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# Biologie # Bioingénierie

Le Rôle des Robots dans le Contact Humain et le Travail d'Équipe

Les robots aident les chercheurs à étudier comment le contact physique améliore le travail d'équipe et la performance.

Matthew R. Short, Daniel Ludvig, Francesco Di Tommaso, Lorenzo Vianello, Eric J. Perreault, Emek Barış Küçüktabak, Levi Hargrove, Kevin Lynch, Etienne Burdet, Jose L. Pons

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Les humains sont des créatures sociales. On apprend souvent les uns des autres et on s’aide grâce au contact physique. Imagine ça : pendant une thérapie physique, un thérapeute guide un patient. Parfois, il tire ou pousse le bras ou la jambe du patient pour l’aider à mieux bouger. Mais voilà le hic. C’est galère de mesurer exactement la force échangée entre deux personnes qui essaient de s’aider.

C’est là que les robots entrent en jeu. Les chercheurs utilisent des systèmes robotiques pour étudier comment les humains se touchent et s’aident. Ils créent des connexions virtuelles avec des robots qui peuvent imiter la sensation du toucher. Ces robots permettent à deux personnes de ressentir les mouvements de l’autre, comme si elles étaient liées par des fils invisibles. Ce système malin permet aux scientifiques de voir comment travailler ensemble peut améliorer la performance dans les tâches, et même comment nos Muscles réagissent différemment quand on bosse en équipe.

La puissance du travail en équipe

Des études précédentes montrent que quand deux personnes en bonne santé (appelons-les Partenaires) collaborent sur une tâche, elles s’en sortent mieux que si elles le faisaient seules. Pense à ça comme une équipe de sport ; les joueurs jouent souvent mieux quand ils bossent ensemble que quand ils sont en solo. Ce travail d'équipe influence aussi comment ils utilisent leurs muscles. Le partenaire le plus fort met souvent un peu plus d’effort pour compenser le partenaire le plus faible. Cependant, si la connexion est bien réglée, les deux partenaires peuvent s’améliorer sans qu’un d’eux ne se sente débordé.

Dans les programmes de Réhabilitation, on a découvert que quand les patients travaillent avec quelqu’un d’autre, ils apprennent de nouvelles compétences plus vite que s’ils s’entraînaient seuls.

Pourquoi on se met en équipe ?

Même avec l’aide des robots, les scientifiques ne sont pas tout à fait sûrs pourquoi le travail en équipe booste les Performances. Certains pensent que quand on bosse ensemble, on capte les mouvements de l’autre grâce à ce retour tactile. Imagine une danse où tu suis le rythme de ton partenaire. D’autres soupçonnent que les améliorations viennent simplement de l’interaction mécanique entre les corps.

Pour tester ces idées, les chercheurs ont mis en place des essais pour les partenaires en utilisant des bras et des jambes. Ils ont demandé aux gens de suivre des cibles en mouvement avec leurs poignets et chevilles tout en étant connectés à des robots. Les robots mesuraient leurs mouvements et Interactions. Les chercheurs voulaient voir si les partenaires s’amélioraient de la même manière qu’ils soient connectés de manière bidirectionnelle ou unidirectionnelle.

Le déroulement des essais

Dans leurs expériences, les participants utilisaient leur poignet ou cheville dominante pour suivre des cibles visuelles, qui pouvaient être de simples ondes sinusoïdales. Ils étaient appariés avec quelqu’un de même âge et de même capacité physique, pour que tout soit équitable. Les chercheurs ont mis en place trois types de conditions : une où les partenaires travaillaient seuls, une où ils collaboraient en temps réel, et une où un partenaire se contentait de suivre les mouvements passés de l’autre sur un écran.

Il y avait quatre blocs de tâches, chacun durant 20 secondes. Les participants ont eu l'occasion de s’habituer aux robots avant de commencer les tâches réelles. Ils n’étaient pas mis au courant des forces qu’ils pourraient ressentir en travaillant avec les robots, pour que tout soit le plus naturel possible.

Comment ils ont mesuré la performance ?

Pour voir comment les participants s’en sortaient, les chercheurs ont calculé leurs erreurs de suivi, ce qui veut dire à quel point ils imitaient les mouvements cibles. Ils voulaient savoir combien mieux (ou moins bien) les participants faisaient quand ils étaient connectés comparé à quand ils étaient seuls.

Ils ont aussi regardé de près comment les muscles de chaque partenaire fonctionnaient ensemble. Ils ont suivi l’activité musculaire pour comprendre combien de force était utilisée pour aider au mouvement. Ça montrait comment les gens pourraient changer leur utilisation des muscles selon avec qui ils travaillaient.

Les résultats sont là !

En examinant les résultats, les chercheurs ont découvert que le poignet et la cheville montraient des améliorations similaires en performance quand les partenaires collaboraient. Fait intéressant, les partenaires plus performants avaient tendance à ajuster leur effort musculaire selon les capacités de leur partenaire. Si un partenaire était plus faible, l’autre engageait plus de muscles pour aider, un peu comme porter le sac à dos d’un ami.

