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INTRODUCTION

On estime à environ 1,5 millions de personnes « handicapées motrices » en France. Parmi elles, 340 000 utilisent un fauteuil roulant [1]. Les pathologies concernées liées ou non au vieillissement sont nombreuses : myopathies, lésions de la moelle, traumatismes crâniens, accidents vasculaires cérébraux, maladies dégénératives (sclérose en plaques…), infirmité motrice cérébrale, séquelles de poliomyélite… Curieusement, le monde médical s’intéresse peu à l’utilisation de ces fauteuils roulants, qui est pourtant, considérés comme des dispositifs médicaux, font partie de la liste des produits de prestation. Il faut cependant rappeler la loi du 11 Février 2005 pour l’égalité des droits et des chances pour les personnes handicapées, qui souligne le droit à la compensation du handicap. Aussi, des centres référents (Fondation Garches, CERAH à Woippy) ou centres de rééducations (CHU Raymond Poincaré APHP Garches, CHU Henri Gabriel HCL Lyon, CHR Lille, …) ont mis en place une prise en charge adaptée aux besoins, aux spécificités et aux demandes de l’utilisateur. Cette prise en charge est pour l’essentiel curative lors des soins et préventive lors de la rééducation. Actuellement, l’utilisation de cette aide au déplacement est prise en charge uniquement dans ces différents centres. Aussi, l’utilisateur se trouve la plupart du temps dépourvu de toute assistance, mais aussi de conseils et d’informations au quotidien et hors de ces centres. Il lui est par conséquent difficile d’appliquer les mouvements appris lors de la rééducation, d’adopter des stratégies d’évitement ou de contournement d’obstacles et autres difficultés dans ces déplacements quotidiens. L’émergence et le développement des technologies de l’intelligence ambiante [2] peuvent apporter des solutions non seulement pour conseiller, mais également pour assister ces personnes dans l’utilisation quotidienne de leur fauteuil roulant. C’est dans ce contexte que le projet AMO vise l’assistance et le suivi de la personne à mobilité réduite se déplaçant à l’aide d’un fauteuil roulant manuel ou à assistance électrique à la propulsion sur ses lieux de vie (logement, travail, site urbaine, transport en commun) au moyen des technologies de l’informatique ambiante. La suite de cet article est organisée de la manière suivante. La section 2 présente les motivations du projet AMO. La section 3 décrit les fonctionnalités attendues des composants de l’architecture du système. La section 4 présente le déroulement de la réalisation du projet par les élèves ingénieurs de Polytech’Grenoble. La section 5 conclut par les enseignements tirés de cette première édition du projet pédagogique AMO.

MOTIVATIONS

Les motivations du projet AMO décrites dans cet article sont à la fois médicales et pédagogiques. D’une part, nous souhaitons offrir aux médecins un dispositif innovant, fiable, valide, utile et utilisable visant à l’optimisation de l’usage du fauteuil roulant pour les personnes handicapées qu’ils suivent. D’autre part, nous souhaitons conduire une expérience pédagogique de co-développement et de prototypage rapide d’un système cyberphysique complexe par des élèves ingénieurs d’année 4 provenant des filières de l’école d’ingénieurs Polytech’Grenoble [6] suivis par une dizaine d’enseignants-chercheurs et des professionnels de santé. Sur un plan clinique, le projet AMO a pour but de permettre aux personnes atteintes de graves restrictions de mobilité consécutives à une lésion de la moelle épinière, à une maladie neurologique ou musculaire congénitale ou acquise, à un traumatisme des membres inférieurs, ou au vieillissement, de préserver leur autonomie et leur qualité de vie lié au déplacement en fauteuil roulant manuel: i. en favorisant le choix et le réglage approprié du fauteuil à leurs caractéristiques, besoins et attentes, ii en minimisant le risque d’apparition de troubles musculo-squelettiques, iii. en optimisant leur prise en charge fonctionnelle thérapeutique, iv en fournissant des informations pertinentes, fiables et valides aux collectivités locales pour la conception, l’aménagement et l’évaluation de l'accessibilité aux personnes à mobilité réduite dans le cadre d’activités quotidiennes (logement, établissements recevant du public, installations ouvertes au public, bâtiments d’habitation et ses annexes, moyens de transports collectifs conventionnels …) ou des informations correspondantes au déplacement et à l’utilisation d’un lieu public.

