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Santé

Laure Guion - 2/05/2013

Un déambulateur intelligent, pour un retour à la maison en confiance

© Anna Lurye - Fotolia.com

Les problèmes de chute sont la première cause d’hospitalisation des seniors. Une fois de retour à la maison, les personnes âgées se limitent souvent dans leurs mouvements, elles manquent de confiance en elles pour reprendre des activités normales. Le projet européen MOBOT a pour but de les accompagner une fois de retour à domicile en leur proposant un déambulateur intelligent, qui s’adapte à leur comportement. Iasonas Kokkinos, de l’équipe Galen, apporte son expertise en analyse des images pour l’interprétation des vidéos en direct dans ce projet.

Quel est l’objectif du projet européen MOBOT ?

Les équipes du projet MOBOT s’attaquent à un problème complexe : comment aider nos aînés à se déplacer en sécurité chez eux après une première chute ?  La solution sur laquelle nous allons travailler dans les trois prochaines années est un outil de soutien intelligent pour se déplacer, qui ne sera plus le déambulateur passif que l’on connaît, mais au contraire une sorte d’accompagnateur des gestes du quotidien . Pour réaliser ce nouvel outil plus adapté, plusieurs problématiques se posent. L’équipe allemande s’attelle aux aspects de biomécanique, de robotique et de traitement des données haptiques, c’est-à-dire des capteurs de pression sur la plate-forme robotique de soutien. Les chercheurs impliqués en Grèce vont travailler sur l’analyse des éléments fournis par les capteurs d’images et de son, si la personne appelle à l’aide par exemple. Enfin, notre équipe va travailler sur l’analyse d’images pour estimer la pose (c’est-à-dire position et mouvement en cours) pour détecter quand la personne est par exemple instable pour s’adapter et rectifier le soutien.


Nous allons définir une dizaine d’actions pour que l’outil comprenne ce que la personne âgée est en train de faire. L’outil serait donc adaptatif , et même dans l’idéal pro-actif car il doit comprendre instantanément qu’une personne souhaite se lever ou s’asseoir pour se bloquer dans une position qui aidera à prendre appui, se relever d’un côté pour compenser si la personne est en train de perdre l’équilibre, voire dans un futur lointain aider à relever des personnes qui sont tombées au sol.

L’outil sera dans l’idéal pro-actif pour comprendre instantanément que la personne souhaite se lever, et pourra l’aider à s’équilibrer

Quelles sont les problématiques posées au niveau technique ?

Pour l’aspect analyse visuelle, les personnes âgées seraient donc filmées depuis cette plate-forme robotique grâce à des caméras qui combineraient à la fois des informations de couleur, de mouvement, mais aussi de profondeur. Pour cette dernière information, il faudrait utiliser une caméra de type © Kinect, ce qui demande d’adapter le logiciel aux spécificités du problème . Nous avons en effet besoin d’une très grande précision dans la définition des mouvements.


Pour cela, nous combinons les bases de données de mouvements de personnes saines, et la connaissance de la dynamique de l’équilibre, qui permet de déduire à chaque instant la future position de la personne. Cet ensemble donne la possibilité d’affiner le modèle pour détecter tout changement d’équilibre ou aberration. La difficulté se situe dans le niveau de détails à analyser  : l’analyse d’une image prend en compte la précédente et la suivante pour comprendre le mouvement au global et ne pas donner de fausses alertes, pour autant il est nécessaire de ne pas considérer comme du « bruit » un mouvement incohérent de la main qui peut signaler un autre souci.

Analyse de l’image par l’algorithme pour détecter les différentes parties du corps (ici dans l’exemple uniquement les bras)

Et au niveau algorithmique ?

Nous allons exploiter des avancées engrangées dans l’équipe, et les adapter à la problématique spécifique de cet outil d’aide aux personnes âgées. Tout d’abord, nous travaillerons sur la technique d’apprentissage statistique qui demande d’extraire et de mêler dans une décision globale des descripteurs de profondeur, couleur, intensité, mouvement pour chaque point d’une image. C’est un travail qui était déjà bien avancé dans l’équipe, mais le nouveau paramètre de la profondeur demande de retravailler les algorithmes. Ces caractéristiques permettront ainsi de déduire une estimation de pose optimale .


Ensuite, un autre point à travailler est la détection efficace d’objets . Dans ce projet, il est nécessaire de diviser les modélisations des parties du corps pour les traiter de façon plus fine, mais le problème ensuite est de « recoller les morceaux », de refaire un ensemble cohérent.


Le projet débute, il y a donc beaucoup de choses à mettre en place, et nous recherchons des doctorants motivés et enthousiastes  pour l'avancement de ce projet autant utile pour la société que passionnant.

Mots-clés : MOBOT Vieillesse Reconnaissance d'images Inria Saclay - Île-de-France Santé à domicile

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