Étude préliminaire

5.3.1.1 Méthode

5.3.1.1.1 Mission

Dans cette étude, le système homme-robot-BCI a pour mission d’explorer un environnement (cf. Figure 5-7(a)) tout en respectant un parcours prédéfini représenté par des flèches rouges sur la Figure 5-7(b). Les points de départ et d’arrivée sont les mêmes (le signe plus sur la Figure 5-7(b). L’environnement expérimental contient principalement deux obstacles, le cercle et le rectangle sur la Figure 5-7(b).

(a) Environnement réel (b) Représentation graphique Figure 5-7 Environnement expérimental

5.3.1.1.2 Participants

Un participant de 32 ans a pris part à l’étude. Il était bien entraîné à l’utilisation du BCI de par sa participation à sa conception, mais aussi par le fait qu’il a été mené à utiliser régulièrement le robot.

5.3.1.1.3 Protocole

Avant de procéder aux tests expérimentaux, une session d’entraînement a été effectuée par le participant. La session est divisée en deux séances : une dédiée au BCI et une autre au robot. La première séance est composée de deux phases.

Durant la première phase, le participant est équipé d’un bonnet composé de 16 électrodes collées sur son cuir chevelu. Le bon fonctionnement du système est évalué en analysant le signal de chaque électrode et en ajustant les filtres appliqués pour minimiser d’éventuelles perturbations. Le participant contrôle le retour visuel en mode « hors ligne » en essayant de penser au mouvement à associer à la barre grise. L’objectif de cette phase est d’entraîner le

Lydia HABIB - February 2020 149 système et de créer un classifieur initial à partir des schémas spécifiques des signaux cérébraux du participant enregistrés par l’ordinateur branché au BCI.

Au cours de la seconde phase, le participant contrôle directement le mouvement de la barre grise du retour visuel avec le BCI en mode « en ligne ». À partir de ces données d’apprentissage, le classifieur du participant est mis à jour.

La deuxième séance d’entraînement permet à l’utilisateur de s’entrainer au contrôle du robot par le BCI suivant quatre LoA différents définis dans la section 5.2.1.2. Après la session d’entraînement, l’étude s’est déroulée suivant quatre conditions expérimentales relatives aux LoA (cf. Tableau 5-2). Deux tests consécutifs ont été effectués par le participant pour chaque condition expérimentale. Les mesures réalisées durant l’expérimentation sont présentées dans la partie suivante.

Tableau 5-2 Quatre conditions expérimentales ont été testées : avec ou sans le retour haptique émulé en combinaison avec ou sans le contrôle partagé

Sans le contrôle partagé « NSh »

Avec le contrôle partagé « Sh »

Sans le retour haptique émulé « NEH »

Sans le retour haptique émulé, sans le contrôle partagé « NEHNSh »

Sans le retour haptique émulé, avec le contrôle partagé « NEHSh »

Avec le retour haptique émulé « EH »

Avec le retour haptique émulé, sans le contrôle partagé « EHNSh »

Avec le retour haptique émulé, avec le contrôle partagé « EHSh »

5.3.1.1.4 Mesures

La coopération homme-robot-BCI avec un retour haptique émulé est évaluée à partir des mesures objectives et subjectives réalisées à chaque essai expérimental.

5.3.1.1.4.1 Mesures objectives

Les mesures objectives concernent le nombre de commandes envoyées par le BCI et le temps de réalisation de la mission.

5.3.1.1.4.2 Mesures subjectives

Il a été demandé au participant de répondre à un questionnaire à la fin de chaque condition expérimentale. Ce questionnaire a été réalisé à partir du modèle de coopération (cf. Annexe G). Les questions ont principalement porté sur la perception du participant du SF et du SC du robot/BCI et sur son sentiment quant à la façon dont le robot perçoit son SF et SC sur les quatre sous-fonctions. Les réponses du participant aux questions ont été mesurées en utilisant l’échelle

Chapitre 5. Implémentation et évaluation de la coopération homme-robot dans le cadre du handicap

Lydia HABIB - February 2020 150

de Likert de 1 (pas du tout) à 7 (parfaitement).

Un codage des prises de décision du participant et du robot et des actions de ce dernier a été réalisé à partir d’enregistrements vidéo et de fichiers log.

