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# Robotique d'assistance : conception et commande pour l'autonomie en fauteuil roulant électrique

Marie Babel, Sylvain Guégan, Louise Devigne

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## To cite this version:

Marie Babel, Sylvain Guégan, Louise Devigne. Robotique d'assistance : conception et commande pour l'autonomie en fauteuil roulant électrique. Les Techniques de l'Ingenieur, 2025, pp.1-45. 10.51257/a-v1-s7794. hal-05116178

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Submitted on 17 Jun 2025

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# Robotique d'assistance : conception et commande pour l'autonomie en fauteuil roulant électrique

## Assistive robotics: the autonomy in a power wheelchair

par Marie BABEL

Professeure des Universités
Univ Rennes, INSA Rennes, IRISA, Inria, CNRS - Rennes, France

par Sylvain GUÉGAN

Maître de Conférences
Univ Rennes, INSA Rennes, LGCGM, Rennes, France

par Louise DEVIGNE

Ingénieure de recherche biomédicale
Univ Rennes, INSA Rennes, IRISA, Inria, CNRS - Rennes, France

**Résumé** : Les solutions robotiques peuvent répondre au besoin de compenser des déficiences, mais il est indispensable de prendre en compte de la finalité clinique et d'usage et de les co-concevoir avec les usagers pour qu'elles soient adaptées et pour en éprouver l'acceptabilité. Nous aborderons dans cet article les étapes nécessaires à leur conception, en particulier appliquées à l'assistance à la navigation en fauteuil roulant électrique, pour laquelle il s'agit d'éviter les obstacles mais aussi d'intégrer des fonctionnalités plus complexes telles que l'assistance semi-autonome ou la navigation dite sociale. Dans ce cadre, l'interface physique humain-robot et la détection d'intention revêt une importance cruciale.

**Abstract** : Robotic solutions can meet the need to compensate for deficiencies, but it is essential to take into account the clinical and usage purpose, and to co-design them with users to ensure they are adapted and to test their acceptability. In this article, we will address the development process of these systems, particularly as applied to navigation assistance for power wheelchairs, where the goal is to avoid obstacles, but also to integrate more complex functionalities such as semi-autonomous assistance or social navigation. In this context, the physical human-robot interface and intention detection are of crucial importance.

**Mots-clés** : Aide à la mobilité en fauteuil roulant électrique, Robotique d'assistance, Handicap, Interfaces physiques humain-robot, Simulateur multisensoriale

**Keywords** : Mobility assistance in power wheelchair, Assistive Robotics, Disability, Human-Robot Physical Interfaces, Multi-sensory simulator
# Table des matières

<table><tr><td>1 Des outils robotiques pour le handicap : de la co-création à l'étude clinique</td><td>4</td></tr><tr><td>1.1 Répondre au besoin, personnaliser : conception centrée utilisateur</td><td>4</td></tr><tr><td>1.2 La robotique d'assistance</td><td>6</td></tr><tr><td>1.3 De l'évaluation technique à l'essai clinique</td><td>8</td></tr><tr><td>1.4 Assistance à la mobilité : exemple du Fauteuil Roulant Intelligent</td><td>9</td></tr><tr><td>2 Concevoir une assistance à la navigation</td><td>10</td></tr><tr><td>2.1 Modélisation du système robotique</td><td>11</td></tr><tr><td>2.2 Instrumentation du système robotique pour la perception de l'environnement</td><td>14</td></tr><tr><td>2.3 Représenter l'environnement pour se déplacer</td><td>15</td></tr><tr><td>2.4 Définition de la loi de commande</td><td>16</td></tr><tr><td>2.5 Naviguer pour se déplacer : quelles stratégies ?</td><td>19</td></tr><tr><td>2.6 Faire levier sur les capacités résiduelles : la commande partagée</td><td>21</td></tr><tr><td>2.7 Définir une interface physique humain-robot adaptée</td><td>26</td></tr><tr><td>3 Améliorer l'apprentissage à la conduite de fauteuil</td><td>28</td></tr><tr><td>3.1 Simulation et apprentissage</td><td>29</td></tr><tr><td>3.2 Spécificités d'un simulateur de conduite de FRE</td><td>30</td></tr><tr><td>3.3 Un entraînement multisensoriel à la conduite</td><td>31</td></tr><tr><td>3.4 Vers un usage clinique réaliste</td><td>33</td></tr><tr><td>3.5 Renforcer l'immersion : incorporation de la foule</td><td>35</td></tr><tr><td>4 Conclusion</td><td>37</td></tr></table>

# Introduction

Les personnes en situation de handicap sont confrontées à diverses situations et conditions individuelles, tout en partageant le même défi : être aussi indépendantes et autonomes que possible pour leurs activités quotidiennes. Ces deux notions ne sont cependant pas à confondre. L'autonomie renvoie à la capacité de prendre des décisions et d'agir selon ses propres choix, tandis que l'indépendance désigne la capacité à faire seul, sans dépendre de l'aide d'autrui. Ces deux concepts sont essentiels et jouent un rôle central dans notre société pour permettre aux individus de vivre une vie pleine et enrichissante malgré les limitations qu'ils peuvent rencontrer. Être autonome et indépendant peut s'appuyer sur des adaptations dans l'environnement, des dispositifs d'assistance, un soutien social et émotionnel, ainsi que des opportunités éducatives et professionnelles inclusives pour favoriser une participation active dans la société.
Le handicap est défini comme une limitation substantielle, durable voire permanente, d'une ou plusieurs fonctions physiques, sensorielles, mentales, cognitives ou psychiques. Parmi les divers types de handicap, on retrouve le handicap moteur, qui peut impacter la mobilité et les gestes quotidiens; le handicap visuel, altérant la perception visuelle et la navigation dans l'environnement; le handicap auditif, rendant difficile la communication et l'accès à l'information sonore; le handicap psychique, affectant la santé mentale et le bien-être émotionnel; la déficience intellectuelle, limitant les capacités cognitives et l'apprentissage; ainsi que les maladies invalidantes, telles que les maladies chroniques ou neurologiques, qui peuvent entraîner des limitations fonctionnelles significatives.

La rééducation et la réadaptation sont essentielles pour favoriser l'autonomie des personnes en situation de handicap et améliorer leur qualité de vie. La rééducation et la réadaptation forment un continuum qui est personnalisé et adapté en fonction des difficultés ou incapacités rencontrées. On distingue cependant les notions de rééducation et de réadaptation : la rééducation vise à récupérer les fonctions ou à freiner leur détérioration grâce à des séances d'entraînement adaptées et actives alors que la réadaptation est destinée aux affections chroniques, acquises ou évolutives, et a pour objectif de permettre une gestion autonome des activités quotidiennes et de favoriser le retour à domicile. La réadaptation repose sur des aides humaines et organisationnelles pour permettre la compensation des déficiences, mais aussi sur des outils technologiques de suppléance ou de compensation.

Les dispositifs d'assistance, qu'ils soient technologiques, sociaux ou organisationnels sont au cœur du processus de rééducation et de réadaptation et doivent être adaptés à un large éventail de besoins tout en étant personnalisables et adaptables aux capacités et incapacités de chacun. Les dispositifs technologiques sont classiquement des aides techniques, utilisées pour la rééducation (par exemple un exosquelette de rééducation de la marche, un dispositif de neurostimulation ou de télé-rééducation), et pour la compensation ou la suppléance (par exemple, un déambulateur, une orthèse, une prothèse ou un fauteuil roulant).

La mobilité est un enjeu majeur qui conditionne la capacité à se déplacer de manière autonome, et influe sur la participation sociale. Dans ce contexte, les dispositifs robotiques d'assistance à la mobilité sont conçus pour aider les utilisateurs à se déplacer plus facilement et en toute sécurité. En particulier, l'enjeu d'une assistance robotique à la navigation en fauteuil roulant électrique est déterminant pour réduire les risques d'accidents et faciliter la conduite, afin de rendre accessible l'usage d'un fauteuil à des personnes qui n'en ont à ce jour pas la possibilité.

Les aides techniques utilisées par les personnes concernées peuvent être insuffisantes ou peu adaptées à leurs besoins spécifiques, conduisant au mésusage, voire à l'abandon. Ces difficultés d'usage impactent fortement l'autonomie, l'indépendance et la qualité de vie de leurs usagers. Il est donc indispensable de concevoir des solutions robotiques adaptées, personnalisées et dont l'acceptabilité a été éprouvée, dans l'objectif de compenser les déficiences, tout en s'appuyant sur les capacités résiduelles si elles existent. Ainsi, la prise en compte de tous les acteurs est un élément clef pour mener des travaux de recherche novateurs et pertinents, centrés sur le besoin des utilisateurs. Cette démarche de co-création doit être intégrée dès la définition du cahier des charges et se poursuivre jusqu'à l'essai clinique en vue d'une utilisation dans la vie quotidienne.

Du point de vue robotique, il s'agit donc de concevoir un robot dédié ou de robotiser des dispositifs médicaux. Cet article concentre sur l'assistance robotique à la mobilité, en illustrant les propos à partir d'outils d'assistance à la conduite de fauteuil roulant électrique. Les aides robotiques à la mobilité reposent typiquement sur des concepts tels que la commande partagée,
les interactions humain-robot, la navigation sécurisée. Pour les fauteuils roulants électriques, l'accent est désormais mis sur la robotisation des dispositifs médicaux existants afin de fournir une assistance personnalisée, adaptée aux besoins spécifiques de chaque utilisateur. Il ne s'agit plus simplement d'éviter les obstacles, mais d'intégrer aussi des fonctionnalités beaucoup plus complexes, telles que l'assistance « assist-as-needed » ou la navigation sociale. Dans ce contexte, l'interface physique humain-robot revêt une importance cruciale, tout comme la détection d'intention.

Il est essentiel de noter que l'acceptabilité et l'usage d'un fauteuil roulant électrique, possiblement couplé à un système d'assistance, nécessite un processus d'apprentissage sous la responsabilité des cliniciens. Cependant, en fonction des déficiences, il peut être difficile, voire impossible de mener des essais en toute sécurité dans des conditions de vie quotidienne. Une réponse consiste en la conception de simulateurs, qui jouent alors un rôle important dans le parcours d'appropriation du fauteuil, en offrant un environnement virtuel permettant aux primo-accédants de prendre en main le dispositif jusqu'à tester, pour les plus expérimentés, différents scénarios, y compris des situations potentiellement risquées.

Nous aborderons ainsi dans cet article les étapes nécessaires à la conception d'outils d'assistance, tout en insistant sur la nécessité de réfléchir dès le début de l'étude à la finalité clinique et d'usage afin de répondre aux besoins utilisateur et aux questions éthiques en lien avec la conception d'un dispositif médical technologique.

# 1 Des outils robotiques pour le handicap : de la co- création à l'étude clinique

Les aides techniques sont des outils essentiels qui peuvent apporter une assistance physique, psychique, cognitive, sensorielle ou sociale aux personnes en situation de handicap. L'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) a estimé qu'une personne sur trois, soit plus de 2,5 milliards de personnes dans le monde, a besoin d'au moins une aide technique [1]. Dans ce contexte, la robotique d'assistance se développe et vise à s'intégrer dans les processus de rééducation et de réadaptation. Les usagers de ces dispositifs sont les utilisateurs au sens large, c'est-à-dire les personnes en situation de handicap, leur entourage, le personnel soignant, les médecins (qui sont les prescripteurs), les thérapeutes, les aidants, etc. [F0247].

Cette section propose ainsi d'aborder dans un premier temps la conception centrée utilisateur qui implique toutes les parties prenantes dans la co-construction de solutions technologiques d'assistance. Puis nous présentons les enjeux de la robotique d'assistance en mettant en lumière la différence de stratégies de conception inhérente à l'application recherchée de l'assistance robotique en rééducation ou en réadaptation. Ensuite, nous détaillons les spécificités de l'évaluation de ces solutions de robotique d'assistance notamment les particularités et les enjeux depuis l'évaluation technique jusqu'aux essais cliniques et d'usage. Enfin, nous présentons les enjeux de la robotisation d'un fauteuil roulant électrique (FRE) pour l'assistance à la navigation.

## 1.1 Répondre au besoin, personnaliser : conception centrée utilisateur

Les technologies d'assistance pour la compensation du handicap ne sont pertinentes que si elles sont adoptées par les usagers et qu'elles parviennent à éviter l'écueil de l'abandon après leur acquisition. Leur efficacité repose sur leur capacité à répondre aux besoins spécifiques des personnes, mais aussi sur une appropriation réelle et durable par les utilisateurs. En effet,
une solution, aussi performante soit-elle, perd son utilité si elle est rapidement abandonnée en raison d'une inadéquation perçue, une complexité d'utilisation, ou un manque de suivi post-acquisition.

Il est ainsi nécessaire de prendre en compte, dès les premières étapes de conception, les problématiques liées à l'adoption et à la pérennisation des technologies d'assistance. Cela passe par une identification précise des besoins (c'est-à-dire la problématique émergente à laquelle peut répondre la technologie) et des attentes des usagers, en s'appuyant sur une analyse approfondie de leur projection dans l'usage, tant *a priori* (acceptabilité) qu'*a posteriori* (acceptation) [2]. Une démarche de conception centrée sur l'utilisateur se révèle ici essentielle : elle permet d'associer les usagers tout au long du processus, depuis l'idéation jusqu'aux phases de tests et d'évaluation itérative. Cette approche vise à identifier les facteurs influençant l'intention d'usage, tout en détectant dès les premières étapes les éventuels freins ou obstacles à l'adoption. En intégrant l'usager dans ce dialogue continu, il devient possible de concevoir des solutions adaptées non seulement à leurs besoins fonctionnels, mais aussi à leurs attentes en termes de facilité d'usage, de pertinence dans leur quotidien et de valeur ajoutée perçue. Cette méthodologie facilite le transfert technologique de ces solutions vers leur déploiement et intégration (appropriation) en appuyant l'intégration effective des solutions dans les environnements réels des usagers.

Le défi est alors de répondre à une double exigence : développer des technologies à la fois génériques et personnalisables, à destination d'une population très hétérogène. La diversité des handicaps et des situations rend chaque besoin unique, ce qui exclut toute standardisation des technologies développées. Pourtant, il est économiquement et techniquement impossible de concevoir une multitude de dispositifs entièrement individualisés, tant en termes de coûts de fabrication que de maintien à long terme. Dans ce contexte, l'étude des besoins et de la projection dans l'usage repose sur l'expression des attentes spécifiques des usagers impliqués dans la démarche de conception. Ces besoins, bien qu'individuels, doivent inspirer des solutions technologiques qui offrent des fonctionnalités génériques, tout en restant modulables et adaptables. Ces technologies doivent être pensées pour s'ajuster aux usages particuliers d'un grand nombre d'utilisateurs grâce à des options de personnalisation et de paramétrage.

Cette approche de conception collaborative et participative peut être coordonnée par les Living Labs. Ces espaces de co-création facilitent les interactions entre chercheurs, concepteurs, thérapeutes, médecins et utilisateurs finaux, permettant une confrontation directe des technologies avec les réalités du terrain. Le processus itératif de conception au sein des Living Lab se structure en cinq phases : planification, conception, prototypage, développement et déploiement.

> Un Living Lab est un laboratoire d'innovation ouverte. L'utilisateur est placé au centre du dispositif afin d'imaginer, développer et créer des services ou des outils innovants qui répondent aux attentes de tout un chacun. Ces espaces marquent l'émergence d'un nouveau modèle d'innovation, où les individus ne se limitent plus au rôle d'utilisateurs, mais deviennent des acteurs et collaborateurs actifs.

A chaque étape de conception, prototypage et développement, plusieurs itérations des 4 activités suivantes sont nécessaires jusqu'à satisfaction de l'évaluation [3] :

- la **co-création** permet de créer des solutions en impliquant toutes les parties prenantes;

- l'**exploration des usages** permet d'analyser les comportements lors de l'usage ainsi que la possibilité de créer de nouveaux usages;

- les **expérimentations** permettent ensuite de tester les usages auprès des utilisateurs
finaux dans des conditions réalistes ou réelles ;

— l'évaluation vise à mesurer l'utilité et la pertinence des solutions envisagées, en tenant compte de leur ergonomie, de leur accessibilité et de leur impact sur la qualité de vie des usagers. Cette évaluation s'intéresse également à la signification d'usage pour les utilisateurs, en s'assurant que les solutions proposées apportent des bénéfices tangibles en matière de confort, de rééducation ou d'assistance.

Cette méthodologie de conception centrée sur l'utilisateur, fondée sur l'approche participative des Living Labs, constitue un cadre idéal pour co-créer des technologies d'assistance adaptées aux besoins réels. Elle garantit une meilleure adéquation des solutions technologiques avec les usages et attentes des utilisateurs. La conception centrée sur l'utilisateur est particulièrement pertinente pour le développement de solutions robotiques d'assistance. En effet, au-delà de la nécessité d'optimiser le développement au regard de l'adéquation avec les besoins et de leur coût financier, ces technologies doivent surmonter les craintes ou les réticences liées aux représentations qu'elles suscitent, ainsi que des questions éthiques concernant leur utilisation et leur déploiement.

## 1.2 La robotique d'assistance

La robotique d'assistance vise à relever le défi de l'aide à la mobilité afin d'offrir un gain d'autonomie pour les personnes ayant des déficiences physiques et qui ne peuvent se déplacer sans assistance motorisée. Dans ce domaine, les stratégies de conception varient selon qu'il s'agisse de rééducation ou de réadaptation, notamment en ce qui concerne la plateforme technologique sur laquelle la solution se développe. En effet, bien que la rééducation et la réadaptation forment un continuum qui permet d'améliorer la qualité de vie et l'autonomie des personnes en situation de handicap, ces deux approches impliquent des choix technologiques et des stratégies de conception sensiblement différents. Ces différences s'expliquent par des variations fondamentales dans les objectifs, les priorités et les contextes d'utilisation propres à chaque approche.