ARCHITECTURE

Le projet AMO combine à la fois des technologies de l’instrumentation médicale et des technologies de l’information pour les élèments constituant le système : a savoir, l’instrumentation de l’utilisateur, l’instrumentation du fauteuil, le terminal mobile de l’utilisateur et le centre serveur. La figure 1 schématise l’architecture générale du projet.

Figure 1 : Architecture du projet AMO

Instrumentation usager

L‘instrumentation de l’usager vise à fournir, de manière synchrone, des informations relatives non seulement à l’utilisateur du fauteuil roulant (données physiologiques essentiellement), mais aussi au fauteuil roulant (données cinématiques essentiellement). Plus précisément, la personne est ‘instrumentée’ afin de monitorer son activité dans le fauteuil. L’effort requis pour effectuer ses déplacements est quantifié au moyen, d’une part, d’un cardio-fréquencemètre et, d’autre part, de 4 EMG mesurant les contractions musculaires des biceps et triceps de chaque bras. L’utilisation de centrales inertielles permet également de reconstituer la posture des membres supérieurs.

Instrumentation fauteuil

Le fauteuil roulant est instrumenté dans le but d’assurer le monitorage de contexte d’utilisation du fauteuil et le confort de la personne. L’utilisation d’accéléromètres et de capteurs à effet Hall permet d’obtenir les informations sur la cinématique du fauteuil (distance parcourue, vitesse moyenne, inclinaison...). Le fauteuil est également équipé d’une détection des pieds sur les reposes pieds, d’un capteur de vibration et de plusieurs capteurs de pression assurant la fonction de détecteur de présence et pouvant éventuellement fournir des informations préventives à la formation d’escarres. La synchronisation des informations physiologiques de la personne instrumentée avec les données collectées sur le fauteuil est réalisée à l’aide d’une liaison sans fil basée sur l’utilisation de modules ZigBee ; l’émetteur situé sur le bras de la personne transmet régulièrement au récepteur, localisé sur le fauteuil, l’ensemble des données physiologiques.

Terminal mobile usager

L’ensemble des signaux acquis et centralisés sur le fauteuil est collecté par le téléphone 3G/Wifi de l’utilisateur via une liaison Bluetooth. La géolocalisation embarquée dans le téléphone (GPS et/ou cellule GSM) fournit également les positions géographiques pour le suivi spatial de l’utilisateur [3]. D’autres technologies sont envisagées pour sa localisation à l’intérieur de batiment [8]. L’appareil photo du téléphone sert à dénoncer des obstacles que rencontre l’utilisateur dans ses trajets. La ou les photos prises sont géolocalisées ; les obstacles sont typés et éventuellement annotés. Les types d'obstacles les plus courants sont prélistés pour une annotation rapide. Ce sont par exemple les batiments non accessibles, les 'incivilités' (voitures sur le trottoir, sur passage piéton, terrasses de café et extension gênante d’une boutique) ou bien les 'travaux' (trous, tranchées), ...). Ces informations une fois remontées au centre serveur peuvent être partagées avec les autres personnes à mobilité réduite utilisant l’application AMODroid. Les mesures et les dénonciations sont remontées via des liaisons 3G/Wifi vers un centre serveur qui les archive.

Centre serveur

Le centre serveur restitue aux médecins ou aux urbanistes, selon l’application voulue du fauteuil roulant manuel intelligent et communicant, les mesures individuelles ou collectives concernant les utilisateurs dans un objectif de support à la prise de décision (par exemple, choix ou réglage du fauteuil, éducation thérapeutique, aménagement des accès handicapés sur les sites).