5.3.1.2 Résultats

Les résultats sont issus à la fois des mesures objectives et subjectives obtenues au cours des expérimentations. Le premier résultat concerne l’incapacité du participant à mener à bien le test avec le plus faible LoA (NEHNSh). Après plusieurs essais, on a constaté qu’il était trop difficile au participant de contrôler le robot sans aucune assistance automatique. Par conséquent, les résultats concernent uniquement les données obtenues lors des trois autres conditions expérimentales (EHNSh, NEHSh et EHSh).

5.3.1.2.1 Résultats basés sur les mesures objectives

Les résultats basés sur les mesures objectives portent sur l’analyse des variables dépendantes suivantes : le nombre de commandes envoyé par le BCI et le temps de réalisation de la mission.

Nombre de commandes envoyé par le BCI

La Figure 5-8 représente le nombre de commandes envoyées par le BCI pendant chacune des trois conditions expérimentales (EHNSh, NEHSh et EHSh). Pour chaque condition expérimentale, la barre de gauche représente le nombre de commandes envoyées par le participant lors du premier test, et la barre de droite celui envoyé lors du deuxième test. L’assistance par évitement d’obstacles a permis au participant de contrôler le robot.

Figure 5-8 Nombre de commandes envoyées par le BCI

De plus, l’utilisation de l’assistance par retour haptique émulé sans l’évitement d’obstacles a permis de faciliter le contrôle et d’avoir une meilleure performance. Cependant,

Lydia HABIB - February 2020 151 la combinaison des deux assistances (EHSh) n’a pas permis d’améliorer la performance du participant.

Temps de réalisation de la mission

Les résultats ont montré que le temps de réalisation de la mission a une tendance similaire au nombre de commandes envoyées par le BCI (cf. Figure 5-9).

Néanmoins, les différences entre les conditions expérimentales sont moins importantes pour le temps de l’accomplissement de la mission. Les résultats ont indiqué que le participant a pris moins de temps pour réaliser la mission dans EHNSh en comparaison avec les deux autres conditions (NEHSh et EHSh). Les résultats basés sur les mesures subjectives sont présentés dans la section suivante.

Figure 5-9 Temps de réalisation de la mission

5.3.1.2.2 Résultats basés sur les mesures subjectives

Les résultats subjectifs portent sur l’analyse des réponses aux questionnaires et à l’analyse des enregistrements vidéos.

Questionnaire

Les résultats des réponses au questionnaire construit sur la base du modèle de coopération ont montré une moyenne plus élevée des évaluations du SF et du SC du robot/BCI dans la condition expérimentale sans le contrôle partagé « EHNSh » (moyenne : EHNSh : 5.07 ; NEHSh : 4.27 ; EHSh : 3.93). L’évaluation du SC du robot/BCI par le participant a souligné une plus grande différence entre les conditions expérimentales (moyenne de l’écart type : 1,4). Dans la condition sans le retour haptique émulé « NEHSh », les réponses ont souligné la faible capacité du participant à obtenir des informations concernant sa coopération avec le robot (moyenne : EHNSh : 5.75 ; NEHSh : 3.0 ; EHSh : 4.25). En outre, les résultats ont souligné un meilleur sentiment de contrôle dans la condition sans le contrôle partagé « EHNSh » (moyenne

Chapitre 5. Implémentation et évaluation de la coopération homme-robot dans le cadre du handicap

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: EHNSh : 6.0 ; NEHSh : 3.0 ; EHSh : 3.0). Enregistrements vidéos