Dans le cadre de la rééducation, qui consiste à entraîner de manière répétitive des fonctions perdues ou altérées afin de les récupérer et se réalise dans le contexte médical avec l'accompagnement de thérapeutes, il est courant de concevoir un robot dédié, spécifiquement conçu pour la récupération fonctionnelle. Les dispositifs développés visent généralement à stimuler, renforcer ou réapprendre des mouvements spécifiques en exploitant les mécanismes de plasticité du corps humain, comme la neuroplasticité. Ces solutions sont adaptées à un usage en milieu médical et sont souvent conçues pour être utilisées sous supervision médicale et dans des environnements contrôlés, tels que des centres de soins ou de réhabilitation. Elles peuvent être configurées par des thérapeutes pour répondre aux besoins précis de chaque séance en fonction des besoins de rééducation de chaque patient. L'accent est mis sur des solutions ciblées qui sont intégrées dans des programmes de rééducation, limités dans le temps. Un exemple typique est l'exosquelette de rééducation, qui aide un patient à retrouver progressivement des capacités de marche en ciblant les muscles et mouvements spécifiques affectés par une lésion.

En revanche, la réadaptation, qui s'inscrit dans le quotidien en dehors du cadre médical, vise à fournir les outils permettant une vie aussi autonome que possible. Elle privilégie la robotisation d'aides techniques existantes, sélectionnées pour répondre aux besoins spécifiques de chaque individu.
La réadaptation se définit comme un ensemble de procédures visant à permettre aux personnes avec handicap d'atteindre et/ou de maintenir de façon optimale un fonctionnement physique, intellectuel, psychologique et/ou social. La réadaptation utilise un champ étendu d'activités : soins médicaux, activités physiques, soins psychologiques, activités pédagogiques et techniques. WHO/OMS. Rapport mondial sur le handicap. Genève : Editions de l'OMS, 2012.

Les solutions dédiées à la réadaptation doivent être accessibles, paramétrables et adaptées à un usage quotidien à long terme, car elles visent à compenser des limitations définitives ou évolutives. Une approche universelle n'étant pas envisageable, la personnalisation est essentielle pour garantir l'usage. La robotisation d'une base technologique déjà éprouvée permet de lever un obstacle majeur dans la conception de dispositifs innovants pour la réadaptation : leur classification en tant que dispositifs médicaux. En s'appuyant sur des aides techniques déjà reconnues et homologuées, la robotisation évite de redéfinir entièrement les cadres réglementaires, ce qui réduit significativement les coûts de développement et évite l'écueil du dispositif unique qui, par définition, ne convient pas à la plupart des usagers. Plutôt que d'investir dans un robot dédié, souvent coûteux et potentiellement non adapté à leurs besoins spécifiques, ou à l'évolution des usagers, il est préférable de concevoir un "add-on" robotique qui vient compléter leur aide technique actuelle, déjà configurée pour leur handicap. Cette approche assure une continuité dans l'utilisation des dispositifs familiers, tout en demandant un investissement moindre aux systèmes de santé ou aux utilisateurs eux-mêmes. Cela garantit que la solution robotisée s'intègre directement et efficacement dans la vie quotidienne, sans imposer un changement radical ni l'apprentissage d'un tout nouveau système.

De ce fait, en robotique d'assistance, deux choix s'offrent aux concepteurs : utiliser un système technologique existant et le robotiser, ou concevoir un robot entièrement nouveau. Pour la réadaptation, la robotisation d'aides techniques existantes est souvent privilégiée, car chaque utilisateur nécessite une configuration spécifique, et un dispositif unique ne peut répondre à la diversité des besoins. En rééducation, il est possible de concevoir un robot dédié, dans la mesure où, même si cela est plus coûteux, le financement revient aux centres spécialisés plutôt qu'aux individus. Ces centres font l'acquisition du robot pour l'utiliser avec plusieurs de leurs patients lors des séances de rééducation et peut être paramétré par des thérapeutes en fonction du programme de soin.

Cet article se concentrera donc sur la robotique d'assistance pour la réadaptation, un domaine qui nécessite de prendre en compte la spécificité de la robotisation d'un Dispositif Médical (DM) existant, et les contraintes technologiques et réglementaires associées. Cette robotisation doit prendre en compte l'aspect paramétrable tant sur le plan du hardware que des algorithmes pour s'adapter aux spécificités de chaque aide technique et de chaque utilisateur. En réadaptation, un seul modèle de robot ne pouvant satisfaire l'ensemble des besoins, une approche flexible, modulable et personnalisée des technologies d'assistance est donc indispensable. Le robot d'assistance doit également être conçu pour s'intégrer dans le quotidien des utilisateurs. Cela signifie que ces solutions doivent être capables de s'adapter non seulement à des besoins individuels, mais aussi à différents lieux de vie, donc à des environnements variés et changeants : au domicile, au travail, ou dans des espaces publics. Les aspects liés à la conception de solutions robotiques d'assistance adaptées à la réadaptation seront explorés dans les sections suivantes au travers de l'assistance robotique à la navigation en fauteuil roulant électrique.
Un Dispositif Médical (DM) correspond à tout instrument, appareil, équipement, ma-
tière, produit, y compris les accessoires et logiciels, utilisé seul ou en association, à des
fins médicales chez l'homme, et dont l'action principale voulue n'est pas obtenue par des
moyens pharmacologiques, immunologiques ou métaboliques. Agence Nationale de Sécurité
du Médicament et des produits de santé.

1.3 De l'évaluation technique à l'essai clinique

La conception de solutions de robotique d'assistance requiert la prise en compte du bénéfice clinique apporté et leur conformité aux exigences applicables aux dispositifs médicaux. Les solutions de robotique d'assistance doivent donc faire l'objet d'une triple évaluation technique, clinique et d'usage, qui s'inscrit dans les processus de conception centrée utilisateur portés par les Living Labs.

La première étape de l'évaluation consiste naturellement en une évaluation technique qui porte sur le fonctionnement des prototypes conçus. Cette phase vise à tester le fonctionnement des prototypes conçus afin d'en éprouver la fiabilité, la robustesse et l'efficacité. Elle représente un prérequis nécessaire pour garantir la performance de la solution d'assistance avant de pouvoir être soumise aux évaluations cliniques et d'usage. Pour obtenir cette première validation, des tests préliminaires sont menés en laboratoire sans participant dans les phases de développement précoces. Ensuite, l'évaluation de la capacité de la solution robotique à fournir une assistance efficace se fait auprès de participants non-cibles de la technologie. Cette évaluation consiste en général à réaliser des tâches définies et standardisées dans un environnement contrôlé. La phase d'expérimentation avec des personnes non-cibles de la technologie permet également d'évaluer la fatigue induite par l'utilisation de la technologie et la charge cognitive qu'elle demande. Ces évaluations nécessitent d'obtenir l'accord d'un Comité d'Éthique qui, dans le cadre d'une recherche scientifiques effectuée en laboratoire de recherche universitaire, peut-être le comité d'éthique du laboratoire ou de l'université. Ces évaluations permettent de déterminer si la solution est prête pour des tests plus avancés ou si des ajustements technologiques sont nécessaires.

Une fois cette première validation technique obtenue, la solution peut être soumise à des
expérimentations avec des personnes cibles. Des investigations cliniques doivent alors être
menées pour évaluer le bénéfice réel de la solution robotique auprès des usagers : personnes
en situation de handicap, thérapeutes, aidants, cliniciens. Ces investigations visent à mesurer
l'impact de la technologie sur l'assistance fournie au regard de l'autonomie, du confort, et de
la qualité d'expérience. Les résultats de ces investigations fournissent des données permettant
d'éprouver le bénéfice clinique de la solution d'assistance et sa capacité à répondre aux besoins
des utilisateurs finaux. En France, ces investigations cliniques font partie de la Recherche
Impliquant la Personne Humaine (RIPH) qui est encadrée par la loi Jardé (loi n° 2012-300
du 5 mars 2012). Un avis éthique est alors émis par un Comité de Protection des Personnes
(CPP). Dans le cadre de solutions robotiques d'assistance, l'avis d'un CPP prend de plus
en compte l'autorisation de l'Agence Nationale de Sécurité du Médicament et des produits
de santé (ANSM) pour la conduite d'une recherche portant sur un DM. Cette autorisation
nécessite que les prototypes intègrent déjà les exigences de la réglementation européenne
relative aux DM (Medical Device Regulation), tant sur le plan de la réalisation technologique
que de la documentation à produire.

En parallèle de ces expérimentations cliniques, des évaluations d'usage et de projection dans l'usage peuvent être menées. L'évaluation de l'intention d'usage s'inscrit dans le champ des
sciences humaines (psychologie sociale) et peut par exemple s'appuyer sur un modèle prédictif qui questionne l'acceptabilité et l'acceptation de la technologie [4]. Ces évaluations sont en général menées en lien avec les Living Labs. En complément, des essais en environnement réel sont réalisés pour confronter la solution d'assistance conçue à l'usage en situation concrète. De manière générale, ces évaluations peuvent faire l'objet d'études observationnelles prospectives qui nécessitent une approbation par un Comité d'Éthique local (au sein d'un CHU) pour être réalisées.

Ainsi, les solutions de robotique d'assistance sont non seulement technologiquement éprouvées, mais aussi bénéfiques pour les personnes cibles de la technologie. Il est à noter que dès lors que des participants sont impliqués dans les tests, qu'ils soient technologiques, d'usage ou clinique, des autorisations éthiques doivent être obtenues (Comité d'Éthique du laboratoire de recherche ou de l'Université, Comité d'Éthique local, CPP, etc.). La gestion et le traitement des données doivent évidemment être aussi encadrés et respecter la réglementation européenne relative à la protection des données personnelles (Règlement Général sur la Protection des Données). Une attention particulière doit être accordée au traitement des données, en particulier lorsqu'elles incluent des données de santé, y compris celles collectées par des partenaires cliniques.

## 1.4 Assistance à la mobilité : exemple du Fauteuil Roulant Intelligent

La navigation dans des environnements complexes est une problématique centrale en robotique. Elle mobilise la recherche et l'industrie pour concevoir des solutions permettant le déplacement de tous types de robots mobiles. Les avancées technologiques obtenues trouvent aujourd'hui une application naturelle pour les FRE. En effet, la conduite et la manoeuvre d'un FRE sont des tâches complexes qui comportent des risques de collisions, d'accidents ou de chutes. Ces risques représentent un frein majeur à l'utilisation des FRE, en particulier pour les personnes ayant des déficiences cognitives ou sensorielles.

La définition d'une assistance robotique nécessite de réfléchir d'abord sur la plateforme sur laquelle elle sera déployée. La première approche, la plus généralement utilisée dans les laboratoires de robotique, consiste à créer de toutes pièces un FRE robotique à partir d'une base robotique mobile sur laquelle tous les paramètres cinématiques et dynamiques sont maîtrisés, facilitant ainsi la conception de commandes robotiques. Cependant, cette approche ne peut s'adapter à la diversité des configurations de fauteuils possibles, chacune répondant aux besoins mécaniques et ergonomiques variés des usagers : elle complique donc la standardisation d'une solution robotique et ne peut être utilisée en essais cliniques.

L'autre approche consiste donc à la robotisation d'un FRE du commerce. Cette démarche pose de nombreuses contraintes techniques, notamment dans la prise en compte de la diversité des modèles, chacun étant conçu pour répondre à des besoins spécifiques. Il est donc indispensable d'étudier les particularités structurelles du châssis, ainsi que les éléments de carénage et d'enveloppe externe du fauteuil, pour intégrer efficacement la sur-couche matérielle robotique (capteurs, câblage, unités de calcul, etc.). Cette intégration doit garantir la fonctionnalité et la sécurité des composants robotiques sans modifier les structures mécaniques propres à chaque modèle.

En plus des contraintes normatives inhérentes à la robotisation d'un dispositif médical, la robotisation d'une aide technique existante pose des contraintes technologiques. En particulier, pour un FRE, l'interfaçage avec l'électronique existante pour en prendre le contrôle est particulièrement complexe : seules les données d'entrée de l'interface de contrôle (joystick, etc.) sont disponibles, sans maîtrise directe de la commande des moteurs. Il est donc nécessaire
de modéliser et d'estimer les paramètres de contrôle dynamique de ces moteurs. De plus, la conception mécanique et les comportements cinématique et dynamique sont variables d'un modèle de FRE à l'autre, ce qui complique l'application directe de modèles d'un FRE à un autre. Cela exige le développement d'algorithmes robotiques reposant sur des modèles génériques représentatifs des comportements cinématique et dynamique, définis par un ensemble restreint de paramètres [5].

En résumé, si la création sans base préalable d'une aide technique robotique dédiée peut sembler la solution la plus évidente pour répondre à des situations de handicap, celle-ci ne permet pas de couvrir la diversité des besoins des usagers. A l'inverse, bien que la robotisation d'un fauteuil du commerce soit plus appropriée d'un point de vue utilisateur, cette approche génère des défis scientifiques (modélisation, estimation des paramètres de contrôle du système, etc.) qu'il convient de lever en amont de la définition d'une assistance à la navigation. Ces défis incluent notamment la nécessité d'intégrer des systèmes de perception robustes, capables de fonctionner dans des environnements variés, et de développer des algorithmes de commande adaptatifs qui garantissent une navigation sûre et efficace. La réussite de cette intégration repose sur une compréhension approfondie des interactions entre l'usager, le fauteuil robotisé et l'environnement, ainsi que sur une validation rigoureuse des solutions proposées dans des conditions réelles d'utilisation.

## À retenir

- La prise en compte des besoins réels des utilisateurs via une méthodologie de conception centrée utilisateur et des contraintes liées à la robotique d'assistance jusqu'à l'évaluation clinique conduit à privilégier le développement de solutions de robotisation d'aides techniques déjà existantes.

- La robotisation des FRE permet d'enrichir leurs fonctionnalités et constitue un compromis entre l'acceptabilité essentielle à l'usage et la difficulté à définir des outils d'assistance sur un système robotique mal caractérisé.

## 2 Concevoir une assistance à la navigation

La conception d'une solution robotique d'assistance ayant vocation à être utilisée en réadaptation requiert de comprendre l'intention de l'usager pour l'intégrer dans les algorithmes de commande. Cette intention est intrinsèquement complexe à obtenir, dans la mesure où la conduite d'un FRE nécessite de prendre en compte plusieurs niveaux de planification de trajectoire, à l'instar des autres véhicules [6] :

- stratégique : l'usager choisit sa destination et le trajet;

- tactique : l'usager détermine les mouvements à opérer en direction de la destination finale en fonction de sa propre perception de la situation;

- opérationnel : l'usager réagit instantanément à un événement de l'environnement.

La capacité à déambuler partout en sécurité mobilise ainsi des capacités cognitives, sensorielles, et motrices et nécessite d'appréhender l'ensemble des niveaux de planifications de trajectoire de façon conjointe, tout en tenant compte de facteurs externes (obstacles, présence d'autres personnes dans l'environnement, etc.), et de facteurs interpersonnels ou personnels [7]. Les FRE sont en effet des véhicules qui doivent naviguer dans des environnements non standardisés, riches et diversifiés. L'utilisateur du FRE doit alors éviter des obstacles physiques, naviguer dans des espaces étroits, et se déplacer dans des environnements sociaux dont les dynamiques
sont variables (piétons, vélos, poussettes, voitures, etc.). Toutefois, les utilisateurs de FRE peuvent présenter des déficiences perceptives, sensorielles ou cognitives qui rendent la tâche de navigation en sécurité plus complexe voire impossible.

Pour aider les utilisateurs à gérer ces difficultés, des solutions robotiques peuvent alors assister le déplacement. Une telle assistance robotique représente un défi technologique et scientifique : si elle doit prendre en compte l'intention de l'utilisateur (humain dans la boucle de la commande), elle doit cependant lui laisser autant que possible le contrôle afin de favoriser et stimuler ses capacités restantes lui permettant de diriger son véhicule. L'assistance pour la navigation en FRE peut alors être fournie à différents niveaux, à savoir : une assistance de bas niveau (par exemple, l'assistance au stationnement, le freinage d'urgence automatisé), ou une assistance de haut niveau (par exemple, l'évitement des collisions, les véhicules autonomes détectant les conditions de navigation et les piétons). Du point de vue de la robotique, il faut donc s'interroger sur les stratégies de commande, tout en s'adaptant à la variabilité des conditions, des capacités et des préférences des utilisateurs.

Cette section propose ainsi d'aborder la modélisation cinématique et dynamique des FRE, ainsi que leur instrumentation, éléments nécessaires à la conception des stratégies de commande du FRE. Plus particulièrement, les stratégies de commande réactive et de navigation à long terme seront détaillées selon les cas d'application. Enfin, seront abordées la commande partagée comme outil d'assistance à la navigation qui permet de faire levier sur les capacités résiduelles pour les usagers, ainsi que les interfaces physiques humain-robot adaptées qui fournissent une approche complémentaire aux stratégies d'assistance robotique.

## 2.1 Modélisation du système robotique

Pour pouvoir définir une loi de commande, il est important de modéliser en amont le système robotique. Un FRE est un véhicule à motorisation électrique qui se déplace grâce à un système d'entraînement différentiel sur ses 2 roues motrices. La conception mécanique d'un FRE impose des **contraintes non-holonomes** sur son déplacement : ainsi, il ne peut pas se déplacer latéralement et doit suivre une trajectoire courbée, ce qui complique les manœuvres dans des environnements étroits et encombrés.

Le FRE est modélisé comme un robot de type **unicycle non-holonome** [8][S7755] : il possède deux degrés de mobilité commandables, à savoir la translation longitudinale et la rotation dans le plan.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 1 – FRE standard Quickie Salsa $M^2$.</figcaption></figure>

Selon la disposition et le nombre de roues folles, trois types de FRE existent (à l'exception de certaines configurations plus spécifiques, comme les modèles de type Segway ou ceux équipés
de quatre ou six roues motrices) : les fauteuils à traction et à propulsion, qui ont chacun deux roues folles, et les FRE à six roues, avec quatre roues folles. Les fauteuils à six roues sont adaptés à la conduite en intérieur, grâce à leur grande manoeuvrabilité. En effet, la présence des quatre roues folles permet au FRE de faire des rotations sur place et de réduire l'espace requis pour les manœuvres et les demi-tours. Au contraire, les FRE à quatre roues (traction et propulsion) sont plus enclins à être utilisés en extérieur grâce au diamètre plus important de leurs 2 roues folles, celles-ci étant alors moins impactées par les variations de terrain. Cependant, ces fauteuils présentent le désavantage d'être instables à vitesse élevée [9] à cause du mouvement de pivotement de ces mêmes roues folles [10].

