aux figures 8 à 10, au total, un ensemble de 153 caractéristiques est extrait à chaque cycle de la marche en utilisant ces critères et la méthode d'extraction a finalement été mis en oeuvre dans un modèle Simulink® travaillant en temps réel. Simulink t est un environnement de blocs diagramme bien connu dans différents domaines de simulation et avec Mathwork ®. Les prothèses instrumentées ont été en mesure d'enregistrer de manière autonome les signaux de 5 sujets sains portant les orthèses et de 5 amputés transtibiaux avec le protocole de mesures incluant la marche sur le plat, la montée de pente et la locomotion dans les escaliers. Les sujets amputés ont signalé que le système ne les a pas perturbés. Les signaux de force et d'inertie ont été mesurés avec succès avec le système prothétique instrumenté SAF envisagé, et le traitement en temps réel et l'analyse des signaux ont été simulées sur un ordinateur du type PC. Les résultats d'algorithme de détection des phases de la marche sont illustrée sur la figure 16. La sensibilité (SNS) et la spécificité (CPS) de l'algorithme de détection de chacune des phases de la marche dans les différentes activités ont été évaluées sur les mesures avec des sujets sains en utilisant les formules suivantes: N = total number of gait cycles recorded True Positive (TP) = number of phases detected correctly False Positive (FP) = number of phases detected wrongly SNS = TP /N, given in SPC = I- FP/N, given in % L'évènement « Midswing » détecté en temps réel par la crête positive de la vitesse angulaire de tangage, est le paramètre le plus robuste pour détecter des cycles de la marche. Il a donc été pris comme référence pour valider la sensibilité et la spécificité de l'algorithme de détection de la phase de la marche. Les résultats pour chaque sujet et chaque activité sont présentés dans le tableau I. TABLEAU 1- vrai positif (TP), la sensibilité (SNS), faux positifs (FP) et de spécificité (CPS) de détection de la phase de la marche par rapport aux activités: non-marche (1), marche sur terrain plat (2), montée de pente (3), descente de pente (4), montée des escaliers (5), descente des escaliers (6). -u N TP "Heel-off" SPC Contact Terminal TP Premier Contact TP Pied-plat SPC SNS (%) SNS SPC SNS SPC SNS (%) FP TP FP FP FP (%) (%) (%) (%) (%) (%) 1 6 4 50 9 -22 4 50 5 22 4 50 2 78 4 50 5 33 2 1190 1190 100 9 99 1190 100 9 99 1190 100 9 99 1190 100 11 99 3 120 120 100 2 98 120 100 2 98 120 100 1 99 120 100 4 97 4 343 343 100 0 100 343 100 1 100 343 100 2 99 343 100 4 99 5 119 119 100 3 97 119 100 2 98 119 100 1 99 119 100 2 99 6 92 91 98 I 98 91 98 3 96 91 98 2 97 91 98 3 96 Marche 1864 1863 99.9 15 99.2 1863 99.9 17 99.1 1863 99.9 15 99.2 1863 99.9 24 98.7 Total 1870 1867 99.8 24 98.7 1867 99.8 22 98.8 1867 99.8 17 99.1 1867 99.8 29 98.4 Les cinématiques du pied en 2D ont été obtenues dans toutes les activités effectuées à l'aide de l'algorithme adapté en temps réel. Il n'y avait pas de modélisation de la dérive et de la correction au cours du cycle de la marche du fait de la limite du temps réel. Le déplacement vertical à la fin du cycle de la marche est positif (respectivement négatif) en allant vers le haut (respectivement vers le bas), et proche de 0 au cours de la marche sur le plat. En référence à la figure 11, un sous-ensemble des résultats les plus significatifs obtenus dans les différentes activités, choisis comme étant les principaux exemples représentatifs, est fourni. Les valeurs sont exprimées en pourcentage de la moyenne obtenue au cours de la marche sur le plat, de sorte que les changements de paramètres au cours de l'activité peuvent être comparés les uns aux autres.25 Les résultats montrent que le déplacement vertical estimé à « MidSwing » est plus élevée dans les activités de montée en pente et de montée des escaliers, et plus faible en descente de « pente » et descente des escaliers » par rapport à la marche sur le plat. Le déplacement frontal est comparable entre la marche sur le plat et la marche en pente, mais est diminuée dans les escaliers. Le couple de l'articulation de la cheville mesurée par des jauges de déformation à « midstance » montre une augmentation particulière dans les activités de montée en pente, tandis que l'angle de tangage lors du contact terminal (TC) est fortement diminué dans l'activité de montée des escaliers. Les résultats obtenus dans l'estimation de la cinématique et les caractéristiques extraites résultantes ont montré que les performances sont acceptables pour discriminer significativement la cinématique des activités telles que la marche sur le plat, la montée de la pente, la descente de la descente, la montée des