Cependant, pour les partenaires moins habiles, travailler avec une trajectoire préenregistrée ne changeait pas beaucoup leur performance comparé à un travail en direct. Ça pourrait vouloir dire que les personnes moins habiles peuvent bénéficier juste en suivant les mouvements d’un partenaire meilleur.

La mécanique musculaire

En approfondissant l'activité musculaire, ils ont trouvé quelque chose d’intriguant. L’équipe du poignet montrait de plus grandes variations dans la co-contraction musculaire-comment les muscles se verrouillent ensemble pour stabiliser les mouvements-selon qui ils étaient appariés. Les partenaires plus forts devaient engager leurs muscles différemment pour stabiliser les choses avec un partenaire plus faible.

Mais à la cheville, c’était une autre histoire. La co-contraction restait plutôt stable, peu importe la compétence du partenaire. Ça suggère que la façon dont le corps utilise les muscles peut différer pas mal entre les membres supérieurs et inférieurs lors de tâches coopératives.

Alors, quelle est la leçon ?

Globalement, les résultats ont montré que l’interaction physique booste la performance, que ce soit par le toucher direct ou en suivant les mouvements d’un partenaire. Les mêmes principes s’appliquaient aux poignets et aux chevilles, ce qui pourrait suggérer que nos corps ont des manières similaires de travailler ensemble, peu importe le membre impliqué.

Mais les stratégies musculaires diffèrent définitivement entre le haut et le bas du corps. Une bonne communication-tant par le toucher que par des signaux visuels-est cruciale pour un travail en équipe efficace, surtout quand il s’agit d'apprendre de nouvelles compétences. Il semble que quand les partenaires s’améliorent ensemble, ils empruntent un peu de force les uns aux autres, qu’ils travaillent ensemble en temps réel ou qu’ils suivent les mouvements passés de quelqu’un.

La vue d'ensemble

Dans le grand schéma des choses, comprendre comment le toucher humain et l'aide robotique fonctionnent ensemble peut avoir de vraies implications. Les chercheurs espèrent appliquer ces découvertes dans des contextes de réhabilitation physique. Imagine des séances de thérapie où les patients pourraient s’entraîner avec un partenaire virtuel, les aidant à apprendre plus vite et plus efficacement.

Alors qu’ils plongent plus profondément dans l’étude de ces interactions, les chercheurs espèrent établir encore plus de parallèles et trouver des moyens d’améliorer les mécanismes de travail d'équipe. Donc, la prochaine fois que tu vois deux personnes bosser ensemble ou utiliser le toucher pour communiquer, souviens-toi : il y a une science fascinante derrière leur lien !

Directions futures

Les chercheurs prévoient d’aller plus loin en examinant comment ces mêmes principes s'appliquent aux patients avec des handicaps physiques. Ils veulent voir si les avantages de travailler avec des partenaires peuvent rivaliser avec des systèmes robotiques traditionnels qui guident les mouvements.

Alors que le monde continue de changer, les façons dont on apprend et guérit évoluent aussi. Utiliser des robots pour aider à favoriser les connexions humaines dans les contextes de thérapie pourrait ouvrir la voie à une approche de réhabilitation plus brillante et plus collaborative-un petit mélange de technologie avec la magie intemporelle de la connexion humaine.

À travers ces études, on peut continuer à encourager non seulement la guérison, mais aussi la joie de travailler et de guérir ensemble-parce qu’après tout, qui ne voudrait pas d’un coup de main (ou d’un robot) en chemin ?

Source originale

Titre: Effects of Uni- and Bidirectional Interaction During Dyadic Ankle and Wrist Tracking

Résumé: Haptic human-robot-human interaction allows users to feel and respond to one anothers forces while interfacing with separate robotic devices, providing customizable infrastructure for studying physical interaction during motor tasks (i.e., physical rehabilitation). For both upper- and lower-limb tasks, previous work has shown that virtual interactions with a partner can improve motor performance and enhance individual learning. However, whether the mechanism of these improvements generalizes across different human systems is an open question. In this work, we investigate the effects of haptic interaction between healthy individuals during a trajectory tracking task involving single-joint movements at the wrist and ankle. We compare tracking performance and muscle activation during haptic conditions where pairs of participants were uni- and bidirectionally connected, in order to investigate the contribution of real-time responses from a partner during the interaction. Findings indicate similar improvements in tracking performance during the bidirectional interaction for both the wrist and ankle, despite significant differences in how individuals modulated co-contraction. For each joint, bidirectional and unidirectional interaction resulted in similar improvements for the worse partner in the dyad. For the better partner, bidirectional interaction outperformed unidirectional interaction, likely due to changes in movement planning that were not observed in the unidirectional condition. While these results suggest that unidirectional interaction is sufficient for error correction of less skilled individuals during simple motor tasks, they also highlight the mutual benefits of bidirectional interaction which are consistent across the upper and lower limbs.

Auteurs: Matthew R. Short, Daniel Ludvig, Francesco Di Tommaso, Lorenzo Vianello, Eric J. Perreault, Emek Barış Küçüktabak, Levi Hargrove, Kevin Lynch, Etienne Burdet, Jose L. Pons

Dernière mise à jour: 2024-11-28 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.25.624926

Source PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.25.624926.full.pdf

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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