REALISATION

La réalisation de la première itération a été réalisée entre Décembre 2010 et Avril 2011. Elle a été envisagée comme une itération de spécification et de prototypage rapide. La maîtrise d’ouvrage de ce projet a été confiée aux 24 élèves de la filière TIS (Technologies d’Information pour la Santé) organisés en 6 groupes. Cette phase de spécification des besoins fonctionnels et non-fonctionnels, réalisée à raison d’une douzaine d’heure de travail par élève et par semaine durant décembre 2010, a abouti à la rédaction d’un cahier des charges par groupe. Début Janvier 2011, 10 élèves des filières 3I (Informatique Industrielle et Instrumentation) et RICM (Réseaux Informatiques et Communication Multimédia) ont été missionnés pour réaliser un dénominateur commun des 6 spécifications figées au moyen de 2 réunions de concertation rassemblant les 36 élèves et les enseignants. La réalisation des deux parties (1) instrumentation de la personne handicapée et (2) instrumentation du fauteuil a été confié à 1 groupe de 6 élèves 3I, tandis que les parties téléphonie et centre serveur ont été confié aux 4 élèves RICM. Chaque groupe avait un représentant faisant la liaison notamment pour la définition de formats échangés. La réalisation s’est faite jusqu’à mi avril à raison d’une douzaine d’heure de travail par élève et par semaine en parallèle de cours entrant dans leurs spécialisations respectives. Les choix technologiques ont été fortement conditionnés par la priorité donnée à la production rapide d’un prototype [9] et sur le choix de technologies et de formats ouverts, non propriétaires et prises sur étagère [4]. Le choix s’est ainsi porté sur 2 cartes Arduino Lilypad équipées de modules Xbee pour les microcontrolleurs des 2 brassards EMG instrumentant l’usager. La centrale de mesure attachée au fauteuil est un carte Arduino Mega équipée d’un accéléromètre, de 2 détecteurs de pression pour les repose-pieds, de capteurs à effet Hall sur les roues, d’un module XBee pour la communication avec les 2 brassards et d’un module Bluetooth pour la communication avec le téléphone. Le télèphone portable de l’utilisateur est un télèphone Google Android d’entrée de gamme pour limiter le coût global du système. Le centre serveur est une application Google App Engine (GAE) hébergable sur le nuage IaaS de Google. L’hébergement IaaS sera remis en cause lors du passage en phase d’exploitation du projet puisque les données stockées sont confidentielles du fait de leurs caractères médicaux. L’IHM RIA s’appuie sur le canevas Google Web Toolkit (GWT) ainsi que des extensions. Elle est destinée aux utilisateurs du fauteuil, aux médecins et aux urbanistes. Coté échange, la liaison entre le téléphone Android est Bluetooth ou USBSerial. La liaison entre le téléphone Android et le centre serveur GAE est basé sur HTTP/SOAP sur des hotspots Wifi publics et 3G. La remonté de données par HTTP/SOAP tolère les interruptions de connectivité de réseau. Aucun échange n’est sécurisé. Fin avril, à la recette de cette première itération [7], les algorithmes de traitement des données capteurs (figure 5) n’ont été que partiellement portés sur les cartes Arduino Lilypad. La jauge de déformation est fonctionnelle et permet de détecter la présence. Le calcul de la vitesse de déplacement du fauteuil, grâce aux capteurs à effet Hall situés sur la roue, est implémenté. Les signaux bruts de l’accéléromètre, branché directement sur l’Arduino Lilypad, sont filtrés et ceux de l’EMG sont traités afin d’être détectés sous forme d’enveloppe. Les données de l’accéléromètre couplées à celles des capteurs EMG permettent ainsi de détecter l’action de poussée ou de freinage du fauteuil (figure 2). Le calcul du taux de co-contraction des muscles biceps et triceps n’est pas encore effectif. Bien que fonctionnelle, la liaison Bluetooth n’a pas permis de remonter les mesures des capteurs de la centrale d’acquisition vers le téléphone Android. L’application AMODroid est cependant fonctionnelle. Elle présente les informations synthétiques et pertinentes pour l’utilisateur du fauteuil roulant. Ces dernières sont les indicateurs de la valeur actuelle des EMG du bras gauche avec un code couleur pour les co-contractions, la vitesse instantanée du fauteuil roulant, la position GPS du fauteuil roulant, l’inclinaison courante du fauteuil roulant et la présence actuelle des pieds sur le support (figure 3, gauche). L’application stocke les données acquises dans la carte Flash du téléphone et remonte régulièrement les signaux capteurs mesurés ou simulés auprès du centre serveur. L’application permet également de prendre des photos et de saisir des commentaires brefs dénonçant des obstacles rencontrés par l’utilisateur du fauteuil roulant [8] (figure 3, droite). L’application RIA, qui a été développée avec le canevas Google Web Toolkit (GWT), offre aux médecins et aux urbanistes une première interface fonctionnelle et conviviale d’exploration des mesures et des dénonciations remontées par les téléphones AMODroid (graphes synthétiques et emplacement d’obstacles sur Google Maps). Une validation du prototype de l’équipement est en cours d’évaluation au sein du CHU Raymond Poincaré APHP Garches, et de la Fondation Garches. Les résultats de cette première évaluation devraient permettre de juger de l’intérêt, la pertinence, la fiabilité et la validité des données collectées, ainsi que de l’ergonomie des IHM développées. Ces résultats devraient en outre favoriser la continuation de ce projet de Septembre 2011 à Décembre 2012 par la participation à un concours étudiant doté.

