# Conception et commande d'un simulateur haptique pneumatique du membre inférieur

Pierre-Elouan Grolleau, Richard Moreau, Luc Maréchal, Minh Tu Pham

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Pierre-Elouan Grolleau, Richard Moreau, Luc Maréchal, Minh Tu Pham. Conception et commande d'un simulateur haptique pneumatique du membre inférieur. 3ème Congrès Annuel de la SAGIP, May 2025, Mulhouse, France. hal-05441596

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Submitted on 5 Jan 2026

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Société d'Automatique,
de Génie Industriel & de Productique

Conception et commande d'un simulateur haptique
pneumatique du membre inférieur

Pierre-Elouan Grolleau¹, Richard Moreau¹, Luc Maréchal², Minh Tu Pham¹

¹ INSA Lyon, Universite Claude Bernard Lyon 1, Ecole Centrale de Lyon, CNRS, Ampère, UMR5005, 69621, Villeurbanne, France

{pierre-elouan.grolleau, richard.moreau, minh-tu.pham}@insa-lyon.fr

² SYMME, University Savoie Mont Blanc, Annecy, France

Luc.Marechal@univ-smb.fr

**Mots-clés :** Robotique médicale, muscle pneumatique, simulateur d'apprentissage, haptique

# 1 Introduction

La spasticité musculaire est un trouble du contrôle moteur qui se manifeste par une activation involontaire, continue ou intermittente de certains muscles [3]. Elle engendre des réflexes non voulus, réduisant ainsi la capacité du patient à bouger librement ses membres [4]. La spasticité est quantifiée à l'aide de l'échelle d'Ashworth Modifiée (MAS) [2] et est évaluée par une mobilisation rapide de l'articulation sur toute son amplitude par le kinésithérapeute. La formation des kinésithérapeutes reposant sur la manipulation directe des patients, l'utilisation d'un simulateur pourrait donc constituer une alternative plus sûre pour l'apprentissage didactique de ces gestes complexes, particulièrement dans un contexte de pénurie de ressources et de personnel médical. Ce simulateur devrait répondre aux exigences suivantes : permettre une grande amplitude de mouvement et d'effort, offrir une excellente réactivité, produire des forces importantes et avoir une masse semblable à celle d'un membre inférieur. Pour répondre à ce besoin, nous adoptons une approche innovante en rupture avec les solutions existantes : alors que les précédents simulateurs, dédiés aux membres supérieurs, utilisaient des actionneurs électriques ([5], [6]), nous avons choisi d'exploiter des muscles pneumatiques pour le membre inférieur.

Dans la seconde partie, nous aborderons les méthodes mises en place pour reproduire les mouvements et les efforts impliqués dans une évaluation MAS. La troisième partie présentera des résultats préliminaires, et enfin, la dernière partie sera consacrée à la conclusion et aux perspectives de ce travail.
## 2 Méthode

Le prototype est constitué d'une structure en profilé aluminium, de deux muscles pneumatisques montés en antagonistes, et d'un pied en coque 3D (voir Figure 1). La structure en aluminium représente les segments osseux et les articulations sont des liaisons pivots. Des capteurs sont également intégrés afin de fournir un retour d'information : un capteur de force et un capteur de pression Festo pour chaque muscle, ainsi qu'un capteur d'angle numérique placé au niveau de la liaison pivot (voir Figure). Les actionneurs pneumatiques type McKibben [7] ont été choisis pour leur biomimétisme, tant sur le plan physique que comportemental, ainsi que pour leur capacité à produire des efforts importants. Montés en antagonistes, ils permettent d'atteindre de grandes amplitudes de mouvement (environ 80°) et de générer des couples articulaires allant jusqu'à 10 N.m. Dans le cadre du développement du simulateur, seule l'articulation de la cheville est commandée dans un premier temps, les autres articulations étant laissées libres. Enfin, le contrôle du système repose sur une commande non linéaire linéarisante, combinant une boucle ouverte basée sur le modèle du muscle pneumatique et une boucle fermée de régulation permettant de piloter le couple.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIG. 1 – Modèle 3D</figcaption></figure>

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIG. 2 – Installation des Capteurs</figcaption></figure>

En orange : Capteur d'angle

En rouge : Capteurs de forces

En violet : Capteurs de pression

## 3 Résultats et Analyse

Nous avons ainsi pu concevoir un simulateur opérationnel suivant ce schéma fonctionnel (voir Figure 3). Cette structure permet de traduire un comportement désiré en variation de tension à fournir à la servolvalve.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIG. 3 – Schéma bloc de commande</figcaption></figure>