Une roue folle est une roue qui tourne librement sans être entraînée par un moteur ou un autre mécanisme. En robotique mobile, son rôle principal est de supporter une partie du poids du robot. Les roues folles sont des roues dont l'axe de rotation est déporté de l'axe d'orientation (Figure 3). Ce déport permet à la roue de s'orienter lors du mouvement [8] contrairement aux roues fixes.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 2 – Modélisation du FRE.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 3 – Roue centrée et roue décentrée.</figcaption></figure>

Le modèle robotique d'un FRE impose des contraintes cinématiques spécifiques sur le contrôle de la navigation. En d'autres termes, les trajectoires admissibles doivent vérifier les contraintes mécaniques liées au déplacement du FRE. On modélise alors, de façon classique, le fauteuil de type 6 roues (Figure 1) de la façon suivante (Figure 2). Dans le repère monde $\mathcal{F}_0$, la pose du fauteuil est donnée par $\mathbf{q} = [x, y, \theta]^T$, où $(x, y)$ sont les coordonnées du centre de rotation du fauteuil, et $\theta$ son orientation, correspondant à l'angle formé entre le repère monde $\mathcal{F}_0$ et le repère $\mathcal{F}_w$ relatif au fauteuil lui-même. On définit alors $(v_w, \omega_w)$ comme les vitesses longitudinale et de rotation associées à ces mouvements. Elles correspondent à la commande du robot et découlent de la motorisation différentielle du fauteuil. Dans des conditions sans glissement, le modèle cinématique en pose s'exprime alors selon

$$ (1) \qquad v_w = \frac{R}{2}(\omega_R + \omega_L), $$

$$ (2) \qquad \omega_w = \frac{R}{D}(\omega_R - \omega_L), $$

avec $(\omega_L, \omega_R)$ les vitesses angulaires des roues gauche et droite respectivement, $R$ le rayon d'une roue motrice et $D$ la distance entre les deux roues motrices. Cette modélisation cinématique est la plupart du temps suffisante pour la commande du système.

Pour aller plus loin, la **modélisation dynamique** permet quant à elle une analyse approfondie du comportement d'un système robotique. Elle offre une meilleure compréhension des performances, aide à anticiper les effets de diverses configurations ou paramètres. Elle peut
jouer également un rôle dans le développement d'algorithmes de contrôle avancés, dans la mesure où elle permet de prédire le comportement du système robotique et d'optimiser les trajectoires. Dans le cas des FRE, son intégration peut permettre de rendre les trajectoires plus sûres et fluides.

La difficulté réside dans le fait que chaque FRE a un paramétrage dynamique adapté au modèle choisi, et personnalisé en fonction des besoins et des caractéristiques de chaque utilisateur. Ainsi, d'un modèle de FRE à l'autre, des différences significatives sont apportées par les amortisseurs, les roues folles, la flexibilité du châssis, l'usure, etc. En outre, chaque utilisateur a besoin d'un paramétrage personnalisé des vitesses et accélérations (linéaires et en rotation), pour pouvoir s'adapter à plusieurs contextes d'utilisation (conduite en intérieur, conduite en extérieur, etc), tout en tenant compte de ses capacités. Cette réalité d'usage implique une grande hétérogénéité des systèmes pour lesquels une modélisation dynamique précise nécessite un processus d'identification complexe de nombreux paramètres. Il est ainsi préférable de modéliser le comportement de mouvement des FRE de manière générique sur la base d'un ensemble restreint de paramètres capables de caractériser le système au plus proche.

Le modèle dynamique d'un robot mobile à entraînement différentiel, tel que le FRE, est classiquement obtenu en appliquant la deuxième loi de Newton [11, 12] selon

$$ (3) \qquad M\dot{v}_w + C(v_w)v_w + F_{ext} = B\tau, $$

avec

- $\tau$, le vecteur composé des couples des moteurs du FRE;

- $B = \frac{1}{R} \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ D & -D \end{bmatrix}$, la matrice de transformation permettant de passer des couples moteurs aux forces et couples appliqués sur le FRE;

- $M$, la matrice d'inertie du système FRE-utilisateur, obtenue analytiquement à partir des données géométriques et physiques du système, ou estimée expérimentalement grâce à une procédure d'identification dédiée [13];

- $v_w = [v_w \omega_w]^T$ et $\dot{v}_w = [\dot{v}_w \omega_w]^T$, respectivement les vecteurs des vitesses et accélérations du FRE, obtenues à partir de la vitesse de rotation des roues (1) et (2).

- $C(v_w)$, le vecteur des termes de Coriolis et des forces centrifuges;

- $F_{ext} = [F_{ext} \tau_{ext}]^T$, le vecteur des forces $F_{ext}$ et couples $\tau_{ext}$ extérieurs appliqués sur le FRE, regroupant les frottements et les perturbations dues à l'environnement.

Les frottements peuvent être alors estimés par un modèle de Coulomb ou par des méthodes empiriques. Les forces perturbatrices, quant à elles, dépendent d'une multitude de facteurs, comme les irrégularités du terrain, ainsi que certains aspects intrinsèques du FRE qui peuvent ou non être intégrés dans le modèle : pression des roues, comportement des suspensions ou encore des roues folles. Ces dernières, bien qu'elles permettent de suivre des trajectoires non rectilignes, peuvent s'opposer au mouvement du fauteuil avant de s'auto-orienter, notamment lors de changements de direction brusques (avant/arrière typiquement). Ce comportement provoque des déviations de trajectoire intempestives, des accélérations brutales, des collisions. Un modèle cinématique et dynamique des roues folles permet d'anticiper ces mouvements, et de faciliter certaines manœuvres comme la sortie d'un ascenseur en marche arrière [14], mais reste une question ouverte.

Ce modèle dynamique requiert donc des étapes d'identifications des paramètres complexes et souvent peu réalisables. Ainsi, d'autres approchent reposent sur des *lumped models*. Ces modèles analysent les effets des vibrations ressenties par l'utilisateur [15, 16]. Le système est
alors représenté par des masses, des ressorts et des amortisseurs. Le paramétrage de ce modèle est donc largement simplifié par rapport au précédent. L'étude dynamique du comportement dynamique se limite cependant très majoritairement au plan sagittal [5] et n'apporte pas de modèle complet du système.

## 2.2 Instrumentation du système robotique pour la perception de l'environnement

L'instrumentation est une étape clé de la conception de l'assistance robotique car elle définit les informations dont va disposer le système robotique pour interagir avec l'environnement qui l'entoure. En robotique mobile, elle peut être réalisée par l'ajout de capteurs dans l'environnement, ou l'installation de capteurs sur le robot qui peuvent être proprioceptifs ou extéroceptifs.

Dans le cadre de la conception d'une assistance à la navigation en FRE, il est crucial de prendre en compte le besoin des usagers : l'autonomie lors de leurs déplacements pour toutes les activités de la vie quotidienne, quel que soit l'endroit. Cette contrainte n'est donc pas compatible avec des solutions qui utilisent des capteurs positionnés dans l'environnement, puisque, dans ce cas, le robot doit rester dans la zone couverte par les capteurs. Cette section ne traitera donc pas de ce type d'instrumentation.

Les capteurs proprioceptifs sont installés sur le robot et permettent d'obtenir des informations sur son état. Les capteurs extéroceptifs apportent quant à eux des informations exploitables sur l'environnement. Dans le cas spécifique d'un FRE standard, bien qu'il soit possible d'installer des capteurs proprioceptifs intrusifs tels que les odomètres, ceci n'est faisable qu'à des fins de recherche [17]. En effet, l'installation nécessite de modifier la structure mécanique du FRE et altère la composition d'éléments de sécurité, ce qui n'est pas compatible avec les exigences requises pour un dispositif médical. Il est cependant possible d'installer des capteurs proprioceptifs moins intrusifs dans le respect de ces exigences. Par exemple, les centrales inertielles couramment utilisées en robotique mobile sont installables facilement sur un FRE du commerce. Cependant, l'exploitation des données collectées sur ce type de capteur est rendue difficile par les mouvements induits par la complexité du comportement cinématique et dynamique du FRE.

Pour une assistance dans les activités de la vie quotidienne, un FRE doit donc être équipé de capteurs extéroceptifs capables de détecter en temps réel les obstacles, les objectifs de navigation et les dangers potentiels. Ces capteurs doivent avoir une fréquence d'acquisition suffisamment élevée pour garantir la réactivité de l'assistance robotique face aux risques de collision ou de chute ainsi que la précision de la navigation. Il est également important que le traitement des données captées soit d'une complexité maîtrisée, afin de minimiser les délais de calcul.

Le choix du type de capteur est donc central. Lorsqu'il s'agit de détecter des éléments de l'environnement, des capteurs de type caméra, lidar, ultrason, ou Infra-rouge Time-of-Flight (IR-ToF) sont classiquement utilisés. Ces différentes technologies ont toutes des avantages et des inconvénients au regard d'une application robotique (évitement d'obstacles, navigation vers un but, etc.).

- Les caméras offrent une grande richesse d'informations visuelles, permettant de dis- tinguer obstacles, surfaces (murs, trottoirs) et objets (piétons, meubles). Peu coûteuses et faciles à intégrer sur les systèmes robotiques, elles nécessitent cependant une cali- bration fine, souvent mise à mal par les mouvements du fauteuil et de l'usager. Leur efficacité dépend fortement de la lumière ambiante, et le traitement des images néces-
site une puissance de calcul importante, pouvant ralentir la réactivité de l'algorithme d'assistance à la navigation mis en place sur le robot.

- Le Lidar (Light Detection and Ranging) est une technologie basée sur les signaux infrarouge. Ces capteurs fournissent des mesures de distance précises pour cartographier l'environnement, détectant les obstacles à longue distance, même dans l'obscurité. Cependant, ils sont coûteux, volumineux et parfois inefficaces pour détecter les surfaces réfléchissantes ou transparentes. Des données d'images peuvent être complétées par ces données de profondeur (caméras RGB-D) pour améliorer l'estimation des distances aux objets. De nouvelles caméras, comme les caméras événementielles ou omnidirectionnelles, gagnent en popularité. Cependant, leurs données, plus denses et complexes, requièrent des algorithmes sophistiqués, peu embarquables à l'heure actuelle.

- Les capteurs ultrasonores ont l'avantage d'être peu coûteux et faciles à intégrer dans un système robotique. Ils fonctionnent indépendamment des conditions de lumière et sont efficaces à courte distance. Toutefois, ils présentent une "zone morte" due à leur transducteur, une portée limitée, et peuvent être affectés par les bruits environnementaux ou la nature des surfaces réfléchissant le son.

- Les IR-ToF (Time-of-Flight) mesurent la distance en calculant le temps que met la lumière à revenir après avoir été émise, et sont donc robustes à la couleur de l'objet perçu. Ils génèrent des cartes de profondeur en temps réel, avec une bonne précision à courte et moyenne distance. Peu coûteux et robustes aux réflexions indésirables, ils fonctionnent bien dans des conditions d'éclairage variées, mais leur portée est limitée à quelques mètres, et leur précision peut diminuer lorsque les objets captés sont à longue distance.

Une fois les capteurs choisis, la problématique de l'instrumentation d'un FRE se pose. Elle fait partie intégrante de la réflexion à mener pour concevoir une solution d'assistance robotique cohérente avec les besoins émanant de l'usage. Tout d'abord, il ne faut en aucun cas modifier l'empâtement du FRE afin de préserver sa maniabilité et limiter les risques de casse, notamment dans des environnements étroits ou encombrés (couloirs, passages de porte, etc.) où le FRE doit naviguer avec précision. Un autre point critique est la robustesse des capteurs face aux conditions d'utilisation souvent exigeantes des FRE : chocs, vibrations, poussière, humidité, mais aussi manipulation du FRE plusieurs fois par jour par du personnel aidant ou soignant. Ces manipulations nécessitent un accès libre à de nombreuses zones amovibles ou rétractables du FRE, et de ne pas gêner les gestes techniques réalisés pour les transferts de la personne. De plus, de nombreuses occultations des capteurs peuvent se produire (manteau, sac à dos, etc.). Les capteurs doivent donc être non seulement protégés physiquement, mais également positionnés de manière stratégique.

> Lors de l'instrumentation d'un FRE spécifiquement pour une tâche d'évitement d'obstacles, la technologie IR-ToF est souvent privilégiée pour percevoir les obstacles en raison de sa capacité à gérer les mesures de proximité avec précision. En effet, les capteurs IR-ToF ne sont pas confrontés à la problématique de zone morte des capteurs ultrasons.

## 2.3 Représenter l'environnement pour se déplacer

Pour se déplacer, le robot s'appuie sur une représentation de l'environnement, spécifique à la tâche de navigation visée (évitement d'obstacle, rejoindre un objectif, etc.). Cette représentation plus ou moins dense de l'environnement peut se faire selon deux approches : établir des éléments de cartographie de l'environnement ou extraire des caractéristiques de l'environnement dans l'espace des capteurs.
La navigation en FRE dans les activités de la vie quotidienne suppose de ne pas se baser sur un *a priori* figé de l'environnement. En effet, un FRE doit pouvoir non seulement naviguer dans n'importe quel espace intérieur ou extérieur, tout en tenant compte des éléments dynamiques (piétons, objets qui changent de place, etc.). Ainsi, les méthodologies de cartographie de l'environnement doivent alors incorporer la notion de mise à jour pour s'adapter à ce type de contextes. Pour ce faire, il est possible d'utiliser des stratégies de fusion de données qui proviennent de différents capteurs, couplées à des techniques capables d'estimer simultanément la position du robot et mettre à jour une carte locale ou globale. Par exemple, des méthodes telles que le SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) renforcent la fiabilité de la navigation [18]. [19][S7785]. Bien que cette approche offre une représentation intuitive et facilement interprétable de l'environnement, l'utilisation de cartes de l'environnement peut présenter des défis en termes de résolution, d'incertitude, de puissance de calcul, et de stockage de l'information.

La représentation sous forme de **grilles d'occupation** (ou occupancy grid) est souvent utilisée pour définir la position de l'obstacle dans l'environnement. Ces grilles divisent l'espace en un nombre fini de cellules, chaque cellule représentant alors une position dans le plan. L'estimation de l'état du système à un instant donné correspond alors à la liste des états de toutes les cellules de la grille d'occupation (état occupé ou libre). Ces grilles sont mises à jour et affinées tout au long du déplacement du fauteuil : pour ce faire, classiquement, des aproches probabilistes sont adoptées. Ces grilles nécessitent cependant de connaître à l'avance, ou de construire au fur et à mesure du déplacement une cartographie (locale ou globale) de l'environnement [20]. De façon connexe, les représentations sous forme de **Diagrammes de Voronoï Généralisés (GVD)** ont été aussi exploitées à des fins de navigation en FRE [21]. Ces diagrammes conduisent à définir un pavage de l'espace, où chaque zone est équidistante aux obstacles. Cette représentation géométrique génère des graphes représentant les chemins les plus éloignés des obstacles : cette propriété est intéressante pour pouvoir ensuite générer des trajectoires sûres. Toutefois, les GVD sont moins adaptés à des environnements dynamiques. Enfin, pour ces deux méthodes, le coût de calcul associé ou la nécessité d'une connaissance *a priori* de l'environnement sont des contraintes fortes à l'usage.

Une autre stratégie de représentation de l'environnement s'appuie les éléments remarquables (obstacles, trottoirs, etc.). Cela est possible par l'extraction directe de caractéristiques représentatives de ces éléments dans l'espace du ou des capteurs. Cela nécessite de faire du traitement du signal et d'image pour interpréter la relation entre ces éléments et la dynamique du FRE.

> Afin de réaliser une assistance à la navigation en FRE de type suivi de couloir, des éléments remarquables peuvent être extraits par des calculs géométriques tels que le calcul de point de fuite dans l'image issue d'une caméra [22].

## 2.4 Définition de la loi de commande

Plusieurs stratégies existent afin de contrôler un robot mobile en se basant sur les types de représentation présentées dans la Section 2.3. Ces stratégies influencent directement la définition de la loi de **commande** appliquée au robot, qui est essentielle pour assurer une assistance à la navigation efficace et adaptée.
La loi de commande est caractérisée par les règles et les algorithmes permettant de définir les actions du robot à partir des informations perçues par les capteurs. Elle permet soit d'agir directement sur les couples des moteurs du FRE (typiquement un PID intégrant le modèle dynamique du FRE), soit de contrôler la pose du FRE (suivi de trajectoire, rejoindre une pose), ou encore d'exprimer les consignes en vitesse selon le modèle cinématique du FRE.

Lorsque l'environnement est représenté sous forme d'éléments plus ou moins denses de cartographie, la loi de commande définie pour la navigation du robot est en général un asservissement en pose. Cette approche consiste à guider le robot en fonction de sa position et de son orientation par rapport à une carte préalablement établie et la planification de sa trajectoire. Dans ce contexte, l'asservissement en pose cherche à minimiser l'écart par rapport à la trajectoire prévue. Cette méthode peut être efficace dans des environnements bien connus et structurés, où une cartographie détaillée est disponible et où les ressources de calcul ne sont pas contraintes. Cependant, ces méthodes nécessitent d'avoir une parfaite connaissance de la géométrie de la trajectoire ou de la position du robot, et ne garantissent généralement pas la convergence du système à la pose désirée.

Lorsque l'environnement est représenté par des caractéristiques extraites directement dans l'espace des capteurs, les lois de commande de type **commande basée capteurs** (ou référencée capteurs) sont utilisées. Ces lois permettent d'ajuster en temps réel le comportement du robot, offrant ainsi une assistance réactive à la navigation. En intégrant les informations fournies par les capteurs, tels que la détection d'obstacles ou les variations de terrain, le robot peut modifier sa vitesse ou sa trajectoire de manière dynamique pour, par exemple, éviter les collisions et naviguer de manière sûre et efficace, même dans des environnements inconnus ou changeants. La commande est soit directement calculée depuis l'espace des capteurs, soit obtenue après reconstruction 3D des éléments de l'environnement-(à condition d'avoir un modèle de cet environnement). L'intérêt est que cela ne nécessite pas de connaître la pose du FRE. En d'autres termes, le robot cherche à rejoindre un objectif qui se situe dans l'espace de ses capteurs [23]. Ce type de contrôle robotique consiste à élaborer des lois de commande sur le mouvement de capteurs. Ainsi, les informations d'un capteur qui sont utilisées dans la boucle de commande, par exemple la distance à un obstacle ou un motif dans une image, notées x, doivent atteindre une valeur désirée x*. Le problème de la commande revient alors à générer les mouvements du capteur permettant de minimiser (x - x*) dans l'espace du capteur. Une telle loi de commande en boucle fermée est donnée par

$$ (4) \qquad \mathbf{v}_s = -\lambda \mathbf{L}_s^+(\mathbf{x} - \mathbf{x}^*), $$

où

- $\mathbf{v}_s = (v_{sx}, v_{sy}, v_{sz}, \omega_{sx}, \omega_{sy}, \omega_{sz})$ est le torseur cinématique du capteur;

- $\lambda$ est le gain qui règle la rapidité de convergence de la loi de commande;

- $\mathbf{L}_s$ est la matrice d'interaction associée à s;

- $\mathbf{L}_s^+$ est la pseudo inverse de $\mathbf{L}_s$, de dimension $n \times k$.

