Ce mémoire présente la conception d'un préhenseur sous-actionné pour une prothèse de membre supérieur. La main développée est entièrement actionnée par un seul câble. Le choix de ses composantes et l'optimisation de leurs paramètres lui permet toutefois de répondre à plusieurs besoins des utilisateurs, notamment une adaptation aux objets menant à une qualité de prise accrue, une simplicité de contrôle permettant son utilisation avec un harnais et une haute résistance aux impacts. L'articulation à contact roulant est d'abord présentée de même que les calculs la définissant. Les différents câbles la constituant sont facilement remplaçables, assurent une ouverture passive proportionnelle aux forces gravitationnelles et permettent de se déformer momentanément hors de leur plan de fermeture. Un doigt sous-actionné utilisant trois articulations à contact roulant est ensuite conçu afin de maximiser deux critères de performance représentant des requis importants, mais opposés : la distribution des forces de contact sur un objet et la capacité à le retenir. Un modèle mathématique calculant les forces appliquées et une analyse de l'impact des paramètres sur les critères de performance ont permis de converger vers une solution intéressante en utilisant une optimisation par algorithme génétique. Le doigt optimisé ainsi obtenu est testé expérimentalement et comparé à une solution de base afin de valider ses performances supérieures, surtout lorsque recouvert, de même que les calculs effectués. Finalement, quatre doigts et un pouce, lui aussi optimisé, sont réunis dans un prototype de main sous-actionnée. Trois modes de préhension actionnés manuellement, une articulation à contact roulant dans la paume, un mécanisme flottant à trois étages et plusieurs recouvrements ont également été intégrés afin d'augmenter la quantité, la stabilité et la force des prises. Les tests et la vidéo jointe à ce mémoire prouvent que ce prototype effectue avec aisance plusieurs tâches et prises de la vie courante.

Ce mémoire présente la conception d'un préhenseur sous-actionné pour une prothèse de membre supérieur. La main développée est entièrement actionnée par un seul câble. Le choix de ses composantes et l'optimisation de leurs paramètres lui permet toutefois de répondre à plusieurs besoins des utilisateurs, notamment une adaptation aux objets menant à une qualité de prise accrue, une simplicité de contrôle permettant son utilisation avec un harnais et une haute résistance aux impacts. L'articulation à contact roulant est d'abord présentée de même que les calculs la définissant. Les différents câbles la constituant sont facilement remplaçables, assurent une ouverture passive proportionnelle aux forces gravitationnelles et permettent de se déformer momentanément hors de leur plan de fermeture. Un doigt sous-actionné utilisant trois articulations à contact roulant est ensuite conçu afin de maximiser deux critères de performance représentant des requis importants, mais opposés : la distribution des forces de contact sur un objet et la capacité à le retenir. Un modèle mathématique calculant les forces appliquées et une analyse de l'impact des paramètres sur les critères de performance ont permis de converger vers une solution intéressante en utilisant une optimisation par algorithme génétique. Le doigt optimisé ainsi obtenu est testé expérimentalement et comparé à une solution de base afin de valider ses performances supérieures, surtout lorsque recouvert, de même que les calculs effectués. Finalement, quatre doigts et un pouce, lui aussi optimisé, sont réunis dans un prototype de main sous-actionnée. Trois modes de préhension actionnés manuellement, une articulation à contact roulant dans la paume, un mécanisme flottant à trois étages et plusieurs recouvrements ont également été intégrés afin d'augmenter la quantité, la stabilité et la force des prises. Les tests et la vidéo jointe à ce mémoire prouvent que ce prototype effectue avec aisance plusieurs tâches et prises de la vie courante.