escaliers et la descente des escaliers. Physilog III a été utilisé comme un système pratique pour procéder à la mesure et pour réaliser un prototype rapidement pour l'enregistrement des données et la détection des signaux d'inertie, le traitement en temps réel des signaux étant simulé hors-ligne. Néanmoins, l'algorithme selon l'invention peut fonctionner avec n'importe quelle autre configuration de capteur équivalente. L'utilisation d'une fréquence d'échantillonnage plus faible comme 100Hz est également une alternative réaliste pour réduire la consommation d'énergie sans affecter trop les performances de l'algorithme. Dans ce mode de réalisation, l'alignement préliminaire de l'axe du capteur du pied ou l'axe de la prothèse SAF, ainsi que le calibrage des capteurs de force, des capteurs de moment et des capteurs angulaires, a été effectué hors-ligne. Néanmoins, il est évident que l'alignement préliminaire des capteurs ainsi que l'étalonnage des capteurs de force, des capteurs de moment et des capteurs angulaires peuvent être effectuées en ligne.30 La mise en oeuvre en temps réel des procédés sur les prototypes de prothèse en implémentant le procédé proposé dans un microcontrôleur permet le contrôle actif d'un complexe Jambe-cheville-pied prothétique pour adapter le comportement de la prothèse au terrain. On notera que le procédé suivant l'invention peut être aisément adapté pour être utilisé pour les prothèses du genou. Dans ce cas, la phase d'estimation cinématique doit être adaptée car elle utilise le mouvement du pied notamment pour réinitialiser périodiquement la dérive. D'autres applications nécessitant une 10 détection en temps réel des phases et/ou l'estimation de la cinématique avec une capacité de détection du pied pourraient également bénéficier du procédé suivant l'invention telles que les dispositifs de réadaptation actifs ou les dispositifs de stimulation électrique fonctionnels par exemple. 15 Une prothèse instrumentée, y compris les capteurs de force, un potentiomètre, une unité de mesure inertielle et un enregistreur de données, a été développé et utilisé avec succès sur les 5 sujets amputés effectuant différente activités de la marche incluant la marche sur le plat ainsi que des escaliers et des rampes. Un algorithme capable de détecter en temps réel les phases de la marche et d'estimer la 20 cinématique du pied en 2D d'un sujet a été conçu et mis en oeuvre dans un programme de simulation en temps réel. L'algorithme de détection de la phase de la marche est basé sur la fusion des signaux de la force et des signaux d'inertie. Il a montré une excellente robustesse à tous les sujets et aux différents types de locomotion enregistrés sur les sujets amputés testés dans cette étude. Un algorithme 25 d'extraction des caractéristiques a été finalement conçu et mis en oeuvre, ledit algorithme étant capable de calculer une large gamme de paramètres décrivant la cinétique et la cinématique du sujet amputé. L'algorithme comprend une méthode de traitement du signal combinée avec la sortie de l'algorithme de détection de la phase de la marche pour extraire des paramètres d'intérêt. Dans ces paramètres, une 30 différence significative entre les différents types de locomotion a été trouvée. Certaines caractéristiques de la marche, par exemple le mouvement cyclique et le mouvement alternatif, sont innées et la forme de la trajectoire du pied peut être considérée comme une signature, en se référant à la figure 12. Cette « signature du pied » est la forme de la trajectoire du pied pendant un cycle de la marche. Comme vu précédemment, un système basé sur des capteurs montés sur la prothèse a été conçu et validé pour mesurer la trajectoire du pied en 3D et l'orientation au cours de la marche en conditions naturelle, et pour extraire des paramètres spécifiques qui quantifient les caractéristiques des mouvements du pied. La quantification de la signature du pied peut être faite en utilisant les capteurs montés sur la prothèse et un sous-ensemble de paramètres spécifiques obtenus à partir de la fusion des méthodes décrites précédemment. L'identification de la signature du pied pour chaque individu est déterminée et la signature du pied changeant en fonction des différentes activités et des problèmes de mobilité est analysée. Enfin, les outils de classement de la machine d'apprentissage sont également utilisés à partir des caractéristiques normalisées et des composantes principales (PC). En se référant à la figure 14, les systèmes et les méthodes présentées précédemment ont déjà montré qu'ils étaient capable d'estimer la cinétique du pied et de la cinématique dudit au moyen de la prothèse de cheville-pied