L’analyse des vidéos et des commentaires du participant soulignent des situations particulières. La première montre une bonne coopération entre le participant et le robot lorsque le participant envoie une commande de 45° (à droite ou à gauche) afin d’ajuster la trajectoire du robot et atteindre l’objectif, corrigé par la suite par le robot pour éviter un obstacle, en tournant de 20°. La seconde situation concerne l’évitement d’obstacles par le robot lorsque le participant lui envoie une mauvaise commande pouvant entraîner une collision, en particulier lors du contrôle sans retour haptique émulé. Il est à noter que l’assistance au niveau de l’évitement d’obstacles a toujours permis au robot de s’arrêter lorsque l’obstacle détecté est trop proche et aussi de corriger l’erreur du participant. Néanmoins, le robot ne connaît pas la cible finale et peut donc choisir la mauvaise direction pour l’atteindre lorsqu’il contourne un obstacle. Dans ce cas, le participant est amené à corriger la direction du déplacement du robot en lui envoyant plusieurs commandes correctives. Cette situation risque de provoquer une augmentation non négligeable de la charge mentale et de la frustration de l’utilisateur. Cependant, dans le cas de l’assistance par le retour haptique émulé, l’erreur du participant pouvait être directement liée à une mise à jour instantanée de la longueur des flèches sur l’interface du BCI (pour rappel cette longueur dépend de la distance à l’obstacle). Lorsque la barre grise est à une certaine position et que la longueur des flèches change, la barre pouvait être très proche d’une des flèches et l’utilisateur pouvait ne pas avoir le temps nécessaire pour réagir à ce changement, ce qui pouvait entraîner l’envoi d’une commande non désirée (Pacaux-Lemoine, Habib, & Carlson, 2018).

5.3.1.3 Discussion

Les résultats ont montré que l’utilisateur n’était pas en mesure de mener à bien la mission sans assistance (faible LoA), c'est-à-dire sans l’évitement d’obstacles et sans le retour haptique émulé (NEHNSh). Les résultats objectifs ont montré que la meilleure performance a été obtenue avec l’assistance de l’haptique émulé au niveau de l’envoi de commande et sans assistance par évitement d’obstacles (EHNSh). En effet, lors des conditions expérimentales avec évitement d’obstacles, le robot évite les obstacles de manière proactive dans la direction opposée à la position de l’obstacle. Autrement dit, si le robot détecte l’obstacle se trouvant à sa gauche, il décide de tourner à droite et si l’obstacle est à sa droite, il décide de tourner à gauche. Dans certains cas, ce comportement du robot peut ne pas répondre aux attentes de l’utilisateur et ainsi ne pas convenir au but final qui n’est connu que par l’utilisateur. Ce dernier doit donc envoyer

Lydia HABIB - February 2020 153 plusieurs commandes correctives afin de modifier la direction du robot (par exemple, 180 degrés pour revenir en arrière et franchir l’obstacle de l’autre côté). En outre, le robot est seulement capable d’éviter les obstacles en fonction de sa trajectoire actuelle, car il n’a pas connaissance des intentions des futures commandes potentielles de l’utilisateur. Nous avons aussi constaté que le BCI est capable d’induire l’utilisateur en erreur en envoyant une commande non voulue.

Le retour haptique émulé est basé sur les mêmes données de capteur utilisées par le robot pour l’évitement d’obstacles. Toutefois, au lieu de retirer toute autorité à l’utilisateur et éviter automatiquement les obstacles, le retour haptique émulé module l’effort requis pour l’envoi d’une commande. De cette manière, l’utilisateur a l’autorité du contrôle en fournissant la direction du mouvement du robot ou en l’ignorant.

5.3.1.4 Conclusions et perspectives

Cette étude préliminaire souligne la possibilité de la mise en œuvre du concept de l’assistance par un retour haptique émulé pour le contrôle d’un robot via une interface cerveau-machine. Plus de participants sont requis afin de pouvoir mieux évaluer le système BCI/robot. Néanmoins, cette expérimentation a permis de relever les points positifs et négatifs d’un tel système sous différents LoA. Le LoA offrant l’assistance avec le retour haptique émulé et sans la modification de trajectoire pour l’évitement d’obstacles (EHNSh) semble offrir une meilleure coopération homme-robot-BCI. Ce résultat peut être lié au manque du SF du robot au niveau tactique, ou à un manque du SC du robot dans son interaction avec l’utilisateur. Fournir plus d’informations concernant l’intention du robot sur l’ETC, pourrait améliorer le SC de l’utilisateur. Ces informations peuvent par exemple représenter la direction et la distance perçues par le robot par rapport à un obstacle. Néanmoins, ces informations doivent être ajoutées de manière à ce que l’utilisateur ne bouge pas ses yeux davantage, car ceci pourrait dégrader la qualité du signal EEG. Cette idée fait d’ailleurs l’objet de la seconde étude.