Les personnes vivant avec des incapacités aux membres supérieurs doivent surmonter des défis importants au quotidien. L'utilisation d'aides techniques permet à ces personnes de regagner ou d'aller chercher une certaine autonomie. Parmi ces aides techniques, les bras robotisés d'assistance peuvent être utilisés pour augmenter l'autonomie de leur utilisateur tout en réduisant le temps d'assistance requis par une personne aidante. Le but de cette maîtrise est de rendre le contrôle de bras robotisés d'assistance plus efficace en réduisant les efforts requis par les utilisateurs tout en diminuant le temps demandé pour accomplir des tâches. L'objectif est de développer une interface de contrôle de reconnaissance vocale afin d'y arriver. Deux interfaces de contrôle ont été développées : la première utilise des algorithmes d'apprentissage machine classique alors que la seconde a recours à des modèles d'apprentissage profond. Les deux interfaces emploient un microphone placé sur un casque d'écoute pour faire l'acquisition de la voix de l'utilisateur. Le signal sonore est ensuite traité sur un ordinateur où le modèle produit une prédiction du mot prononcé par l'utilisateur et l'action correspondante est alors exécutée par le bras JACO. Chaque algorithme est conçu pour reconnaître les mots d'un dictionnaire de commandes finies relié à des actions que peut effectuer le bras JACO (p. ex. se déplacer vers l'avant, l'arrière, fermer les doigts). La faible robustesse au bruit ambiant du premier modèle ainsi que sa dépendance à la voix de l'utilisateur ont mené au développement du second modèle. Ce deuxième modèle ne requiert plus que l'utilisateur fournisse plusieurs enregistrements de chaque mot en guise d'exemple et les fausses détections dues au bruit sont réduites à un niveau négligeable. Les deux modèles développés ont été testés avec des sujets sains pour mesurer la performance des modèles et évaluer leur niveau de facilité d'utilisation. / People living with upper limb disabilities face important challenges to accomplish their daily living activities. The use of assistive devices allows these people to regain or seek a certain autonomy. Among these technical aids, it has been shown that the use of robotic assistance arms can increase the autonomy of their user while reducing the assistance time required by a caregiver. The goal of this master is to make the control of assistive arms more efficient by reducing the efforts and time required to accomplish a task. The objective is to develop the vocal control interface in order to reach this goal. Two control interfaces have been developed: the first one uses classical machine learning algorithms whereas the second one leverages deep learning models. Both interfaces employ a headset with a microphone that acquires the raw voice signal of the user. A computer then processes the signal where the model make a prediction of the spoken word and the corresponding action is executed by the JACO arm. Each algorithm is designed to recognize the words from a limited dictionary of commands that the JACO can execute (e.g., move forward, backward, close fingers). The low robustness to ambient noise of the first model as well as its dependence on the user's voice led to the development of the second model. This second model no longer requires the user to provide multiple records of each word as an example and false detections due to noise are reduced to a negligible level. Both models developed have been tested with able-bodied subjects in order to assess the models performance and measure their ease of use.

Titre de l'écran-titre (visionné le 8 mai 2023) / Plusieurs personnes sont atteintes par une certaine forme d'incapacité au quotidien. Au Canada, 13.7% de la population est limitée au quotidien par une incapacité [1], tandis que ce nombre est de 20% aux États-Unis [2]. Une solution pour augmenter leur autonomie est l'utilisation de technologies d'assistance. Plus spécifiquement, les bras d'assistance robotisés permettent d'aider au quotidien les personnes vivant avec des incapacités aux membres supérieurs [3; 4]. Ces robots permettent de réaliser certaines tâches de la vie quotidienne comme de déplacer des objets, de manger, de boire, d'ouvrir ou de fermer des portes. Bien qu'ils soient utiles, ces bras d'assistance sont difficiles d'accès à cause de leur coût élevé [3; 5]. Ce mémoire présente la conception mécanique d'un bras robotisé d'assistance et d'une main robotisée pour assister les personnes ayant des incapacités aux membres supérieurs en fauteuil roulant. Le concept présenté se démarque des autres solutions disponibles sur le marché puisqu'elle est abordable, environ 5000 $. Le concept est donc plus facilement accessible par la population visée. Le bras d'assistance robotisé peut se fixer sur le côté d'un fauteuil roulant ou sur le coin d'une table. Le bras possède six degrés de liberté. Le bras peut déplacer son effecteur à la bouche de l'utilisateur pour manger ou atteindre le sol pour y prendre un objet. Le bras est en mesure d'atteindre n'importe quelle orientation grâce à un poignet sphérique à son extrémité. Une main robotisée est développée pour être fixée à l'extrémité du bras robotisé. La main robotisée possède deux doigts à deux phalanges sous-actionnés par un seul moteur. La main est en mesure de réaliser des prises parallèles et des prises englobantes. La transition entre ces deux prises est entièrement passive et possible grâce à un mécanisme constitué de barres et de ressorts dans chaque doigt. / Many people are affected by some form of disability on a daily basis. In Canada, 13.7% of the population is limited on a daily basis by a disability [1], while this number is 20% in the United States [2]. A solution to increase their autonomy is the use of assistive technologies. More specifically, assistive robotic arms provide daily assistance to people living with upper body disabilities [3; 4]. These robots make it possible to perform certain tasks of daily life such as moving objects, eating, drinking, opening or closing doors. Although use ful, these assistive robotic arms are difficult to access because of their high cost [3; 5]. This thesis presents the mechanical design of an assistive robotic arm and a robotic hand to assist people with upper limb disabilities in wheelchairs. The concept presented stands out from other solutions available on the market since it is affordable, around 5000 $. The concept is therefore more easily accessible by the target population. The robotic arm can be attached to the side of a wheelchair or the corner of a table. The arm has six degrees of freedom. The arm can bring its effector to the mouth of the user to eat or reach the ground to pick up an object. The arm is able to orient the effector in any orientation thanks to a spherical wrist at its end. A robotic hand has been developed to be attached to the end of the robotic arm. The robotic hand has two fingers with two phalanges under actuated by a single motor. The hand is able to perform parallel en compassing grasps. The transition between these two grasps is entirely passive and possible thanks to a mechanism made up of bars and springs in each finger.