instrumentée au cours de diverses locomotions comme la marche sur terrain plat, la marche en pente et la marche dans les escaliers, et d'observer des différences de la signature du pied entre ces activités. Par ailleurs, la détection des phases de la marche et l'extraction des paramètres à chaque cycle fournissent déjà une quantification en temps réel des caractéristiques brutes de la signature du pied. Le procédé selon l'invention comprend une étape de reconnaissance de l'activité de locomotion à partir de n'importe quel type de signature du pied enregistrée au moyen de capteurs portés sur le pied de sujets avec ou sans problème de mobilité. Le procédé pour reconnaître différents types de locomotion, appelés aussi des activités, comprend les étapes: d'établissement d'un modèle de forme pour chaque activité, à partir d'une transformation et d'une sélection de paramètres pertinents extraits de signature du pied, également appelées caractéristiques (conformément à la terminologie de l'exploration de données). Cela est fait sur un sous-ensemble de données enregistrées, appelées données d'entraînement. - de reconnaissance des activités à chaque cycle de la marche, en classant les caractéristiques extraites, également appelées données d'essais, à partir du modèle. - de l'évaluation de la performance de l'algorithme de reconnaissance en comparant les activités reconnues aux activités réelles effectuées par le sujet. Deux méthodes de classification de l'activité peuvent être utilisées. La première méthode utilise des techniques d'apprentissage automatique statistiques communes sur l'ensemble des composantes principales en tant que caractéristiques d'entrée. De telles méthodes ont été utilisées dans une large gamme d'applications dans la littérature et a démontré de bonnes performances pour les problèmes spécifiques de classification. La seconde méthode consiste à définir des règles d'experts sur les caractéristiques extraites, à partir de connaissances et d'observations antérieures pour classer manuellement les activités. Cela présente l'avantage d'être interprétable, facilement ajustable et adaptable à un sujet, et permet d'avoir des critères qui correspondent à des hypothèses biomécaniques réalistes. Ses performances sur une base par-sujet sont finalement comparées avec la première méthode, basée sur les données enregistrées sur 5 sujets amputés. Différentes méthodes de référence, incluant une analyse discriminante linéaire dite LDA selon l'acronyme anglo-saxon « Linear Discriminant Analysis », la méthode des k plus proches voisins dite kNN selon l'acronyme anglo-saxon « kNearest Neighbor »voisin K plus proches (KNN), et l'arbre de décision (TREE), peuvent être utilisées. En utilisant la méthode de l'arbre de décision sur l'ensemble des caractéristiques, l'algorithme génère automatiquement un arbre de classification qui peut être défini pour obtenir une seule terminaison par activité afin d'identifier les 10 éléments pertinents. Un arbre a ensuite été généré automatiquement pour les données d'apprentissage de chaque sujet. Cela donne un bon aperçu dans l'espace des 153 caractéristiques et fournit les quatre caractéristiques les plus pertinentes sélectionnées sur les critères qui apparaissaient dans au moins 2 arbres générés par-sujet. Ces quatre caractéristiques sont par ailleurs utilisées dans le procédé d'expert. 15 La liste des fonctionnalités identifiées comme pertinentes était alors : - to @ FF: le couple à « midstance » - PI @ HO : l'orientation du terrain à « Heel-off » DV @ FF: le déplacement vertical au pied-plat 20 al @ FF: la valeur d'accélération frontal En utilisant cette liste restreinte de caractéristiques, l'arbre par-sujet arbres et ses coefficients ont été générés, comme dans l'exemple de la figure 15. Une liste empirique des paramètres particulièrement pertinents a été identifiée comme étant : 25 - anMin : valeur minimale de l'angle de la cheville - DV @ MS : le déplacement vertical du pied à « midswing » - IN @ FF: l'inclinaison du pied à « midstance » - toLA MM : la valeur minimale du rapport entre le couple et l'angle de la jambe 30 Cette liste n'est évidemment pas exhaustive et les caractéristiques peuvent être facilement échangées avec les autres caractéristiques fortement corrélées. Par exemple, l'inclinaison du pied à plat est calculée à partir de la valeur de l'accélération, de sorte que ces deux mesures sont fortement associées et peuvent remplacer l'autre en entrée de la méthode de classification d'expert. Par ailleurs, selon les résultats du PCA, nous savons que moins de 10 caractéristiques indépendantes sont nécessaires pour expliquer 90% de la variance des