La main humaine possède une architecture qui lui permet d'être largement étalée, de se replier sur elle-même ou de se refermer sur un objet en adoptant la forme de celui-ci. La combinaison de tous ces éléments crée un mécanisme de 28 degrés de liberté si nous considérons l'action du poignet. La perte d'un tel instrument est dramatique car la reproduction artificielle d'un mécanisme aussi complexe pose plusieurs problèmes. Le nombre de pièces mécaniques qui doivent être conçues et assemblées dans un volume très restreint, le poids d'un tel assemblage qui est d'autant plus important car le mécanisme est littéralement porté à bout de bras toute la journée et la source d'énergie suffisante pour l'opération de ce mécanisme pendant une période suffisante sont que quelques uns de ces problèmes. Plusieurs solutions à la perte de la main ont été proposées par les chercheurs oeuvrant dans le domaine de la prothèse . Ces solutions vont de la plus simple prothèse à crochet à une main robotisée mettant à profit les dernières avancées technologiques. Cependant, toutes ces solutions ont une chose en commun : elles ne remplacent pas parfaitement la main humaine. Les mécanismes sous-actionnés s'avèrent une alternative intéressante. Un mécanisme sous-actionné possède au moins un actionneur qui agit sur plus d'une liaison mécanique. Ce type de mécanisme est parfait pour prendre la forme d'un objet autour duquel il se referme. La théorie du sous-actionnement nous permet de comprendre le fonctionnement de ce mécanisme. Un doigt sous-actionné a été développé sur le principe du tendon et poulies et afin d'optimiser sa conception et de s'assurer d'obtenir une séquence de fermeture désirée un modèle mathématique du mécanisme a été élaboré. L'effet de la gravité est rajouté au modèle qui tient compte de l'orientation spatiale de la main.

Les avancées technologiques en ingénierie biomédicale à travers le monde permettent le développement de systèmes automatisés et adaptés, visant à fournir aux personnes vivant avec un handicap un meilleur confort de vie. Les prothèses intelligentes basées sur l'activité myoélectrique permettent aux personnes amputées d'interagir intuitivement avec leur environnement et d'effectuer des activités de la vie quotidienne. Des électrodes placées sur la surface de la peau et une électronique embarquée dédiée recueillent les signaux musculaires et les traduisent en commandes pour piloter les actionneurs de la prothèse. Atteindre une performance accrue tout en diminuant le coût des prothèses myoélectriques est une étape importante dans l'ingénierie de réadaptation. Les mains prothétiques, actuellement disponibles à travers le monde, bénéficieraient d'un contrôle plus efficace et plus intuitif. Ce mémoire présente une approche en temps réel pour classifier les mouvements des doigts à l’aide des signaux d'électromyographie (EMG) de surface. Une plateforme multicanale d'acquisition de signaux, de notre conception, est utilisée pour enregistrer 7 canaux EMG provenant de l'avant-bras. La classification des signaux EMG est effectuée en temps réel, en utilisant une approche d'analyse discriminante linéaire. Treize mouvements de la main peuvent être identifiés avec une précision allant jusqu'à 95,8% et de 92,7% en moyenne pour 8 participants, avec une prédiction mise à jour toutes les 192 ms. L'approche a voulu être adaptée pour créer un système embarqué ouvrant de grandes opportunités pour le développement des prothèses myoélectriques légères, peu coûteuses et plus intuitives. / Technological advances in biomedical engineering worldwide enable the development of automated and patient-friendly systems, aiming at providing the severely disabled a better comfort of life. Intelligent prostheses based on myoelectric activity allow amputees to intuitively interact with their environment and perform daily life activities. Electrodes placed on the surface of the skin, and dedicated embedded electronics allow to collect muscle signals and translate them into commands to drive a prosthesis actuators. Increasing performance while decreasing the cost of surface electromyography (sEMG) prostheses is an important milestone in rehabilitation engineering. The prosthetic hands that are currently available to patients worldwide would benefit from more effective and intuitive control. This memoir presents a real-time approach to classify finger motions based on sEMG signals. A multichannel signal acquisition platform of our design is used to record forearm sEMG signals from 7 channels. sEMG pattern classification is performed in real time, using a Linear Discriminant Analysis (LDA) approach. Thirteen hand motions can be successfully identified with an accuracy of up to 95.8% and of 92.7% on average for 8 participants, with an updated prediction every 192 ms. The approach wanted to be adapted to create an embedded system opening great opportunities for the development of lightweight, inexpensive and more intuitive electromyographic hand prostheses.