La **matrice d'interaction** est un outil mathématique qui lie la vitesse du capteur, et donc le mouvement du FRE, à l'évolution des caractéristiques extraites dans l'espace de ce capteur selon $\dot{\mathbf{x}} = \mathbf{L}_s \mathbf{v}_s$. Elle est de dimension $k \times n$ où $k$ est le nombre d'informations provenant du capteur et $n$ le nombre de degrés de liberté du capteur.

Pour un FRE, la commande $\mathbf{u} = [v_w \ \omega_w]^T$ est reliée à la variation des informations du capteur $\dot{\mathbf{x}}$ par $\dot{\mathbf{x}} = \mathbf{J}_s \mathbf{u}$. Ainsi, puisque $\dot{\mathbf{x}} = \mathbf{L}_s \mathbf{v}_s$ et $\dot{\mathbf{x}} = \mathbf{J}_s \mathbf{u}$, où $\mathbf{J}_s$ est la jacobienne du
capteur, on obtient

$$ (5) \qquad \mathbf{u} = -\lambda \mathbf{J}_s^+(\mathbf{x} - \mathbf{x}^*) $$

où $J_s^+$ est la pseudo-inverse de Moore-Penrose de la jacobienne du capteur $J_s$ [24]. Ce formalisme présente l'intérêt de ne pas avoir besoin de reconstruire l'environnement dans lequel évolue le FRE [25].

Des schémas de commande avancée tels que la **commande prédictive** (ou *Model Predictive Control*) sont aussi très fréquemment appliqués au cas de la commande d'un FRE [26, 27, 28]. Le principe est le suivant : un modèle du système est utilisé pour prédire son comportement dans le futur, sur un horizon de temps fini. Une fonction de coût, adaptée au problème posé (maximisation du confort, minimisation par rapport à une trajectoire désirée, etc.), est alors minimisée pour déterminer la séquence optimale de commandes. Cette optimisation se fait sous les contraintes physiques, dynamiques ou sur les états du FRE. Ainsi, un nouveau problème d'optimisation est posé à chaque itération de l'algorithme. Cette méthode permet de gérer explicitement les contraintes du système et est robuste aux perturbations ou incertitudes. Toutefois, la difficulté réside alors dans le fait d'avoir un modèle dynamique du FRE suffisant pour résoudre le problème. Ainsi, la commande prédictive est souvent associée à d'autres outils, en particulier l'asservissement référencé capteur [29, 28], ou la linéarisation du modèle [30, 31] afin de diminuer le coût de calcul.

Par ailleurs, naviguer en FRE nécessite de gérer en même temps son déplacement à long terme tout en sécurisant son déplacement localement. Ainsi, il est nécessaire de pouvoir combiner efficacement plusieurs tâches de contrôle, soit en réalisant un enchaînement de plusieurs tâches, soit en les combinant.

L'enchaînement de tâches (ou *task sequencing*) permet de réaliser une tâche globale de navigation en exécutant séquentiellement plusieurs sous-tâches [32, 33]. Cependant, le choix des tâches à enchaîner ainsi que leur ordre doivent être ajustés pour chaque objectif de navigation. La difficulté est alors de déterminer les conditions qui définissent le passage d'une tâche à l'autre. De ce fait, l'enchaînement de tâches ne peut pas toujours s'appliquer à un contexte générique tel que la navigation en FRE dans un environnement non standardisé. Il existe toutefois des travaux basés sur cette approche pour réaliser une tâche de navigation sociale (par exemple rejoindre un groupe de personnes [34]), ou un passage de porte en toute sécurité [22].

Dans [35], une loi de commande basée sur un enchaînement de tâches est utilisée pour contrôler un robot mobile par asservissement visuel. L'idée est de réaliser une tâche de navigation globale qui prend en compte la perte de visibilité. La tâche secondaire de cette commande permet d'éviter un obstacle qui serait détecté, ou de centrer la caméra si aucun obstacle n'est perçu.

En outre, pour assurer sécurité et confort lors de la navigation tout en impliquant l'utilisateur dans la boucle de contrôle, l'idée est de combiner efficacement plusieurs tâches spécifiques. Une méthode classique consiste à utiliser une approche basée sur un **empilement de tâches** (ou *stack-of-tasks*). Cette solution permet de gérer simultanément plusieurs objectifs en hiérarchisant les tâches selon leur priorité, garantissant ainsi la prise en compte des aspects critiques, tels que la sécurité ou l'atteinte d'un objectif [36]. Dans cette méthode, les tâches prioritaires (typiquement celle relative à la sécurité de l'utilisateur) sont toujours respectées, tandis que les tâches secondaires sont réalisées uniquement si elles n'interfèrent pas avec les premières.
Par exemple, en navigation FRE, l'évitement d'obstacles (priorité élevée) peut être combiné au suivi d'une trajectoire (priorité secondaire) et au confort de conduite (priorité tertiaire). Si un obstacle est détecté, l'évitement est priorisé tout en adaptant, si possible, la trajectoire pour continuer la progression vers l'objectif de navigation. L'empilement de tâches est en général représenté par une structure hiérarchique. Les tâches de priorité supérieure sont résolues en premier et imposent des contraintes sur celles de rang inférieur. À noter qu'il est possible de faire de l'empilement de tâches de manière dynamique pendant l'exécution pour certaines applications [37][38] afin d'obtenir des transitions fluides et continues lors de l'insertion ou du retrait de tâches.

> Lors d'un déplacement en intérieur en FRE, naviguer dans un long couloir sans heurter les murs peut être difficile et rapidement fatigant, notamment pour des usagers se déplaçant à l'aide d'interfaces adaptées telles qu'une commande au menton ou occipitale. Pour réaliser une tâche de suivi de couloir, deux tâches peuvent alors être définies [39] : le contrôle du FRE par l'utilisateur et la tâche d'asservissement visuel qui vise à centrer le FRE dans le couloir capté par la caméra embarquée.

## 2.5 Naviguer pour se déplacer : quelles stratégies ?

La navigation en FRE est une tâche complexe qui nécessite que l'usager maîtrise à la fois la planification de sa navigation et l'évitement des collisions avec l'environnement. L'assistance robotique peut donc être développée pour fournir une aide totale ou partielle sur l'une ou l'autre de ces deux tâches. Pour ce faire, des stratégies de navigation long terme ou de sécurisation locale du déplacement peuvent être séparément ou conjointement mises en œuvre. En robotique mobile, ces stratégies s'appuient sur une représentation plus ou moins dense de l'environnement dans lequel le robot évolue (Section 2.3). Le choix de la stratégie de navigation fait alors partie intégrante de la réflexion à mener pour concevoir une solution d'assistance à la navigation car elle conditionne le type de loi de commande robotique utilisé pour chaque tâche de navigation impliquée ainsi que la structuration du schéma de contrôle nécessaire à l'enchaînement ou à l'empilement des tâches. Cette Section propose ainsi une vue d'ensemble des stratégies de navigation sur le long terme, réactive, ou hybride.

Les outils de planification de trajectoire visent à prendre en charge les aspects complexes de la navigation, tels que la génération des itinéraires ou l'évitement de zones non praticables, de façon à décharger l'usager de cette tâche cognitive complexe, tout en lui laissant les décisions stratégiques. Ces approches doivent s'adapter aux spécificités du FRE, notamment sa cinématique contrainte, ses capacités limitées de perception embarquée, et son utilisation dans des contextes variés tels que des espaces intérieurs ou des environnements urbains. Les algorithmes de planifications de trajectoire décrits ici sont donc ceux qui sont classiquement rencontrés dans la littérature à propos de la navigation des FRE.

- L'algorithme A* s'attache à résoudre le problème du plus court chemin entre deux points, en parcourant un graphe ou une grille, et en tenant compte des éventuels obstacles présents sur les trajets. Il nécessite de définir une heuristique adaptée afin d'obtenir un chemin optimal. L'algorithme consomme beaucoup de mémoire, car il doit conserver, a minima, une liste des sommets du graphe à explorer et une autre des sommets déjà explorés. Si cette méthode est très classiquement utilisée pour planifier une trajectoire en robotique, elle n'évite pas la redondances des points de passage et échoue à éviter des obstacles inconnus détectés en temps réel dans un environnement complexe. Afin d'éviter cet écueil, des versions hiérarchiques [40] ou itératives [21] adaptées pour la navigation en FRE ont été proposées.
— L'algorithme RRT (Rapidly-exploring Random Tree) s'apparente à une méthode de planification réactive de trajectoires, efficace pour naviguer dans des espaces complexes et éviter des obstacles. Il construit de façon incrémentale un arbre qui couvre l'espace des états accessibles à un robot. Cet espace est alors exploré aléatoirement, en favorisant les zones éloignées de l'arbre déjà construit, afin de couvrir rapidement des grands espaces et atteindre l'objectif de navigation. Chaque nœud de cet arbre représente une configuration du robot, et les arêtes représentent des chemins réalisables entre ces configurations, respectant les contraintes cinématiques et dynamiques du FRE. Cette méthode permet la planification de trajectoires dans des environnements non structurés ou encombrés, mais ne garantit pas la génération de trajectoires optimales. De nombreuses variantes ont été alors proposées, comme RRT* qui permet d'optimiser les trajectoires en restructurant progressivement l'arbre [41].

— L'algorithme Risk RRT (Risk-aware RRT) est une extension RRT, et est particulièrement intéressant pour la planification de la trajectoire appliquée aux FRE. En effet, cette variante introduit la prise en compte explicite du risque dans la planification. Ce risque peut être défini de différentes manières, par exemple à travers l'intégration de critères de confort de conduite [42] ou des modèles de conventions sociales [34].

Les stratégies basées sur la planification de trajectoire se heurtent cependant à une difficulté majeure du fait que le FRE est un véhicule non-holonome : il est donc intrinsèquement contraint dans ses déplacements. En effet, contrairement aux systèmes holonomes, qui peuvent se déplacer latéralement sans changer d'orientation et peuvent rejoindre une trajectoire pré-définie plutôt facilement, les véhicules non-holonomes ont des limitations de mouvement qui rendent plus complexe le suivi précis d'une trajectoire planifiée. Ces contraintes compliquent les calculs pour estimer et corriger la pose complète du FRE et rendent la navigation dans des espaces restreints ou encombrés plus difficile, car le fauteuil doit constamment ajuster sa trajectoire avec des virages et des manœuvres spécifiques, rendant le déplacement très inconfortable.

Une solution consiste alors à diviser la trajectoire en plusieurs segments. Chaque segment a un objectif à court terme, qui sert de point de passage intermédiaire, permettant au fauteuil de progresser étape par étape vers son objectif final. La définition de points intermédiaires stratégiques permet au robot d'atteindre son objectif final en évitant les obstacles en suivant une trajectoire réalisable et conforme aux contraintes du système. À partir de ces points, une courbe lisse est générée par exemple à l'aide d'une interpolation par splines ou courbes de Bézier, afin d'obtenir une trajectoire continue et dérivable [42]. Ces courbes garantissent des transitions fluides en minimisant les variations abruptes de vitesse et d'accélération, tout en respectant les limites mécaniques et dynamiques du FRE. Cette approche facilite le suivi des trajectoires en prenant en compte les contraintes du fauteuil et le confort de l'usager, tout en maintenant une direction globale vers le but de l'utilisateur.

Une autre catégorie d'approches de navigation consiste à s'appuyer sur une représentation de l'environnement (Section 2.3) pour guider le FRE sur une trajectoire, celle-ci étant alors calculée plus localement. En particulier, les grilles d'occupations peuvent être couplées à des algorithmes d'évitement d'obstacles. En particulier, l'algorithme **Dynamic Window Approach (DWA)** prend en compte les contraintes dynamiques du robot, telles les limites de vitesse et d'accélération [43], afin de générer la commande nécessaire. Le principe est donc de générer des trajectoires localement réalisables à partir des vitesses linéaires et angulaires actuelles du robot, en définissant une "fenêtre dynamique" de mouvement. L'algorithme évalue ensuite plusieurs trajectoires possibles dans cette fenêtre, en tenant compte à la fois des obstacles environnants et de l'objectif final, pour sélectionner la trajectoire qui minimise le risque de collision. Des versions avancées du DWA appliquées à la navigation d'un FRE permettent de
gérer efficacement à la fois les obstacles dynamiques et statiques [44, 45].

Il est également possible d'utiliser des connaissances *a priori* sur l'environnement pour naviguer à plus ou moins long terme, et pour s'affranchir de la pose. Par exemple, les approches dites de **mémoire visuelle** ou mémoire basée capteurs, utilisent une séquence d'images (ou de données) pré-enregistrée pour guider le robot [46, 47]. Ces représentations permettent alors au robot de se repérer et de naviguer en fonction des corrélations entre les données perçues et celles mémorisées, sans nécessiter une estimation explicite de sa pose. Ce type d'approches apporte alors davantage de robustesse vis-à-vis des possibles erreurs de capteurs qui peuvent fausser l'estimation de la pose, et évitent les problématiques de convergence et de stabilité associées aux approches basées pose.

Cependant, de façon générale, toutes ces stratégies de navigation se heurtent au fait qu'elles nécessitent d'avoir une connaissance *a priori* de l'environnement. Cette contrainte n'est pas adaptée à des scénarios réels comportant des environnement inconnus, variables et complexes, pourtant inhérents à l'usage d'un FRE dans un contexte de réadaptation. Elles restent toutefois pertinentes lorsque les déplacements se font toujours dans les mêmes espaces (chez soi, dans une structure d'accueil ou de réadaptation, au travail, etc.).

C'est pourquoi d'autre approches de type **contrôle réactif** cherchent à s'affranchir de la planification de trajectoire. Par exemple, la méthode des **champs de potentiels attractifs et répulsifs** établit une commande basée sur la distance. Cette méthode consiste à transformer des objectifs de navigation complexes en un problème de minimisation locale, en modélisant l'environnement à l'aide de champs de potentiels : ceux-ci génèrent des forces qui sont utilisées pour commander le FRE [48]. Le principe est le suivant : les buts de navigation génèrent des forces attractives vers lesquelles le FRE est guidé, tandis que les obstacles produisent des forces répulsives qui éloignent le FRE de leur position. Le contrôle réactif du robot nécessite alors peu de ressources de calcul car il consiste simplement à se déplacer dans un champ de potentiel global compatible avec un environnement dynamique, en suivant une trajectoire qui minimise son énergie potentielle. La difficulté est cependant d'éviter de tomber dans des minima locaux, où les forces attractives et répulsives s'annulent sans permettre au robot d'atteindre son objectif. De plus, cette méthode peut s'avérer difficile à intégrer dans un solution robotique d'assistance à la navigation en FRE car les zones complexes ou encombrées peuvent générer des interactions incohérentes entre les forces, rendant la navigation imprévisible voire désagréable ou même frustrante pour l'usager. Toutefois, alors que les techniques de planification nécessitent des modèles *a priori* de l'environnement, la commande réactive basée capteurs ne requiert que la connaissance de la matrice d'interaction ainsi que la localisation des capteurs par rapport au repère du robot. Cette approche permet non seulement de s'affranchir de la pose du robot, mais aussi de réduire le coût de calcul.

## 2.6 Faire levier sur les capacités résiduelles : la commande partagée

Lorsqu'une commande réactive est utilisée sur un robot tel qu'un FRE, elle doit intégrer l'usager dans la boucle de contrôle, assurant une commande partagée. Cela signifie que le système doit combiner de manière fluide les intentions de l'utilisateur avec les ajustements automatiques du robot, garantissant ainsi une navigation sûre, efficace et intuitive dans des environnements dynamiques.

L'assistance robotique a pour objectif d'aider l'usager à accomplir des tâches qui ne lui sont pas possibles ou lui posent des difficultés. Deux modalités d'assistance complémentaires peuvent être envisagées pour apporter cette aide : l'assistance autonome et l'assistance semi-autonome.
L'assistance autonome consiste à ce que le robot prenne entièrement en charge certaines tâches, les réalisant à la place de l'usager. Cette approche est particulièrement utile pour des actions répétitives, complexes ou nécessitant des capacités physiques ou cognitives que la personne ne peut plus mobiliser. En effectuant ces tâches de manière autonome, le robot permet à l'usager de se concentrer sur d'autres activités, libérant du temps et de l'énergie, tout en réduisant la fatigue ou le stress associés aux tâches prises en charge par le robot. Cette délégation complète peut soulager l'utilisateur et minimiser la dépendance vis-à-vis de l'aide humaine, par exemple sur une tâche de navigation qui consite à rejoindre un lieu ou à réaliser des manœuvres dans un lieu exigu (réfectoire, salle de bain, etc.).

La deuxième modalité est l'assistance semi-autonome : elle consiste à établir un contrôle partagé entre le robot et l'utilisateur afin d'incorporer l'usager dans la boucle lors du contrôle du FRE. Ce type d'assistance ne cherche pas à remplacer totalement l'usager dans la réalisation de la tâche, mais à exploiter et renforcer ses capacités résiduelles en évitant de les laisser inactives et en les sollicitant. En effet, il est important de maintenir la sollicitation régulière des capacités d'une personne ayant des déficiences afin de prévenir et ralentir leur perte progressive et donc par extension une perte d'autonomie. Ces sollicitations sont donc importantes d'une part pour maintenir un niveau de mobilisation physique pour assister les déficiences motrices, et d'autre part pour maintenir la personne engagée dans ses activités et décisionnaire autant que possible dans ses activités au quotidien. Les sollicitations doivent également être maintenues sur le plan cognitif : par exemple si un usager est en capacité de planifier sa trajectoire, le robot ne doit pas le faire à sa place.