données. Enfin, la liste des caractéristiques inclue les caractéristiques obtenues à partir de l'arbre de décision et de l'observation qualitative. La méthode d'expert a été basée sur l'algorithme d'arbre de décision qui a été exécuté à nouveau pour régler automatiquement le seuil optimal par-sujet à partir des données d'entraînement. La méthode d'expert (arbre optimal) est ensuite mise en oeuvre dans Simulink pour la simulation en temps réel. L'utilisation d'un arbre d'expert mis en oeuvre dans Simulink® a été évaluée sur un sujet pour vérifier son utilisation pratique et le flux de la sortie de la classification en temps réel (figure 16 et tableau II). TABLEAU H - matrice de confusion pour reconnaissance d'expert de l'activité en temps réel (sujet 6) Dtanèie immun Ommers Oe Tisi. Erre el %) cm.... Dunette M14PttÉi 01M ..... ti'. . 4 Mttt ... os4.... . Deseeette ers:imiter 1_,S -A >AS Maneee d'escathe eDesee)Yi ' :0 MAMM . 100 100 100 100 97;9 t50 97.0 os os 34 6.0 i7,0 o. 190 467 26. t t.s 4.7 0.0 t82 30.9 i. 031- 0.0 00,0 0.0 31 .. lww,.w 24 a so 97.6 sa 0.0 as sje temae.a ItN1 70;4 0,0 00 o ie 14 03 os m....,/,.rée.4.' je 2.2 96.0 4.7 0,0 100,0 03 c.....r..a.. 6.7 0.0 0.0 0.0 IGCt Les méthodes d'analyse de la marche ambulatoire et l'utilisation de capteurs inertiels FWS procure un bon aperçu du mouvement du pied, en quantifiant les paramètres spatio-temporels de la marche comme la liberté de mouvement des jambes ou la vitesse de marche pendant la marche sur le plat chez différents types de sujets. Ces méthodes sont particulièrement destinées à l'analyse en temps réel de la locomotion quotidienne des sujets amputés et peuvent être utilisées pour fournir une entrée pour la commande active des prothèses. Par ailleurs, il est évident que le procédé selon l'invention peut être appliqué pour toute prothèse ou orthèse réglable, incluant les exosquelettes, sans sortir du cadre de l'invention. Les dispositifs prothétiques réglables et/ou les orthèses réglables incluent les prothèses et/ou les orthèses mécatroniques. Bien que les modes de réalisation de la présente invention aient été décrits en détail, l'homme de l'art doit comprendre qu'il peut apporter diverses modifications, substitutions et modifications sans s'écarter de l'esprit et de la portée de l'invention. En conséquence, toutes ces modifications, substitutions et modifications sont destinées à être incluses dans la portée de l'invention telle que définie dans les revendications suivantes. REVENDICATIONS1. Procédé de commande d'une prothèse réglable ou d'une orthèse réglable d'un patient spécifique, caractérisé en ce qu'il comprend au moins les étapes suivantes consistant à : - Identifier et mesurer des caractéristiques spécifiques du mouvement de la prothèse ou de l'orthèse dans diverses activités de la marche de l'utilisateur spécifique, - Générer automatiquement l'algorithme le plus approprié pour classer les différentes activités de la marche pour cet utilisateur spécifique, - Déterminer des instructions de commande de la prothèse ou de l'orthèse en fonction des activités reconnues effectuées par l'utilisateur spécifique. 2. Procédé suivant la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape d'identification des activités est obtenue au moyen de méthodes statistiques d'apprentissage automatique sur l'ensemble des composantes principales comme caractéristiques d'entrée. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que l'étape d'identification des activités est obtenue en définissant des règles d'expert, à partir de connaissances antérieures et d'observations. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 ou 3, caractérisé en ce qu'un arbre de classification est généré. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'arbre de classification est défini pour obtenir une seule terminaison par activité afin d'identifier au moins une caractéristique pertinente. 6. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'arbre de classification comprend un nombre prédéterminé de noeuds et/ou un nombre prédéterminé de branches. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que chaque caractéristique consiste en au moins une valeur physique relative à la cinématique ou la cinétique du mouvement. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que chaque caractéristique consiste en une équation linéaire ou non-linéaire d'au moins une valeur physique relative à la cinématique ou la cinétique du mouvement. 