Figure 2 : Exemple du fauteuil roulant instrumenté.

Figure 3 : IHM de l’application AMODroid (version 1)

Figure 4 : IHM destinée aux médecins (version 1)

Figure 5 : Signaux accéléromètriques et EMG traités.

CONCLUSION

Cet article décrit le projet AMO de fauteuil roulant manuel intelligent et communiquant pour le suivi et l’assistance de la personne à mobilité réduite dans le cadre d’un projet pédagogique d’intelligence ambiante collaboratif, inter-filière et pluridisciplinaire.

REFERENCES

  • [1] Vignier N, Ravaud JF, Winance M, Lepoutre FX, Ville I. (2008). Demographics of wheelchair users in France: results of national community-based handicaps-incapacités-dépendance surveys. J Rehabil Med. 40(3):231-9.
  • [2] The Ambient Assisted Living (AAL) Joint Programme http://www.aal-europe.eu/
  • [3] Dorothy McKinney, "Impact of Commercial Off-The-Shelf (COTS) Software and Technology on Systems Engineering", INCOSE Chapters, August 2001
  • [4] AALOA Manifesto http://aaloa.org/manifesto
  • [5] Filières TIS (Technologies de l’Information pour la Santé), 3I (Informatique Industrielle et Instrumentation) et RICM (Réseaux Informatiques et Communication Multimédia), http://www.polytech-grenoble.fr
  • [6] Wiki du projet AMO http://air.imag.fr/mediawiki/index.php/Projet_%22AMO%22
  • [7] Video de l’IHM d’AMOdroid http://www.youtube.com/watch?v=hx4JFqrTQFA
  • [8] Hui Liu; Darabi, H.; Banerjee, P.;Jing Liu, Survey of Wireless Indoor Positioning Techniques and Systems IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, Nov. 2007 Volume: 37 Issue:6 doi 10.1109/TSMCC.2007.905750
  • [9] Tom Igoe, Making Things Talk: Practical Methods for Connecting Physical Objects, Make; 1 edition (September 28, 2007), ISBN-10: 0596510519