Les capacités résiduelles désignent les aptitudes physiques, cognitives et sensorielles qu'une personne conserve malgré des limitations ou des déficiences. Sur le plan physique, cela peut inclure des mouvements restants ou des actions limitées mais encore possibles. Sur le plan cognitif, il s'agit des fonctions mentales comme la prise de décision ou la compréhension, même si certaines capacités comme la mémoire ou l'attention sont réduites. Sur le plan sensoriel, ce sont les sens partiellement préservés malgré des pertes. Par exemple, pour la conduite d'un FRE, la perception des obstacles relève de la capacité sensorielle, la manipulation du joystick relève de la capacité fonctionnelle, et la planification de trajectoire relève de la capacité cognitive.

Planifier et exécuter de bout en bout un déplacement requiert la mobilisation sur un temps long de capacités sensori-motrices et cognitives importantes. Il faut en effet à la fois anticiper le chemin à prendre pour atteindre son objectif, tout en gérant, de façon sécuritaire, les éventuels obstacles statiques ou dynamiques. Concevoir une assistance à la conduite implique alors de prendre en compte ces deux niveaux de navigation.

Si l'usager peut être en capacité de décider de son objectif (à plus ou moins long terme) de navigation, la planification fine de la trajectoire peut être pour lui difficile. Prendre en compte l'humain dans la boucle dans une solution d'assistance à la navigation réactive implique alors que l'usager conserve la gestion de la direction globale, tandis que l'assistance robotique s'occupe de gérer les interactions immédiates avec l'environnement, telles que l'évitement d'obstacles ou la correction de trajectoire.

Dans ce contexte, si un a priori sur l'environnement est disponible, il est possible d'utiliser un guide virtuel. Ce dernier repose sur la définition dynamique d'une zone admissible autour d'une trajectoire pré-définie, calculée en fonction de l'objectif spécifié par l'utilisateur et des contraintes liées à la configuration de l'environnement. Le guide virtuel agit comme un cadre adaptatif permettant à l'utilisateur d'évoluer librement tout en maintenant son déplacement
à l'intérieur de cette zone sécurisée [49]. Une autre approche consiste à laisser l'usager totalement libre dans ses déplacements tout en appliquant des corrections de trajectoire ponctuelles basées sur des algorithmes tels que le Dynamic Window Approach (DWA) [50]. Dans ce cas, l'utilisateur génère des commandes en temps réel, et l'assistance robotique intervient en modifiant la pose du robot lorsque les trajectoires calculées risquent de violer des contraintes de sécurité ou d'atteindre des états non désirés (par exemple, des collisions ou des chutes). Cette méthode permet une interaction intuitive avec l'assistance robotique sans imposer de restriction explicite sur les commandes de l'utilisateur. Ces approches favorisent une prise de décision partagée, où l'utilisateur reste acteur de la navigation, tandis que le système intervient uniquement pour garantir la sécurité et l'efficacité des déplacements. Cependant, elles impliquent un coût de calcul important pour effectuer la reconstruction de l'environnement, calculer les trajectoires et celle de la pose du robot. Dans la mesure où le FRE évolue dans des environnements non standardisés et dynamiques, la complexité calculatoire inhérente à la méthode impacte alors la consommation électrique du système. Cependant, l'autonomie de la batterie limite la distance que l'usager peut parcourir, et l'assistance proposée ne doit pas dégrader les performances natives du FRE.

Sans a priori sur l'environnement disponible, il est également possible d'apporter une **sécurisation de la conduite de FRE**, en particulier dans des situations complexes, comme le franchissement d'obstacles ou la manœuvre dans des espaces restreints. Des approches de **commandes partagées** peuvent ainsi prendre en compte "l'humain dans la boucle" via une estimation de l'intention de l'usager afin de l'intégrer au contrôle du système. L'idée est alors d'allouer dynamiquement l'autorité de contrôle entre l'humain et le robot, en fonction de la tâche à réaliser, de l'intention de l'usager et de l'environnement, afin qu'ils puissent collaborer efficacement.

Le comportement du robot peut alors être défini de deux manières, qui permettent toutes les 2 de solliciter les capacités résiduelles de l'usager :

- transparence naturelle : les actions du robot discrètes et imperceptibles pour l'usager. Il n'y a pas de résistance perçue. Dans ce cas, l'usager conduit normalement son FRE sans percevoir l'assistance robotique réactive lorsqu'elle s'active [51]. Ce mode permet d'éviter une surcharge cognitive pour l'usager.

- transparence active : un retour d'informations est fourni à l'usager afin de lui permettre de comprendre l'intention du robot (c'est-à-dire ce qu'est en train d'effectuer le robot). L'usager peut alors prendre en compte ce retour d'informations pour adapter sa commande ou adapter son comportement dans la tâche de coopération humain-robot [52, 53]. Dans ce cas, la participation active de l'usager est sollicitée pour collaborer avec le robot afin de réaliser la tâche de conduite. Ce mode permet à l'utilisateur de mieux comprendre le comportement du système et de prendre conscience de ce qu'il se passe dans son environnement.

La transparence est donc un élément clé pour l'acceptation du système d'assistance. Pour ce faire, la commande partagée est souvent vue comme une commande dite "assist-as-needed", qui augmente ou réduit en temps réel sa contribution en fonction des performances et de l'intention de l'usager. Ainsi, l'usager reste actif dans la tâche de navigation, tandis que le système intervient de manière discrète, sans pour autant prendre le contrôle total.

Dans la littérature, deux approches sont privilégiées. La première consiste à projeter la tâche secondaire $e_2$ sur le noyau de la tâche principale $e_1$ [54]. Dans ce cas, la loi de commande pour un FRE s'exprime par

$$ (6) \qquad \mathbf{u} = \mathbf{J}_1^+ \dot{\mathbf{e}}_1^* + (\mathbb{I}_n - \mathbf{J}_1^+ \mathbf{J}_1) \mathbf{J}_2^+ \dot{\mathbf{e}}_2^*, $$
où $J_1^+$ et $J_2^+$ sont les pseudo-inverses des Jacobiennes $J_1$ et $J_2$ associées respectivement aux tâches $e_1$ et $e_2$. La matrice $P_1 = I_n - J_1^+J_1$ est l'opérateur de projection sur le noyau de la tâche principale.

La deuxième approche repose sur la fusion de commandes (blending). Il s'agit de fusionner de manière fluide deux commandes de contrôle distinctes : la commande manuelle et la commande autonome. Pour le contrôle d'un FRE appliqué à l'assistance à la navigation, la méthode la plus courante est le linear blending. Deux vitesses sont prises en compte :

- la vitesse commandée par l'utilisateur $v_u$, généralement dérivée de l'interface de commande utilisée pour conduire le FRE;

- la vitesse calculée par le système de contrôle autonome du FRE $v_r$.

L'idée est de fusionner ces deux vitesses à l'aide d'un facteur $\alpha \in [0; 1]$ qui détermine l'influence de chaque commande sur le comportement du robot. La vitesse du robot est alors calculée ainsi :

$$ (7) \qquad \mathbf{u} = (1 - \alpha)\mathbf{v}_u + \alpha\mathbf{v}_r. $$

Le facteur $\alpha$ correspond à un poids d'allocation appliqué à chaque vitesse, représentant la part de contrôle accordée au système autonome du robot à un instant donné. Ainsi, lorsque $\alpha$ est proche de 1, le contrôle autonome du FRE prédomine, réduisant l'influence de l'utilisateur. Cela permet, par exemple, d'éviter une collision lors de la navigation, même si la commande de l'utilisateur aurait inévitablement conduit à cette collision.

Pour illustrer le principe de la commande partagée pour l'assistance à la navigation en FRE, prenons l'exemple de l'évitement d'obstacle et la correction de trajectoire. Dans [51], nous proposons un asservissement basé capteurs afin de réguler les vitesses d'avance et de rotation du FRE. ce système robotique ("SWADAPT") permet ainsi la régulation de la vitesse du FRE afin d'éviter un obstacle détecté tout en laissant le contrôle total à l'utilisateur lorsqu'il n'y a pas de risque de collision. Elle s'apparente à la résolution d'un problème d'optimisation sous contraintes. Pour parvenir à une solution robuste d'évitement d'obstacles, l'algorithme proposé fusionne le contrôle manuel provenant du joystick du FRE avec un ensemble de contraintes déduites des capteurs installés sur le FRE. Comme pour l'approche DWA, cette loi de commande partagée, basée capteurs, repose sur la définition de deux zones distinctes (zones autorisées/interdites) dans le domaine des vitesses du FRE. La solution permet à l'utilisateur de contrôler le FRE tout en respectant les contraintes de sécurité. La formulation du problème conduit à résoudre un système quadratique simple sous contraintes. Ce modèle ne dépend pas non plus d'un type spécifique de capteurs. En outre, il n'y a aucune limite dans le nombre de capteurs qui peuvent être utilisés et il n'est pas nécessaire de les étalonner. De façon notable, ces travaux ont été poussés jusqu'à la réalisation de plusieurs campagnes d'essais cliniques [25]. En particulier, deux campagnes d'essais cliniques ont été conduites sur une tâche de navigation en FRE sur un circuit standardisé (Figure 4). Ces essais ont été approuvés par un Comité de Protection des Personnes (CPP) et enregistrés au National Clinical Trials (NCT). Ils ont été réalisés auprès de personnes en situation de handicap usagères de FRE (SWADAPT1, n°NCT04072536 [55]) puis des personnes en échec d'apprentissage de la conduite de FRE (SWADAPT2 n°NCT04259151 [56]). Dans le deuxième cas, les personnes ayant participé à l'étude clinique ne pouvaient pas se voir prescrire un FRE et n'avaient aucun moyen de se déplacer en autonomie du fait de trop grandes difficultés pour conduire en sécurité. Elles dépendaient entièrement de l'aide d'une personne tierce pour se déplacer. Lors de l'étude clinique, le système d'assistance à la navigation SWADAPT a été testé sur plusieurs circuits standardisés conçus par les cliniciens pour être représentatif des situations de conduite les plus difficiles (couloirs
étroits, demi-tour dans un espace restreint, ascenseur, etc.). Le système a clairement démontré des performances d'assistance en réduisant significativement le nombre de collisions sans augmenter significativement le temps de complétion du circuit, ni la charge mentale. Ces résultats montrent l'intérêt concret d'une telle solution robotique pour l'assistance à la navigation en FRE.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 4** – Exemple de circuit standardisé dans le cadre d'essais cliniques pour le système SWADAPT.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 5** – Évaluation écologique du système SWADAPT (Musée des beaux arts - Rennes)</figcaption></figure>

Le système d'assistance robotique SWADAPT a fait l'objet d'évaluations écologiques dans des musées de la ville de Rennes au sein d'une campagne d'essais d'usage auprès de personnes utilisatrices régulières de FRE (Figure 5). Les résultats de ces essais ont montré que la réduction significative du nombre de collisions apportée par le système favorise une forte acceptabilité de celui-ci et une projection dans l'usage par les personnes utilisatrices de FRE mais aussi par le personnel des musées. Ces dernières étapes de la conception centrée utilisateurs mise en œuvre tout au long de l'élaboration de la solution robotique permettent aujourd'hui à ce système d'être suffisamment mature pour être transféré auprès d'un industriel. Un tel transfert permettrait à cette solution robotique de sortir du laboratoire de recherche qui l'a développé et ouvrirait la possibilité pour des personnes concernées de se procurer le système d'assistance robotique.
## 2.7 Définir une interface physique humain-robot adaptée

Des interfaces physiques entre l'humain et le robot peuvent être mises en place pour améliorer l'usage de la solution robotique et faciliter leur appropriation par les usagers [57]. Ainsi, une interface humain-robot adaptée doit permettre une interaction intuitive, efficace et sécurisée, facilitant la communication entre l'utilisateur et le robot tout en prenant en compte les limitations (fonctionnelles, cognitives, etc.) spécifiques de chaque individu. Les enjeux pour une telle interface incluent à la fois la détection de l'intention ou de l'état de l'usager et la transmission d'informations en retour, permettant ainsi une communication bidirectionnelle fluide et adaptée entre l'utilisateur et le robot.

Plusieurs technologies peuvent être mise en œuvre pour adapter l'interaction avec une solution d'assistance robotique, en fonction des besoins spécifiques de chaque individu. Par exemple, des capteurs électromyographiques (EMG) peuvent détecter des signaux musculaires résiduels (mouvement minimes, contractions, etc.) chez une personne qui a des déficiences motrices, ce qui permet de détecter son intention de mouvement ou d'action. De même, des interfaces de type cerveau-machine (Brain Computer Interfaces) peuvent capter l'activité neuronale pour anticiper les intentions de mouvement chez des personnes ayant une motricité très limitée [58, 59]. Ces interfaces peuvent utiliser des technologies non invasives comme les électroencéphalogrammes (EEG) ou plus invasives comme les implants intra-craniens.

La détection de l'état de l'usager est tout aussi importante pour adapter les comportements du robot d'assistance aux besoins évolutifs de la personne en situation de handicap. Par exemple, des capteurs physiologiques peuvent surveiller des paramètres tels que la fréquence cardiaque, la température corporelle ou la pression des mains en vue d'évaluer l'état de fatigue ou de stress de l'utilisateur. De plus, des technologies comme les capteurs de posture ou de mouvement peuvent identifier des changements dans l'équilibre ou la stabilité de l'utilisateur, aidant ainsi à prévenir des chutes et à ajuster les interactions physiques pour garantir une sécurité optimale [60, 61]. Ces outils permettent de prendre en compte les fluctuations de l'état physique ou émotionnel de l'usager dans la commande partagée, et d'ajuster le niveau d'assistance fournie. Par exemple, réaliser un déplacement en FRE peut provoquer une grande fatigue : si elle est détectée, le niveau d'assistance peut être augmenté progressivement afin de diminuer la charge cognitive associée à la tâche de navigation. Les modalités de mise en œuvre et d'usage de telles interfaces restent pour le moment des questions de recherche ouvertes, et l'intégration de ces dispositifs dans des environnements réels et leur évaluation sur le long terme sont essentielles pour garantir des solutions robustes et adaptées aux divers profils d'utilisateurs.

En outre, la transmission d'informations à l'usager joue un rôle important dans l'interaction avec un robot d'assistance, car elle permet à l'utilisateur de comprendre et de contrôler les actions du robot. Cette communication doit être adaptée aux capacités sensorielles et cognitives de l'usager. Par exemple, pour une personne avec une déficience visuelle, le retour d'information peut se faire via des stimuli auditifs ou haptiques pour indiquer des actions en cours ou des alertes. Pour une personne ayant une déficience auditive, des stimuli visuels, tels que des lumières ou des animations sur un écran, peuvent être privilégiés pour signaler l'état du robot ou confirmer une commande. Dans tous les cas, la quantité et le format des informations transmises doivent s'adapter aux capacités de la personne et à ses éventuels troubles cognitifs. En effet, la communication avec le robot doit être claire, compréhensible et non intrusive afin de ne pas surcharger mentalement l'utilisateur. Le défi est donc de trouver un équilibre : fournir assez de stimuli tout en évitant de le surcharger avec des données superflues ou trop complexes. Cet équilibre repose en grande partie sur la personnalisation des stimuli et des canaux de communication.
Le terme "Haptique" est un synonyme du terme "tactile", qui vient du grec haptikós et signifie "capable de toucher ou de saisir". La technologie haptique fait référence à la capacité de concevoir des systèmes artificiels capables de percevoir et transmettre les différentes informations que nous recevons lorsque nous interagissons physiquement avec le milieu environnant [62]

> Une interface qui combine des stimuli visuels et sonores peut être trop sollicitante pour certaines personnes; dans ce cas, il est préférable de privilégier un seul canal dominant ou d'offrir la possibilité de moduler l'intensité et la fréquence des stimuli. Le but est de maintenir un sentiment de sécurité et de confort, tout en facilitant l'interaction avec le robot de manière naturelle et intuitive.

De nombreux travaux sur les interfaces adaptées pour la robotique d'assistance portent sur les interfaces haptiques qui fournissent des sensations telles que des vibrations, des pressions ou des étirements de la peau [53, 63]. Ces interfaces permettent à l'utilisateur de recevoir des informations supplémentaires sur l'environnement, la tâche à réaliser ou l'état du robot sans dépendre exclusivement de la vue ou de l'ouïe, tout en réduisant la charge cognitive. On peut parler de dispositifs "augmentés" lorsque ces interfaces adaptées sont intégrées à des aides techniques, car elles fournissent à l'utilisateur des informations supplémentaires afin d'enrichir sa compréhension de l'environnement, au-delà de ce qu'il est capable de percevoir ou d'analyser par ses propres sens.

La conception d'une telle interface représente un véritable défi scientifique tant sur les informations qui sont fournies que sur l'ergonomie et l'adaptation aux besoins spécifiques. En effet, il est nécessaire de créer des interfaces innovantes qui puissent donner des informations pertinentes aux usagers sans augmenter leur charge mentale et qui favorisent leur autonomie. Il est nécessaire de les concevoir afin qu'elles puissent aider un grand nombre de personnes tout en permettant de s'adapter à l'hétérogénéité des profils d'usager. Pour cela, la conception doit intégrer des outils de personnalisation en fonction des préférences et besoins individuels.

> Les interfaces haptiques font encore l'objet de nombreux travaux de recherche et sont en-core pour la plupart à des stades de développement expérimentaux. En particulier, le projet DORNELL (Défi Inria) vise à concevoir une poignée haptique multisensorielle personnalisable qui puisse être instalée sur n'importe quelle aide à la mobilité (fauteuils roulants, cannes blanches, déambulateurs, etc.), afin d'assister la navigation. La poignée DORNELL doit être capable de détecter l'intention de l'usager, de lui transmettre des informations sur l'environnement (obstacles), ou encore de lui suggérer une direction à suivre via la localisation des stimuli tactiles [64] (Figures 6 et 7). Cette interaction bidirectionnelle vise à renforcer la confiance et la sécurité de l'usager en offrant une navigation plus intuitive et en améliorant la prise de décision en temps réel. Le développement de la poignée DORNELL représente une avancée significative dans le domaine des interfaces haptiques, en mettant l'accent sur l'adaptabilité, la personnalisation, et l'amélioration de l'expérience utilisateur pour des solutions de mobilité assistée.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 6** – Prototype de poignée hap-
tique DORNELL installée sur un joystick
de FRE.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 7** – Usagère de FRE utilisant un prototype de la poignée DORNELL.</figcaption></figure>

À retenir

— Une assistance à la navigation doit compenser les déficiences de l'utilisateur et soutenir ses capacités résiduelles cognitives, sensorielles ou motrices.