Pour garantir une utilisation du simulateur aussi réaliste que possible, l'expertise d'un kinésithérapeute a été sollicitée. Pour cet essai, cinq scénarios lui ont été proposés (voir Tableau 1). Pour chaque scénario, il devait évaluer la résistance ressentie à l'aide des cotations d'Ashworth. En fonction des retours obtenus, des ajustements ont été effectués sur certains paramètres afin de définir empiriquement les plages de fonctionnement du simulateur.
<table><caption>TAB. 1 – Scénarios testés lors de l'essai</caption><thead><tr><td></td><td>Définition</td></tr></thead><tbody><tr><td>N°1</td><td>La résistance augmente en rampe linéaire</td></tr><tr><td>N°2</td><td>La résistance apparait brutalement</td></tr><tr><td>N°3</td><td>La résistance apparait après le dépassement d'un seuil d'angle et reste constante jusqu'à la fin du mouvement</td></tr><tr><td>N°4</td><td>La résistance apparait après le dépassement d'un seuil de vitesse et disparait dès que le mouvement passe en dessous de ce seuil ≃ MAS1 / MAS1+</td></tr><tr><td>N°5</td><td>La résistance apparait après le dépassement d'un seuil de vitesse et reste constante jusqu'à la fin du mouvement ≃ MAS2 / MAS3</td></tr></tbody></table>

Les premiers retours du kinésithérapeute, ainsi que les comparaisons avec les données de la littérature, ont confirmé que les amplitudes et les efforts produits par le simulateur sont cohérents avec les caractéristiques de la spasticité. Cet essai a également révélé certaines limites du prototype, notamment un manque de réactivité et des difficultés à reproduire les extrêmes de l'échelle d'Ashworth, à savoir la cotation la plus faible (MAS 0) et la plus élevée (MAS 4).

## 4 Conclusions et perspectives

Le simulateur et les scénarios testés lors de ce premier essai permettent de reproduire certaines caractéristiques typiques de la spasticité (amplitude, couples) tout en mettant en lumière quelques limites. Les perspectives du projet incluent l'ajustement précis de l'amplitude nécessaire, l'amélioration de la réactivité du prototype et l'optimisation des scénarios de commande. Ces modifications aboutiront à une version plus aboutie du simulateur, qui sera soumise à l'avis du kinésithérapeute. La suite du projet consistera en la conception de l'articulation du genou et des muscles associés (quadriceps et ischio-jambiers).

## Références

[1] Ansari, N. N., Naghdi, S., Arab, T. K., & Jalaie, S. (2008). The interrater and intrarater reliability of the Modified Ashworth Scale in the assessment of muscle spasticity: Limb and muscle group effect. Neurorehabilitation, 23(3), 231-237. https://doi.org/10.3233/nre-2008-23304

[2] Bohannon, R. W., & Smith, M. B. (1987). Interrater Reliability of a Modified Ashworth Scale of Muscle Spasticity. Physical Therapy, 67(2), 206-207. https://doi.org/10.1093/ptj/67.2.206

[3] Boulard, C., & Gautheron, V. (2021). Spasticité chez l'enfant paralysé cérébral : quelle définition pour quelle évaluation clinique? Motricité Cérébrale, 42(3), 64-74. https://doi.org/10.1016/j.motcer.2021.07.001

[4] Cha, Y., & Arami, A. (2020). Quantitative Modeling of Spasticity for Clinical Assessment, Treatment and Rehabilitation. Sensors (Basel, Switzerland), 20(18), 5046. https://doi.org/10.3390/s20185046

[5] Kong, J., Kwon, Y., & Yi, H. (2021). Development of 6 DOF Upper-Limb Patient Simulator for Hands-On Rehabilitation Education. IEEE Transactions On Medical Robotics And Bionics, 3(1), 204-209. https://doi.org/10.1109/tmrb.2021.3052581

[6] Park, J., Lee, K., Yoon, Y., Son, E., Oh, J., Kang, S. H., Kim, H., & Park, H. (2017). Development of elbow spasticity model for objective training of spasticity assessment of patients post stroke. ICORR, 192, 146-151. https://doi.org/10.1109/icorr.2017.8009237

[7] Tondu, B. (2021). Towards an efficient inverse static model of a Festo actuator made of two antagonist muscles for hybrid control of its position and stiffness. arXiv (Cornell University). https://doi.org/10.48550/arxiv.2104.13167