9. Prothèse ou orthèse réglable caractérisé en ce qu'elle comprend : - au moins un accéléromètre et/ou au moins un gyroscope disposé(s) sur ladite prothèse ou orthèse réglable, - des moyens pour identifier les caractéristiques spécifiques du mouvement de ladite prothèse ou orthèse portée par un utilisateur spécifique dans différentes activités de la marche, - des moyens pour générer automatiquement un algorithme le plus approprié pour classer les différentes activités de la marche pour cet utilisateur spécifique, - des moyens pour déterminer des instructions de commande de la prothèse ou orthèse sur la base des activités de la marche reconnues effectuées par l'utilisateur spécifique. 10. Procédé pour estimer en temps réel la position du pied d'un sujet spécifique le long d'une trajectoire, caractérisé en ce qu'il comporte au moins les étapes suivantes consistant à: - identifier et mesurer des caractéristiques spécifiques du mouvement de la marche dans diverses activités du sujet spécifique, - générer automatiquement l'algorithme le plus approprié pour classer les différentes activités de la marche pour ce sujet spécifique. 11. Procédé suivant la revendication 10, caractérisé en ce que l'étape de l'identification des activités de la marche est obtenue au moyen de méthodesstatistiques d'apprentissage automatique sur l'ensemble des composantes principales comme caractéristiques d'entrée. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 ou 11, caractérisé en ce que l'étape d'identification des activités est obtenue en définissant des règles d'expert, à partir de connaissances antérieures et d'observations. 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 11 ou 12, caractérisé en ce qu'un arbre de classification est généré. 14. Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'arbre de classification est défini pour obtenir une seule terminaison par activité afin d'identifier au moins une caractéristique pertinente. 15. Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'arbre de classification comprend un nombre prédéterminé de noeuds et/ou un nombre prédéterminé de branches. 16. Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 15, caractérisé en ce que chaque caractéristique consiste en au moins une valeur physique relative à la cinématique ou la cinétique du mouvement. 17. Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 16, caractérisé en ce que chaque caractéristique consiste en une équation linéaire ou non-linéaire d'au moins une valeur physique relative à la cinématique ou la cinétique du mouvement. 18. Programme d'ordinateur pour estimer en temps réel la position du pied d'un sujet spécifique le long d'une trajectoire, comprenant des instructions de code 3-0 de programme enregistré sur un support utilisable dans un ordinateur caractérisé en ce qu'il comporte au moins:- des moyens de programmation lisibles par ordinateur pour identifier et mesurer des caractéristiques spécifiques du mouvement de la marche dans diverses activités du sujet spécifique, - des moyens de programmation lisibles par ordinateur pour générer automatiquement l'algorithme le plus approprié pour classer les différentes activités pour ce sujet spécifique. 19. Programme d'ordinateur suivant la revendication 18, caractérisé en ce que les moyens de programmation lisibles par ordinateur pour identifier des activités comprenent un algorithme d'apprentissage statistique automatique sur l'ensemble des composantes principales comme caractéristiques d'entrée. 20. Programme d'ordinateur selon l'une quelconque des revendications 18 ou 19, caractérisé en ce que l'algorithme pour identifier des activités comprend un algorithme définissant des règles d'expert, à partir de connaissances antérieures et d'observations. 21. Programme d'ordinateur selon l'une quelconque des revendications 19 ou 20, caractérisé en ce que l'algorithme génère un arbre de classification. 22. Programme d'ordinateur selon la revendication 21, caractérisé en ce que l'arbre de classification est défini pour obtenir une seule terminaison par activité afin d'identifier au moins une caractéristique pertinente. 23. Programme d'ordinateur selon la revendication 21, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de programmation lisibles par ordinateur pour générer un arbre de classification comprenant un nombre prédéterminé de noeuds et/ou un -nombre prédéterminé de branches. 24. Programme d'ordinateur selon l'une quelconque des revendications 18 à 23, caractérisé en ce que chaque caractéristique consiste en au moins une valeur physique relative à la cinématique ou la cinétique du mouvement. 25. Programme d'ordinateur selon l'une quelconque des revendications 18 à 24, caractérisé en ce que chaque caractéristique consiste en une équation linéaire ou non-linéaire d'au moins une valeur physique relative à la cinématique ou la cinétique du mouvement.5