— Une modélisation du système robotique est essentielle pour le développement des algorithmes de commande partagée qui permettent une assistance personnalisée à une navigation fluide et sécurisée.

— L'interface physique humain-robot doit garantir une interaction intuitive. La détection de l'état de l'usager est tout aussi importante pour ajuster les comportements du système robotique.

3 Améliorer l’apprentissage à la conduite de fauteuil

L'entraînement et la pratique répétée de la conduite de FRE lors des séances d'ergothérapie peuvent suffire à ce que certaines personnes apprennent à maîtriser leur FRE pour le conduire en sécurité. Cet apprentissage peut cependant s'avérer insuffisant pour d'autres. En effet, certaines personnes peuvent avoir besoin d'un entraînement intensif dans des situations spécifiques, telles que la conduite en milieu urbain ou dans des endroits fréquentés. Cependant, de tels environnements d'entraînement soulèvent des problèmes de sécurité et les séances d'apprentissage à la conduite y sont difficiles à mettre en pratique. Les limites de l'apprentissage de la conduite en séances d'ergothérapie peuvent mener certaines personnes à se voir refuser la prescription d'un FRE par leur médecin qui peut juger que le risque pour leur sécurité est trop important au regard des capacités de conduite insuffisantes pour un usage en sécurité [65]. C'est dans ce contexte que les simulateurs de conduite de fauteuil roulant apparaissent comme une solution permettant l'apprentissage de la conduite dans un environnement sécurisé et contrôlé, même dans des situations complexes ou à risque.

De façon générale, l'apprentissage à la conduite de certains véhicules incorpore déjà la simu-
lation pour l'entraînement et l'évaluation des capacités de conduite. En effet, les simulateurs
font partie intégrante de la formation des pilotes d'avion, et sont fréquemment utilisés pour la
formation à la conduite automobile. Les compétences de navigation acquises grâce à l'entraî-
nement par simulation ont démontré leur capacité d'être transférées dans des situations réelles
dans l'aviation [66] ainsi que pour la formation à la conduite automobile [67]. Des simulateurs de conduite de voiture existent également pour les personnes en situation de handicap afin d'évaluer leurs capacités cognitives et fonctionnelles en vue d'une reprise de la conduite et sont couramment utilisés en pratique clinique [68]. Ces outils permettent d'évaluer l'aménagement et les adaptations éventuelles correspondant aux besoins spécifiques des usagers avant d'acquérir un véhicule adapté.

Ces dernières années, les travaux sur les simulateurs de conduite de fauteuil roulant se multiplient car les usagers de ce type de dispositifs (les centres de rééducation notamment) y perçoivent un fort potentiel dans l'utilisation pour l'apprentissage de la conduite ainsi que la rééducation. Ces dispositifs offrent un environnement sécurisé et modulable où les usagers peuvent s'entraîner à naviguer dans des situations variées, allant des espaces intérieurs complexes aux environnements urbains denses. Cependant, les choix technologiques de conception doivent être soigneusement réfléchis, car les conditions de conduite et la variabilité des environnements rencontrés par les usagers de FRE sont bien plus complexes que celles des véhicules automobiles. En effet, contrairement à la conduite automobile, qui se déroule principalement sur des surfaces planes et balisées avec des règles de circulation standardisées, la conduite d'un FRE implique une grande diversité de situations : espaces intérieurs étroits, obstacles imprévisibles, interactions avec des piétons, et surfaces irrégulières. Cette complexité exige que les simulateurs reproduisent fidèlement ces environnements et fournissent des retours sensoriels réalistes afin que les compétences de conduites acquises lors de la simulation soient transférables dans des situations réelles.

## 3.1 Simulation et apprentissage

La Réalité Virtuelle (RV) est largement utilisée pour mettre des individus en situation dans des scénarios de la vie quotidienne qui peuvent être difficiles ou trop coûteux à reproduire dans le monde réel [69].

> "La Réalité Virtuelle est un domaine scientifique et technique exploitant l'informatique et des interfaces comportementales en vue de simuler dans un monde virtuel le comportement d'entités 3D, qui sont en interaction en temps réel entre elles et avec un ou des utilisateurs en immersion pseudo-naturelle par l'intermédiaire de canaux sensori-moteurs."

> B. Arnaldi, P. Fuchs, et J. Tisseau dans Traité de la réalité virtuelle [70].

La RV permet de reproduire des scénarios de manière réaliste, contrôlée, paramétrable et répétable. L'avantage majeur de cette technologie est qu'elle permet une mise en situation sans aucun danger pour les utilisateurs ainsi que la réduction des coûts liés au matériel et à la mise en place de l'environnement [71]. En particulier, la RV permet de simuler certaines situations qui comportent des risques trop importants pour l'utilisateur. Ainsi, si l'appréhension ou la frustration liées à la difficulté de réaliser une tâche en sécurité peut altérer durablement l'apprentissage, le simulateur créé des conditions d'apprentissage favorables et sûres. Dans le milieu médical, des simulateurs pour l'entraînement à la chirurgie dans un bloc opératoire permettent d'entraîner les praticiens à réaliser des gestes chirurgicaux sans risque pour le patient ou l'équipe médicale, tout en réduisant les coûts financiers [72]. Les bénéfices de la réalité virtuelle dans le domaine de la santé et du handicap pour traiter les troubles comportementaux, cognitifs et sensorimoteurs sont donc clairement établis [TE5958].

Dans le milieu de la rééducation et de la réadaptation, la RV est largement utilisée dans les programmes d'entraînement [73] et de rééducation [74]. Grâce à cet outil, les thérapeutes peuvent évaluer les capacités des patients tout en réduisant les contraintes de temps, de
coût ou de sécurité [75]. La RV permet également d'augmenter la motivation des utilisateurs lorsqu'ils réalisent une tâche dans l'environnement virtuel [74]. En particulier, la ludification (ou gamification) des environnements vise à transformer les outils d'entraînement pour qu'ils soient plus attractifs et ludiques. Ainsi, les jeux sérieux dans le domaine de la réadaptation intègrent des mécaniques de jeu afin de rendre l'entraînement ou les exercices de rééducation plus attrayants : ils favorisent l'adhésion de l'utilisateur et améliorent la qualité de l'entraînement et le transfert de l'entraînement à la vie réelle.

## 3.2 Spécificités d'un simulateur de conduite de FRE

Dans le domaine de la réadaptation, l'usage de la VR tend à largement se démocratiser. De façon plus spécifique, l'apprentissage de la conduite en FRE peut lui aussi bénéficier de la RV pour réaliser des séances d'évaluation et d'entraînement sans risque d'accident. Toutefois cet apprentissage sur simulateur de conduite amène des challenges scientifiques et cliniques spécifiques qu'il convient de relever.

> Un simulateur de conduite est un dispositif technologique capable de reproduire les différentes conditions de navigation ainsi que les organes de commande et de contrôle du véhicule.

L'apprentissage de la conduite en simulation se fait en général avec une vue subjective (ou point de vue à la première personne - First Person View) pour mettre l'utilisateur en situation réaliste [76]. Dans cette configuration, la manœuvre d'un véhicule virtuel pour se déplacer dans l'environnement virtuel induit des mouvements qui dépendent non seulement de la vitesse du véhicule mais aussi de la configuration de l'environnement (orientation du sol, topologie, etc.). Ces mouvements sont plus riches et variés pour un FRE que pour le pilotage d'avion ou la conduite de voiture. En effet, les simulateurs d'aviation ou de voiture intègrent des environnements standardisés et peu variables, et qui reposent sur les règles de navigation claires en vie réelle (par exemple le code de la route pour la voiture). Sur un simulateur de conduite d'avion ou de voiture, l'utilisateur n'a besoin de voir que l'intérieur de l'habitacle, le tableau de bord, l'environnement extérieur à travers les parois vitrées de l'habitacle et les éventuels rétroviseurs ou vues de caméras embarquées sur le véhicule.

En revanche, un simulateur de conduite de FRE doit pouvoir simuler des environnements variés et non structurés, qui ne sont soumis à aucune standardisation pour la navigation. En effet, un FRE se déplace n'importe où en fonction du besoin de son utilisateur. Un FRE doit alors permettre la navigation dans des environnements intérieurs comme extérieurs, complexes, variables, et potentiellement encombrés ou peuplés d'autres humains et véhicules en mouvement. Il faut également qu'il prenne en compte le paramétrage du type de FRE pour simuler les différentes modalités possibles (4 roues, 6 roues, propulsion, traction, etc.).

Le canal sensoriel systématiquement sollicité sur les simulateurs de conduite est naturellement le canal visuel : la sensation de déplacement du véhicule est transmise par l'orientation et le défilement des images sur un écran ou sur un dispositif plus immersif tel un casque de RV ou une salle de RV où les murs, le sol et le plafond agissent comme des surfaces de projection géantes. Il existe certains simulateurs de conduite de FRE disponibles sur le marché qui ne sollicitent que le canal visuel afin de proposer un apprentissage de la conduite. Ces simulateurs sont classiquement des applications logicielles qui permettent de contrôler le déplacement d'un FRE sur un écran mais peuvent aussi être adaptés sur casque de RV. C'est le cas du simulateur MiWe 2 [77] qui permet de s'entraîner à la conduite d'un FRE sur un écran à l'aide d'une manette de jeu ou des touches du clavier, ou du simulateur WheelSim Home [78] qui propose
de contrôler un FRE à la première personne à l'aide d'un clavier ou d'un joystick du commerce sur écran ou via un casque de RV.

Toutefois, dans un contexte d'apprentissage, l'effet recherché d'un simulateur est le transfert des compétences du virtuel au réel. Ce transfert des compétences est fortement impacté par le sentiment de présence induit par le simulateur. En effet, plus celui-ci est fort, plus l'utilisateur est susceptible d'adopter un comportement similaire à une situation réelle [79]. Un simulateur de conduite de FRE doit donc maximiser le sentiment de présence pour permettre un apprentissage efficace de la conduite de FRE. Les simulateurs ne sollicitant que le canal visuel sont alors peu efficaces pour un transfert en vie réelle [69], en particulier s'ils n'utilisent qu'un affichage non-immersif (par exemple un écran). Pour une application à l'usage clinique, il convient donc d'enrichir les simulateurs avec des technologies plus immersives sollicitant conjointement plusieurs canaux sensoriels.

> Le sentiment de présence est un phénomène subjectif désignant l'impression d'exister dans un environnement virtuel. En d'autres termes, c'est l'impression d'être là » dans la simulation pour l'utilisateur du simulateur. Celui-ci peut être favorisé par des facteurs tels que la qualité visuelle de l'environnement, la fluidité des interactions et les retours sensoriels.

## 3.3 Un entraînement multisensoriel à la conduite

Le sentiment de présence est un facteur clé de l'apprentissage sur simulateur. Dans le cas où un simulateur de conduite ne sollicite que le canal visuel, l'immersion et le réalisme de la simulation se heurtent à un effet de seuil car les mouvements du FRE sont exclusivement perçus par l'utilisateur via le défilement d'images. En conséquence, il existe une dissonance entre les mouvements perçus visuellement et l'absence de mouvement associé. Dans ce contexte, le transfert de compétence est moins efficace [80], mais il y a aussi un risque accru de cybercinétose.

La cybercinétose (ou cybermalaise) est un ensemble de symptômes de malaise qui peuvent se manifester lorsqu'une dissonance intervient entre le système vestibulaire qui perçoit un mouvement et le système visuel qui ne le détecte pas, ou inversement. Ces symptômes peuvent se traduire de différentes manières selon les individus : par exemple une gêne visuelle, des maux de tête, des vomissements, des vertiges et parfois une perte d'équilibre. La cybercinétose est un facteur majeur de rejet ou de non-usage d'une technologie.

Le système vestibulaire est un organe sensoriel périphérique situé dans l'oreille interne qui contribue à la sensation de mouvement et à l'équilibre. Il joue un rôle fondamental dans la sensation et la perception de la position et du mouvement du corps, ainsi que dans les mouvements des yeux lors des mouvements de la tête.

Il est donc préférable qu'un simulateur sollicite d'autres canaux sensoriels (auditif, proprioceptif, etc.) en plus du canal visuel pour favoriser le transfert des compétences du virtuel au réel. La combinaison des différentes sollicitations sensorielles doit alors retranscrire fidèlement le mouvement pour ne pas causer une dissonance entre le mouvement qui est perçu visuellement et les autres sollicitations perçues [81].

Un simulateur de conduite multisensoriel peut par exemple apporter des stimulations sur les canaux auditifs ou vibrotactiles pour augmenter l'immersion de l'utilisateur ainsi que le réalisme de la navigation. Les sensations de mouvement sont cependant majoritairement fournies à l'utilisateur par une plateforme mécanique. La conception d'une telle plateforme peut s'envi-
sager selon deux approches. La première approche consiste en une base actionnée sur laquelle un FRE peut s'embarquer [82]. La seconde consiste à utiliser une base actionnée sur laquelle une assise de FRE est fixée [25]. La première peut paraître préférable du point de vue de l'utilisateur qui peut rester dans son propre FRE. Toutefois cette option pose plusieurs défis technologiques. Elle nécessite d'une part de compenser les mouvements propres du FRE de l'utilisateur dont la modélisation est particulièrement complexe (Section 2.1) et d'autre part de prendre en compte des effets de retard et des mouvements non contrôlables.

Le nombre de degrés de liberté (ddl) de la plateforme mécanique peut varier selon les choix de conception. Certains travaux privilégient des plateformes mécaniques avec 6 ddl de type plateforme Stewart pour simuler la conduite de FRE [82, 83]. Cependant, 3 ddl peuvent être suffisants pour simuler les sensations d'accélération, de freinage et de changement de direction [69] : tangage (inclinaison vers l'avant ou l'arrière, liée à l'accélération ou au freinage), roulis (inclinaison latérale, effet de virages serrés), élévation (topologie du sol). Cependant, pour obtenir des accélérations sur des durées plus longues (comme celles ressenties sur une longue ligne droite ou un freinage long), un simulateur avec un grand espace physique est plus pertinent [84].

> Le PSCHITT est un simulateur immersif développé par le LAMIH (Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'Informatique Industrielles et Humaines) pour la recherche et la formation, notamment dans les domaines de la robotique, des systèmes immersifs et des interactions humain-machine. Sa déclinaison PSCHITT-PMR est spécifiquement dédiée à l'étude des FRE. Cette plateforme possède 6-ddl et embarque 6 écrans panoramiques pour le retour visuel [82].

Pour une application clinique, il est nécessaire qu'un simulateur de conduite soit le plus compact possible, ait un coût réduit et nécessite peu de maintenance. Le compromis le plus efficace est donc généralement de préférer des plateformes avec un nombre réduit de ddl. Celles-ci peuvent par exemple utiliser des techniques de *tilt coordination* pour reproduire les sensations de mouvement. Les ddl manquants doivent ainsi être compensés à l'aide d'une combinaison d'effets sensoriels. Les effets visuels sont apportés par l'interface d'affichage de l'environnement virtuel et les effets vestibulaires et haptiques sont apportés par la plateforme mécanique via la sollicitation des ddl commandables disponibles.

**Technique de tilt coordination** : dans un simulateur de conduite, l'accélération linéaire est simulée par une combinaison des mouvements de la plateforme mécanique et du stimulus visuel. Pour ce faire, le simulateur incline lentement le siège, et, combiné au retour visuel, cela crée l'illusion d'une accélération.

La commande de ces simulateurs repose généralement sur des modèles appelés *Motion Cueing Algorithms* (MCA) [85]. Ces modèles permettent d'adapter la commande d'une plateforme mécanique ayant un nombre réduit de ddl induisant une plage de mouvement physique limitée afin de fournir des sensations de mouvement réalistes. Pour y parvenir, l'algorithme MCA filtre les données d'accélération et de vitesse, ajuste leurs amplitudes pour rester dans les limites du simulateur, et gère les accélérations prolongées grâce aux techniques de *tilt coordination*.

Les simulateurs avec plateforme mécanique se composent des éléments suivants (Figure 8) :

- les *interfaces* : interface de contrôle du FRE virtuel (joystick, volant, commande adaptée, etc), interfaces de retour multisensoriel (plateforme mécanique, actionneurs, etc.);

- le *moteur virtuel* qui gère la partie logicielle de la simulation;
— le *middleware* qui joue le rôle d'intermédiaire entre le moteur virtuel et les interfaces de stimuli sensoriels.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 8 – Structure générique d'un simulateur multisensoriel de conduite de FRE en RV.</figcaption></figure>

Au sein du moteur virtuel, on retrouve :

— le *moteur de jeu*, qui gère l'interactivité avec l'environnement virtuel : scènes, graphismes, son, etc.;

— le *moteur physique* qui simule des phénomènes physiques dans un environnement virtuel en respectant les lois de la physique. Dans un simulateur de conduite, il met à jour l'état du FRE virtuel en s'appuyant sur la modélisation dynamique du système : sa position, sa vitesse et son accélération sont ainsi recalculées à chaque pas de temps afin de garantir des mouvements réalistes du FRE.

En résumé, la conception d'un simulateur de conduite de FRE implique une complexité technologique significative, nécessitant des choix judicieux en matière d'outils technologiques et d'algorithmes de commande ainsi que d'interfaces. Le défi consiste à intégrer différents canaux sensoriels pour assurer une immersion réaliste tout en minimisant des phénomènes comme la cybercinétose, qui peut compromettre l'expérience utilisateur. Cependant, la conception d'un tel simulateur ne se heurte pas qu'à des verrous technologiques et doit se confronter d'emblée aux contraintes du milieu clinique pour envisager son appropriation. Il est donc primordial de prendre en compte les attentes des usagers via une conception centrée utilisateur.

## 3.4 Vers un usage clinique réaliste

La conception d'un simulateur de conduite de FRE doit prioritairement anticiper son usage en vie réelle et prendre en compte d'une part les contraintes du milieu clinique dès le stade le plus précoce de développement, et d'autre part les besoins exprimés par les usagers. Ceci se fait via un processus de conception centrée utilisateur (Section 1.1).

En particulier, pour garantir l'acceptabilité d'un simulateur de conduite de FRE, il est nécessaire de prendre en compte 3 problématiques lors de sa conception :

1. Les *interfaces*. Il est nécessaire que le simulateur soit compatible avec du matériel de FRE tel que l'organe de contrôle des moteurs du FRE, les interfaces de contrôle
adaptées (commande au menton, commande au souffle "sip-and-puff", microjoystick, etc.), afin de garantir à l'usager des interactions réalistes avec le matériel. Ces interfaces réelles installées sur la plateforme mécanique du simulateur permettent d'assurer une évaluation pertinente de l'appropriation du matériel par l'usager, sur le même mode de fonctionnement que les simulateurs de conduite de voiture qui incorporent tous les éléments d'une voiture (volant, levier de vitesses, etc.). L'incorporation d'interfaces de FRE du commerce au simulateur permet également de tester et de valider, en conditions proches de l'utilisation réelle, les algorithmes d'assistance à la navigation et les éventuelles interfaces adaptées. De plus, le simulateur doit être compatible avec la plupart des équipements d'affichage tels que les casques de réalité virtuelle ou les environnements immersifs de type salle de RV (ou Cave Automatic Virtual Environment - CAVE) dont disposent les structures de rééducation.

2. Les problématiques d'installation. La conception du simulateur doit permettre l'installation personnalisée des usagers (sièges, cales-troncs, etc.). De plus, l'emprise au sol doit être la plus compacte possible, non seulement pour installer le simulateur dans des espaces restreints mais aussi pour un usage dans un espace immersif de type CAVE, dans la mesure où les images sont projetées sur les parois et le sol. Cette propriété est particulièrement importante pour la simulation de conduite en FRE, car, contrairement à la simulation de voiture ou avion, la conduite de FRE nécessite de regarder le sol pour estimer la distance aux obstacles et éviter les collisions, ainsi que pour manœuvrer lors des demi-tours et marche arrières. Pour finir, il est important de prendre en compte l'accessibilité, et donc la possibilité d'utiliser des équipements de transfert tels que les lève-personnes.

3. Les fonctionnalités et les applications clés. - Le simulateur doit proposer un en-
semble de fonctionnalités variées adaptées aux besoins des utilisateurs. Il doit permettre
l'évaluation des capacités des patients pendant leur parcours de rééducation, la préco-
nisation de solutions adaptées et le test de configurations spécifiques. Il doit également
offrir des possibilités d'entraînement, que ce soit sur l'aspect fonctionnel ou cognitif,
avec différents niveaux de difficulté pour s'adapter à la progression des utilisateurs. En
outre, le simulateur doit intégrer des outils de suivi des progrès et permettre des appli-
cations de télémédecine, comme le suivi à distance effectué par un médecin de médecine
physique et de réadaptation (MPR) pour des patients résidant dans un centre spécia-
lisé. Enfin, l'intégration de concepts de "serious games" est essentielle pour rendre les
séances d'entraînement plus interactives et motivantes, tout en favorisant l'engagement
des utilisateurs.

Une notion transversale à ces trois axes est celle de la **personnalisation**, qu'il s'agisse des caractéristiques du fauteuil roulant électrique (FRE) – types de motorisation, type de siège, type d'interface d'entrée, profils de vitesse et d'accélération – ou des dispositifs d'immersion tels que l'écran, le casque ou le CAVE.

L'INSA Rennes dans le cadre du projet européen Interreg ADAPT (Assistive Devices for empowering disAbled People through robotic Technologies) a conçu un simulateur multisensoriel de FRE dédié à l'usage clinique [25]. Ce simulateur de conduite résulte d'une conception centrée utilisateur impliquant des usagers de FRE, des cliniciens et des thérapeutes. Ce simulateur est composé d'une plateforme mécanique à 4 ddl (Figure 10), actionnée par 5 actionneurs linéaires. La plateforme (Figure 9) est conçue pour avoir une emprise au sol équivalente à celle d'un FRE standard (Figure 11).

Le simulateur vise à améliorer l'apprentissage à la conduite de FRE, tant pour les primo-
accédants que pour les usagers experts, en proposant différents scénarios incluant des par-
cours d'obstacles ainsi qu'une modélisation à l'échelle réelle de la Ville de Rennes. Les en-
 traînements sont organisés dans un living lab, où des sessions régulières avec des patients,
des experts en robotique, des ergothérapeutes et des spécialistes en rééducation permettent
de valider les solutions proposées tout en assurant leur adéquation aux besoins spécifiques.

De façon notable, ces travaux ont été poussés jusqu'à la réalisation de plusieurs campagnes d'essais cliniques pour le système SIMADAPT (n°NCT04171973 [86]). Les résultats des essais cliniques menés auprès de 47 utilisateurs de fauteuils roulants, avec ou sans difficul-tés de conduite, sont particulièrement prometteurs. Ils ont démontré que les performances en environnement virtuel sont comparables à celles obtenues en conditions réelles, avec un haut niveau d'acceptabilité. De plus, les séances d'entraînement virtuel ont permis des amé-liorations significatives dans les performances de conduite des utilisateurs, renforçant ainsi l'intérêt de cette solution pour l'apprentissage, la rééducation et l'autonomie des utilisateurs.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 9** – La plateforme mécanique ADAPT à 4 ddl développée à l'INSA de Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 10** – Illustration des 4 ddl de la plate-forme mécanique : tangage, roulis, élévation et lacet</figcaption></figure>

3.5 Renforcer l'immersion : incorporation de la foule

Si la simulation est d'ores et déjà utilisée en pratique clinique, peu d'outils en RV permettent
de simuler des situations de déplacement dans une foule plus ou moins dense. En particulier,
aucun n'intègre l'une des composantes essentielles de nos déplacements, à savoir les inter-
actions entre des usagers de fauteuils roulants électriques et les autres personnes présentes
dans l'environnement. Parmi ces interactions, la gestion des distances interpersonnelles, ou
proxémie, joue un rôle central.

La notion de **proxémie** a été définie par Hall [87] et se réfère à la perception et à l'utilisation de l'espace par des individus. Elle reflète la manière dont les individus organisent l'espace autour d'eux selon des normes sociales, culturelles ou contextuelles, influençant directement les comportements de déplacement et les ajustements mutuels, en particulier le maintien d'une distance interpersonnelle durant les interactions sociales. Ces normes de distances sociales dépendent de nombreux facteurs comme la culture, le genre et l'âge ou encore des notions d'attrait avec la personne en interaction [88]

La gestion des distances et des espacements entre les individus est essentielle dans toutes les
interactions quotidiennes. Pour les usagers de FRE, cela revêt une importance particulière,
car ils doivent non seulement gérer les contraintes spatiales, mais aussi répondre aux attentes
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Figure 11** – Le simulateur de conduite de l'INSA Rennes au cours d'un essai clinique (SIMADAPT2 n°NCT04894981 [25]) : un usager de FRE réalise une tâche de navigation sur un circuit en étant installé dans la plateforme mécanique associée à une interface immersive de type CAVE.</figcaption></figure>

implicites liées à la proxémie. Cela inclut le respect des zones de confort des autres et la capacité à anticiper leurs mouvements.

À ce jour, les outils de simulation ne prennent pas en compte la dimension de navigation sociale. Pourtant, les questionnements qu'elle soulève, comme : "Comment me comporter et comment les autres se comportent-ils lorsque je circule en fauteuil, de manière respectueuse et harmonieuse avec mon environnement ?", sont cruciaux pour concevoir des simulations réalistes. En intégrant la notion de proxémie dans les scénarios de simulation, ces outils pourraient mieux refléter les ajustements nécessaires dans les interactions sociales. Une telle approche augmenterait les chances de transfert des compétences acquises lors d'entraînements à la conduite de FRE sur simulateur en environnement virtuel, vers des situations réelles [89].

En particulier, les situations de croisement ou d'évitement induisent une adaptation constante à l'environnement des comportements locomoteurs, de la vitesse et de la trajectoire. Les ajustements locomoteurs ont été très bien décrits dans la littérature pour des interactions entre piétons, voire entre piétons et robots [90, 91]. Cependant, leur spécificité lors d'interactions avec un usager de FRE nécessite d'élaborer des modèles élargis et inclusifs de proxémie définis à partir de l'observation des situations d'interactions. Ces modèles sont alors intégrés au simulateur de foule, à la fois sur les aspects déplacements du FRE virtuel (navigation sociale), ou encore sur l'adaptation du comportement des humains virtuels [92]. Ces outils d'apprentissage permettent aux utilisateurs de FRE d'interagir plus naturellement avec les autres dans des espaces partagés, comme les transports publics, les centres commerciaux, les espaces culturels ou encore des environnements de travail.
— L’outil de RV devient un élément essentiel dans le milieu de la rééducation et de la réadaptation. Il permet aux primo-accédants et aux utilisateurs plus expérimentés de s’entraîner de manière sécurisée tout en explorant des scénarios adaptés de plus en plus complexes, intégrant la dimension sociale.

— Son développement doit se faire en co-création entre chercheurs, cliniciens et théra-
peutes, avec une approche centrée sur l'utilisateur. L'objectif est d'assurer un transfert
efficace des compétences du virtuel au réel, grâce à une personnalisation adaptée et
une immersion multisensorielle réaliste.

4 Conclusion

La recherche appliquée au domaine de la robotique d'assistance doit prendre en compte de nombreuses contraintes dès les premières étapes de la conception d'une assistance robotique. Ces contraintes impliquent de prendre en compte non seulement l'efficacité de la solution sur le plan technique, mais aussi les usages. Ce travail ne peut se faire qu'à travers une collaboration plurisdisciplinaire qui implique des laboratoires de recherche en robotique au sens large (électronique, mécatronique, biomécanique, informatique, etc.), des living labs et des structures de recherche clinique, des laboratoires de recherche en sciences humaines et sociales et en ergonomie, des centres de rééducation et des structures médico-sociales et des usagers au sens large (personnes concernées par un handicap, aidants, professionnels de santé, etc.) [F0247].

Au sein d'une telle interdisciplinarité, les ingénieurs ont toute leur place. Leur agilité, caracté-
ristique essentielle de leur métier, leur permet de se positionner aux interfaces de ces domaines.
Celle-ci est particulièrement utile dans le processus de conception centrée utilisateur, qui exige
une forte capacité d'adaptation et une évolution continue. Les ingénieurs participent à toutes
les étapes : mise en situation et projection dans l'usage, essais cliniques, puis essais écolo-
giques visant à confronter la technologies aux conditions d'usage en vie réelle. Ces étapes leurs
permettent d'être de définir des solutions au plus proches des attentes des usagers, depuis
l'expression des besoins jusqu'à leur confrontation aux usages.

Cet article se penche sur les travaux de recherche dédiés à l'assistance à la navigation en
Fauteuil Roulant Électrique. La conception d'algorithmes robotiques d'assistance à la naviga-
tion qui intègrent l'utilisateur dans la boucle, la définition d'interfaces physiques humain-robot
adaptées et l'utilisation de la simulation pour l'apprentissage de la conduite en réalité virtuelle
y sont étudiées.

Les robots d'assistance issus de processus de co-conception au sein de collaborations interdis-
ciplinaires représentent une avancée majeure dans le domaine de la robotique d'assistance à
la mobilité. Ils ouvrent la voie à leur appropriation par des usagers en situation de handicap,
favorisant ainsi plus d'autonomie et d'inclusion. Cependant, il est essentiel de les envisager
pour ce qu'ils sont : des outils au service de l'humain, et non des solutions universelles. En
effet, si la technologie peut apporter une réponse significative aux défis de la mobilité, elle
ne saurait remplacer l'importance des interactions humaines. Un fauteuil roulant intelligent,
aussi perfectionné soit-il, ne dispense pas d'une réflexion sur la manière de tisser des liens so-
ciaux plus forts, de promouvoir l'accessibilité et l'inclusivité, et de valoriser l'accompagnement
humain. La robotique, dans ce contexte, doit être perçue comme un complément aux efforts
sociétaux et non comme une fin en soi.
# Robotique d'assistance : conception et commande pour l'autonomie en fauteuil roulant électrique

par **Marie BABEL**
Professeure des Universités
Univ Rennes, INSA Rennes, IRISA, Inria, CNRS – Rennes, France

par **Sylvain GUÉGAN**
Maître de Conférences
Univ Rennes, INSA Rennes, LGCGM, Rennes, France

par **Louise DEVIGNE**
Ingénieure de recherche biomédicale
Univ Rennes, INSA Rennes, IRISA, Inria, CNRS – Rennes, France

## Sources bibliographiques

[1] ORGANIZATION (W. H.) et FUND (U. N. C.). – *Global report on assistive technology*. World Health Organization (2022).

[2] PROULX (S.). – Penser les usages des tic aujourd'hui : enjeux, modèles, tendances. *Enjeux et usages des TIC : aspects sociaux et culturels*, 1 :7-20 (2005).

[3] DUBE (P.), SARRAILH (J.), BILLEBAUD (C.), GRILLET (C.), ZINGRAFF (V.), et KOSTECKI (I.). – Le livre blanc des living labs., *Umvelt Service Design, Montréal, Canada* (2014).

[4] VENKATESH (V.), MORRIS (M. G.), DAVIS (G. B.), et DAVIS (F. D.). – User acceptance of information technology : Toward a unified view. *MIS quarterly*, p. 425-478 (2003).

[5] GRZESKOWIAK (F.), LE BRETON (R.), DEVIGNE (L.), PASTEAU (F.), BABEL (M.), et GUÉGAN (S.). – A generic power wheelchair lumped model in the sagittal plane : towards realistic self-motion perception in a virtual reality simulator. In *2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)* p. 11705-11711 (2023).

[6] MICHON (J. A.). – Human behavior and traffic safety. *Human behavior and traffic safety*. Springer, Boston. https://doi.org/10, 1007:978-1 (1985).

[7] EMAM (H.), HAMAM (Y.), MONACELLI (E.), et DJOUANI (K.). – Power wheelchair driver behaviour modelling. In *2010 7th International Multi-Conference on Systems, Signals and Devices* p. 1-7. IEEE (2010).

[8] CHUNG (W.) et IAGNEMMA (K.). – Wheeled robots. Springer handbook of robotics, p. 575-594 (2016).

[9] COLLINS (T. J.) et KAUZLARICH (J. J.). – Directional instability of rear caster wheelchairs. *Journal of rehabilitation research and development*, 25(3) :1-18 (1988).
[10] KAUZLARICH (J.), BRUNING (T.), et THACKER (J.). – Wheelchair caster shimmy and turning resistance. *Journal of rehabilitation research and development*, 21(2):15–29 (1984).

[11] AHMAD ABU HATAB (R. D.). – Dynamic Modelling of Differential-Drive Mobile Robots using Lagrange and Newton-Euler Methodologies: A Unified Framework. *Advances in Robotics & Automation*, 02(02) (2013).

[12] ORTIZ (J. S.), PALACIOS-NAVARRO (G.), ANDALUZ (V. H.), et RECALDE (L. F.). – Three-dimensional unified motion control of a robotic standing wheelchair for rehabilitation purposes. *Sensors*, 21(9):3057 (2021).

[13] WANG (H.), GRINDLE (G. G.), CONNOR (S.), et COOPER (R. A.). – An experimental method for measuring the moment of inertia of an electric power wheelchair. In *2007 29th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society* p. 4798–4801. IEEE (2007).

[14] BAUDRY (A.), GUEGAN (S.), et BABEL (M.). – Taking caster wheel behavior into account in the kinematics of powered wheelchairs. *Modelling, measurement and control C*, 79(4):168–172 (2018).

[15] WANG (S.), ZHAO (L.), HU (Y.), et YANG (F.). – Vibration Characteristics Analysis of Convalescent-Wheelchair Robots Equipped with Dynamic Absorbers. *Shock and Vibration*, 2018(1):5393051 January 2018.

[16] CANDIOTTI (J.), NETI (A.), SIVAKANTHAN (S.), et COOPER (R.). – Analysis of Whole-Body Vibration Using Electric Powered Wheelchairs on Surface Transitions. *Vibration*, 5(1):98–109 January 2022.

[17] TEODORESCU (C. S.) et CARLSON (T.). – Assistme: Using policy iteration to improve shared control of a non-holonomic vehicle. In *2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)* p. 941–948. IEEE (2022).

[18] KUMAR (S.), VANUALAILAI (J.), et PRASAD (A.). – Assistive technology: autonomous wheelchair in obstacle-ridden environment. *PeerJ Computer Science*, 7:1–23 11 2021.

[19] GILLHAM (M.) et HOWELLS (G.). – A dynamic localized adjustable force field method for real-time assistive non-holonomic mobile robotics. *International Journal of Advanced Robotic Systems*, 12(10):147 (2015).

[20] MIHAILIDIS (A.), ELINAS (P.), BOGER (J.), et HOEY (J.). – An intelligent powered wheelchair to enable mobility of cognitively impaired older adults: An anticolli-sion system. *IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering*, 15(1):136–143 (2007).

[21] KUTBI (M.), LI (H.), CHANG (Y.), SUN (B.), LI (X.), CAI (C.), AGADAKOS (N.), et MORDOHAI (P.). – Egocentric computer vision for hands-free robotic wheelchair navigation. *Journal of Intelligent & Robotic Systems*, 107:10–01 2023.

[22] PASTEAU (F.), NARAYANAN (V. K.), BABEL (M.), et CHAUMETTE (F.). – A visual servoing approach for autonomous corridor following and doorway passing in a wheelchair. *Robotics and Autonomous Systems*, 75:28–40 (2016).

[23] CHERUBINI (A.) et NAVARRO-ALARCON (D.). – Sensor-based control for collaborative robots: Fundamentals, challenges, and opportunities. *Frontiers in Neurorobotics*, 14:576846 (2021).

[24] CHAUMETTE (F.) et HUTCHINSON (S.). – Visual servo control. i. basic approaches. *IEEE Robotics & Automation Magazine*, 13(4):82–90 (2006).
[25] MORBIDI (F.), DEVIGNE (L.), TEODORESCU (C. S.), FRAUDET (B.), LEBLONG (E.), CARLSON (T.), BABEL (M.), CARON (G.), DELMAS (S.), PASTEAU (F.), VAILLAND (G.), GOURANTON (V.), GUÉGAN (S.), LE BRETON (R.), et RAGOT (N.). – Assistive Robotic Technologies for Next-Generation Smart Wheelchairs: Codesign and Modularity to Improve Users’ Quality of Life. *IEEE Robotics & Automation Magazine*, 30(1):24–35 March 2023.

[26] CERAVOLO (E.), GABELLONE (M.), FARINA (M.), BASCETTA (L.), et MATTEUCCI (M.). – Model predictive control of an autonomous wheelchair. *IFAC-PapersOnLine*, 50(1):9821–9826 (2017) 20th IFAC World Congress.

[27] MATSUURA (H.), NONAKA (K.), et SEKIGUCHI (K.). – Model predictive obstacle avoidance control for an electric wheelchair in indoor environments using artificial potential field method. In *2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII)* p. 19–24 (2022).

[28] DE LAZZARI (D.), SIMONETTO (P.), TURCATO (N.), TONIN (L.), et CARLI (R.). – Nonlinear model predictive control of a bmi-guided wheelchair for navigation in unknown environments. In *2024 European Control Conference (ECC)* p. 3582–3587 (2024).

[29] SAPUTRA (R. P.), MIRDANIES (M.), PRISTIANTO (E. J.), et KURNIAWAN (D.). – Autonomous docking method via non-linear model predictive control. In *2023 International Conference on Radar, Antenna, Microwave, Electronics, and Telecommunications (ICRAMET)* p. 331–336. IEEE (2023).

[30] BARDARO (G.), BASCETTA (L.), CERAVOLO (E.), FARINA (M.), GABELLONE (M.), et MATTEUCCI (M.). – Mpc-based control architecture of an autonomous wheelchair for indoor environments. *Control Engineering Practice*, 78:160–174 (2018).

[31] NGUYEN (V. T.), SENTOUH (C.), PUDLO (P.), et POPIEUL (J.-C.). – Path following controller for electric power wheelchair using model predictive control and transverse feedback linearization. In *2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)* p. 4319–4325 (2018).

[32] KERMORGANT (O.). – *Fusion d'informations multi-capteurs en asservissement visuel*. PhD thesis Université Rennes 1 (2011).

[33] MANSARD (N.). – *Enchaînement de tâches robotiques*. PhD thesis Rennes 1 (2006).

[34] NARAYANAN (V. K.), SPALANZANI (A.), et BABEL (M.). – A semi-autonomous framework for human-aware and user intention driven wheelchair mobility assistance. In *2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)* p. 4700–4707. IEEE (2016).

[35] CHERUBINI (A.), SPINDLER (F.), et CHAUMETTE (F.). – A redundancy-based approach for visual navigation with collision avoidance. In *2011 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Vehicles and Transportation Systems (CIVTS) Proceedings* p. 8–15. IEEE (2011).

[36] MANSARD (N.), STASSE (O.), EVRARD (P.), et KHEDDAR (A.). – A versatile generalized inverted kinematics implementation for collaborative working humanoid robots: The stack of tasks. In *2009 International conference on advanced robotics* p. 1–6. IEEE (2009).

[37] JARQUÍN (G.), ESCANDE (A.), ARECHAVALETA (G.), MOULARD (T.), YOSHIDA (E.), et PARRA-VEGA (V.). – Real-time smooth task transitions for hierarchical inverse kinematics. In *2013 13th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids)* p. 528–533. IEEE (2013).
[38] KEITH (F.), WIEBER (P.-B.), MANSARD (N.), et KHEDDAR (A.). – Analysis of the discontinuities in prioritized tasks-space control under discreet task scheduling operations. In *2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems* p. 3887–3892. IEEE (2011).

[39] PASTEAU (F.), KRUPA (A.), et BABEL (M.). – Vision-based assistance for wheelchair navigation along corridors. In *2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)* p. 4430–4435. IEEE (2014).

[40] YANG (S.) et MACKWORTH (A. K.). – Hierarchical shortest pathfinding applied to route-planning for wheelchair users. In *Advances in Artificial Intelligence: 20th Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence, Canadian AI 2007, Montreal, Canada, May 28-30, 2007. Proceedings* 20 p. 539–550. Springer (2007).

[41] BEVILACQUA (P.), FREGO (M.), BERTOLAZZI (E.), FONTANELLI (D.), PALOPOLI (L.), et BIRAL (F.). – Path planning maximising human comfort for assistive robots. In *2016 IEEE Conference on Control Applications (CCA)* p. 1421–1427 (2016).

[42] VAILLAND (G.), GOURANTON (V.), et BABEL (M.). – Cubic Bézier Local Path Planner for Non-holonomic Feasible and Comfortable Path Generation. In *2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)* p. 7894–7900 Xi’an, China May 2021. IEEE.

[43] BROCK (O.) et KHATIB (O.). – High-speed navigation using the global dynamic window approach. *Proceedings 1999 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.99CH36288C)*, 1 :341–346 vol.1 (1999).

[44] ZHANG (B.), HOLLOWAY (C.), et CARLSON (T.). – A hierarchical design for shared-control wheelchair navigation in dynamic environments. In *2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)* p. 4439–4446 (2020).

[45] CAO (Y.) et MOHAMAD NOR (N.). – An improved dynamic window approach algorithm for dynamic obstacle avoidance in mobile robot formation. *Decision Analytics Journal*, 11 :100471 (2024).

[46] DIOSI (A.), SEGVIC (S.), REMAZEILLES (A.), et CHAUMETTE (F.). – Experimental evaluation of autonomous driving based on visual memory and image-based visual servoing. *IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems*, 12(3) :870–883 (2011).

[47] CHERUBINI (A.), COLAFRANCESCO (M.), ORIOLO (G.), FREDA (L.), et CHAUMETTE (F.). – Comparing appearance-based controllers for nonholonomic navigation from a visual memory. In *ICRA 2009 Workshop on safe navigation in open and dynamic environments : application to autonomous vehicles* (2009).

[48] OZCELIKORS (M.), ÇOŞKUN (A.), SAY (M. G.), YAZICI (A.), YAYAN (U.), et AKÇAKOCA (M.). – Kinect based intelligent wheelchair navigation with potential fields. In *2014 IEEE International Symposium on Innovations in Intelligent Systems and Applications (INISTA) Proceedings* p. 330–337 (2014).

[49] CARLSON (T.) et DEMIRIS (Y.). – Collaborative control for a robotic wheelchair : Evaluation of performance, attention, and workload. *IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)*, 42(3) :876–888 (2012).

[50] EZEH (C.), TRAUTMAN (P.), HOLLOWAY (C.), et CARLSON (T.). – Comparing shared control approaches for alternative interfaces : A wheelchair simulator experiment. In *2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)* p. 93–98 (2017).
[51] DEVIGNE (L.), NARAYANAN (V. K.), PASTEAU (F.), et BABEL (M.). – Low complex sensor-based shared control for power wheelchair navigation. In *2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)* p. 5434–5439. IEEE (2016).

[52] DELMAS (S.), MORBIDI (F.), CARON (G.), BABEL (M.), et PASTEAU (F.). – SpheriCol : A Driving Assistant for Power Wheelchairs Based on Spherical Vision. *IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics*, 5(2) :387–400 May 2023.

[53] DEVIGNE (L.), PASTEAU (F.), BABEL (M.), NARAYANAN (V. K.), GUEGAN (S.), et GALLIEN (P.). – Design of a Haptic Guidance Solution for Assisted Power Wheelchair Navigation. In *2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)* p. 3231–3236 Miyazaki, Japan October 2018. IEEE.

[54] MANSARD (N.), KHATIB (O.), et KHEDDAR (A.). – A unified approach to integrate unilateral constraints in the stack of tasks. *IEEE Transactions on Robotics*, 25(3) :670–685 (2009).

[55] LEBLONG (E.), FRAUDET (B.), DEVIGNE (L.), BABEL (M.), PASTEAU (F.), NICOLAS (B.), et GALLIEN (P.). – SWADAPT1 : assessment of an electric wheelchair-driving robotic module in standardized circuits : a prospective, controlled repeated measure design pilot study. *Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation*, 18(1) :140 December 2021.

[56] FRAUDET (B.), LEBLONG (E.), PIETTE (P.), NICOLAS (B.), DEVIGNE (L.), BABEL (M.), PASTEAU (F.), ROUTHIER (F.), et GALLIEN (P.). – Swadapt2 : benefits of a collision avoidance assistance for powered wheelchair users in driving difficulty. *Disability and Rehabilitation : Assistive Technology*, 19(5) :1907–1915 (2024).

[57] SAHOO (S. K.) et CHOUDHURY (B. B.). – A review on human-robot interaction and user experience in smart robotic wheelchairs. *Journal of Technology Innovations and Energy*, 2(2) :39–55 Jun. 2023.

[58] SHAHIN (M. K.), THARWAT (A.), GABER (T.), et HASSANIEN (A. E.). – A Wheelchair Control System Using Human-Machine Interaction : Single-Modal and Multimodal Approaches. *Journal of Intelligent Systems*, 28(1) :115–132 January 2019.

[59] CARLSON (T.) et DEL R. MILLAN (J.). – Brain-controlled wheelchairs : A robotic architecture. *IEEE Robotics & Automation Magazine*, 20(1) :65–73 (2013).

[60] POSTOLACHE (O.), VIEGAS (V.), DIAS PEREIRA (J. M.), VINHAS (D.), GIRÃO (P. S.), et POSTOLACHE (G.). – Toward developing a smart wheelchair for user physiological stress and physical activity monitoring. In *2014 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA)* p. 1–6 (2014).

[61] CHO (S.), et. al. – Wireless, multimodal sensors for continuous measurement of pressure, temperature, and hydration of patients in wheelchair. *npj Flexible Electronics*, 7(1) :8 February 2023.

[62] CULBERTSON (H.), SCHORR (S. B.), et OKAMURA (A. M.). – Haptics : The present and future of artificial touch sensation. *Annual review of control, robotics, and autonomous systems*, 1(1) :385–409 (2018).

[63] LACÔTE (I.), PACCHIEROTTI (C.), BABEL (M.), GUEORGUIEV (D.), et MARCHAL (M.). – Investigating the haptic perception of directional information within a handle. *IEEE Transactions on Haptics*, 16(4) :680–686 (2023).

[64] CABARET (P.-A.), PACCHIEROTTI (C.), BABEL (M.), et MARCHAL (M.). – Conception d'une poignée haptique multi-actionneurs pour l'aide à la navigation. In *Handicap 2024 – 13ème édition de la conférence Handicap francophone* p. 1–6 Paris, France June 2024. IFRATH.
[65] MORTENSON (W. B.), CLARKE (L. H.), et BEST (K.). – Prescribers’ Experiences With Powered Mobility Prescription Among Older Adults. *The American Journal of Occupational Therapy*, 67(1):100–107 January 2013.

[66] HAYS (R. T.), JACOBS (J. W.), PRINCE (C.), et SALAS (E.). – Flight Simulator Training Effectiveness : A Meta-Analysis. *Military Psychology*, 4(2):63–74 June 1992.

[67] HIRSH (P.) et BELLAVANCE (F.). Pilot Project to Validate the Transfer of Training of Driving Skills Learned on a High Fidelity Driving Simulator to On-Road Driving (2016).

[68] IMHOFF (S.), LAVALLIÈRE (M.), TEASDALE (N.), et FAIT (P.). – Driving assessment and rehabilitation using a driving simulator in individuals with traumatic brain injury : A scoping review. *NeuroRehabilitation*, 39(2):239–251 (2016).

[69] VAILLAND (G.), GRZESKOWIAK (F.), DEVIGNE (L.), GAFFARY (Y.), FRAUDET (B.), LEBLONG (E.), NOUVIALE (F.), PASTEAU (F.), LE BRETON (R.), GUÉGAN (S.), et GOURANTON (V.), et ARNALDI (B.), et BABEL (M.). – User-centered design of a multisensory power wheelchair simulator : towards training and rehabilitation applications. In *2019 IEEE 16th International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR)* p. 77–82. IEEE (2019).

[70] ARNALDI (B.), FUCHS (P.), et TISSEAU (J.). – *Chapitre 1 du volume 1 du traité de la réalité virtuelle*. Presses de l’Ecole des Mines de Paris 1 Paris (2003).

[71] ABELLARD (P.), RANDRIA (I.), ABELLARD (A.), BEN KHELIFA (M. M.), et RAMANANTSIZEHE (P.). – Electric Wheelchair Navigation Simulators : why, when, how ? In DI PAOLA (A. M. D.) et CICIRELLI (G.), éditeurs, *Mechatronic Systems Applications*, InTech March 2010.

[72] MAO (R. Q.), LAN (L.), KAY (J.), LOHRE (R.), AYENI (O. R.), GOEL (D. P.), et SA (D. D.). – Immersive Virtual Reality for Surgical Training : A Systematic Review. *Journal of Surgical Research*, 268:40–58 December 2021.

[73] INMAN (D. P.), LOGE (K.), et LEAVENS (J.). – VR education and rehabilitation. *Communications of the ACM*, 40(8):53–58 August 1997.

[74] HOWARD (M. C.). – A meta-analysis and systematic literature review of virtual reality rehabilitation programs. *Computers in Human Behavior*, 70:317–327 May 2017.

[75] OGOURTSOVA (T.), ARCHAMBAULT (P.), SANGANI (S.), et LAMONTAGNE (A.). – Ecological Virtual Reality Evaluation of Neglect Symptoms (EVENS) : Effects of Virtual Scene Complexity in the Assessment of Poststroke Unilateral Spatial Neglect. *Neurorehabilitation and Neural Repair*, 32(1):46–61 January 2018.

[76] SPORREL (B.), STUIVER (A.), et DE WAARD (D.). – Comparing first- and third-person perspective in a driving simulator. *Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour*, 102:270–277 April 2024.

[77] FAURE (C.), ROUTHIER (F.), LETTRE (J.), CHOUKOU (M.-A.), et ARCHAMBAULT (P. S.). – Effectiveness of the miWe Simulator Training on Powered Wheelchair-driving Skills : A Randomized Controlled Trial. *Archives of Physical Medicine and Rehabilitation*, 104(9):1371–1377 September 2023.

[78] Lifetool solutions : WheelSim Home. Accessed : 2024-12-19.

[79] COOPER (N.), MILLELA (F.), CANT (I.), WHITE (M. D.), et MEYER (G.). – Transfer of training—Virtual reality training with augmented multisensory cues improves user experience during training and task performance in the real world. *PLOS ONE*, 16(3):e0248225 March 2021.
[80] JACK (D.), BOIAN (R.), MERIANS (A.), TREMAINE (M.), BURDEA (G.), ADAMOVICH (S.), RECCE (M.), et POIZNER (H.). – Virtual reality-enhanced stroke rehabilitation. *IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering*, 9(3):308–318 September 2001.

[81] NG (A. K.), CHAN (L. K.), et LAU (H. Y.). – A study of cybersickness and sensory conflict theory using a motion-coupled virtual reality system. *Displays*, 61:101922 January 2020.

[82] GHEZALA (A. A.), SENTOUH (C.), BENTALEB (T.), PUDLO (P.), POULAIN (T.), et CONREUR (G.). – Haptic wheelchair simulator : Design with experimental validation. In KEMENY (A.), CHARDONNET (J.-R.), et COLOMBET (F.), éditeurs, *Proceedings of the Driving Simulation Conference 2023 Europe VR* p. 11–18 Antibes Juan-les-Pins, France (2023). Driving Simulation Association.

[83] DAO (L. A.), PRINI (A.), MALOSIO (M.), DAVALLI (A.), et SACCO (M.). – A Mixed-Integer Model Predictive Control Approach to Motion Cueing in Immersive Wheelchair Simulator. In *2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)* p. 4161–4167 Las Vegas, NV, USA October 2020. IEEE.

[84] NGUYEN VAN (Q. H.) et ITO (S.). – On the implementation of steering controls for evaluation of automated driving systems in driving simulator. In KEMENY (A.), MERIENNE (F.), COLOMBET (F.), et ESPIÉ (S.), éditeurs, *Proceedings of the Driving Simulation Conference 2016 Europe* p. 165–168 Paris, France (2016). Driving Simulation Association.

[85] CASAS-YRURZUM (S.), PORTALES-RICART (C.), MORILLO-TENA (P.), et CRUZ-NEIRA (C.). – On the Objective Evaluation of Motion Cueing in Vehicle Simulations. *IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems*, 22(5):3001–3013 May 2021.

[86] FRAUDET (B.), LEBLONG (E.), PIETTE (P.), NICOLAS (B.), GOURANTON (V.), BABEL (M.), DEVIGNE (L.), PASTEAU (F.), et GALLIEN (P.). – Evaluation of power wheelchair driving performance in simulator compared to driving in real-life situations : the simadapt (simulator adapt) project—a pilot study. *Journal of neuroengineering and rehabilitation*, 21(1):60 (2024).

[87] HALL (E. T.). – A system for the notation of proxemic behavior1. *American Anthropologist*, 65:1003–1026 (1963).

[88] KNORR (A. G.), WILLACKER (L.), HERMSDÖRFER (J.), GLASAUER (S.), et KRÜGER (M.). – Influence of person-and situation-specific characteristics on collision avoidance behavior in human locomotion. *Journal of experimental psychology : human perception and performance*, 42(9):1332 (2016).

[89] ARLATI (S.), COLOMBO (V.), FERRIGNO (G.), SACCHETTI (R.), et SACCO (M.). – Virtual reality-based wheelchair simulators : A scoping review. *Assistive Technology*, 32(6):294–305 November 2020.

[90] SANZ (F. A.), OLIVIER (A.-H.), BRUDER (G.), PETTRÉ (J.), et LÉCUYER (A.). – Virtual proxemics : Locomotion in the presence of obstacles in large immersive projection environments. In *2015 IEEE Virtual Reality (VR)* p. 75–80 (2015).

[91] VASSALLO (C.), OLIVIER (A.-H.), SOUÈRES (P.), CRÉTUAL (A.), STASSE (O.), et PETTRÉ (J.). – How do walkers behave when crossing the way of a mobile robot that replicates human interaction rules ? *Gait & Posture*, 60:188–193 (2018).

[92] LEBLONG (E.), GRZESKOWIAK (F.), THOMAS (S.), DEVIGNE (L.), BABEL (M.), et OLIVIER (A.-H.). – Wheelchair proxemics : interpersonal behaviour between pedestrians and power wheelchair drivers in real and virtual environments. In *Proceedings*
À lire également dans nos bases :

BUISINE (S.), PLOS (O.), et AOUSSAT (A.). – Innover pour les personnes en situation de handicap., *Management et ingénierie de l'innovation* [F0247] Aug. 2011.

BENAMAR (F.) et GRAND (C.). – Robotique mobile : conception, modélisation et commande., *Robotique* [S7755] May 2016.

FILLIAT (D.). – Cartographie et localisation simultanées en robotique mobile., *Robotique* [S7785] Mar. 2014.

KLINGER (E.). – La réalité virtuelle au service de l’autonomie des personnes., *Le traitement du signal et ses applications* [TE5958] June 2019.