Robot mobile abordable pour la détection de chutes chez les personnes âgées

Les chutes sont un vrai problème pour les personnes âgées. Quand quelqu'un tombe, une aide rapide peut vraiment faire la différence pour la récupération et la sécurité. Pour remédier à ça, on a créé un robot mobile à faible coût qui peut vérifier l'état des personnes âgées chez elles. Si le robot détecte une chute, il envoie un e-mail aux personnes désignées pour les alerter de la situation.

#L'Importance de la Détection des Chutes

Avec le vieillissement de la population, le nombre de personnes de plus de 65 ans augmente. Avec cette montée, les risques liés aux chutes deviennent plus importants. On sait que prévenir les chutes est crucial, mais avoir des systèmes pour les détecter quand elles se produisent est tout aussi important. Ça permet de réagir plus vite et potentiellement de sauver des vies.

#Technologies Actuelles

Il existe plusieurs technologies pour détecter les chutes, comme les alarmes activées par l'utilisateur, les systèmes de détection passive et les robots mobiles. Les alarmes activées nécessitent que quelqu'un appuie sur un bouton pour demander de l'aide, ce qui peut poser problème si la personne ne peut pas le faire après une chute. Les systèmes passifs ne dépendent pas de l'action de l'individu, ce qui les rend plus adaptés aux personnes âgées qui peuvent hésiter à demander de l'aide.

Les robots mobiles offrent une solution unique. Ces robots peuvent se déplacer dans la maison périodiquement, vérifiant l'état des individus. S'ils détectent une personne tombée, ils peuvent alerter les soignants ou les membres de la famille. Contrairement aux caméras statiques, les robots mobiles circulent dans l'espace, ce qui peut rappeler leur présence aux individus et réduire la probabilité de chutes.

#Notre Conception de Robot

On s'est concentré sur la création d'un robot mobile qui soit à la fois abordable et efficace pour la détection des chutes. Notre robot coûte à peu près le même prix qu'une plateforme robotique populaire, mais il offre des fonctionnalités uniques qui le rendent adapté à cette tâche spécifique.

#Caractéristiques Clés

1. Conception Personnalisée : Notre robot a un design unique avec des roues omnidirectionnelles, ce qui lui permet de se déplacer facilement dans toutes les directions. De plus, il peut exécuter des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour une meilleure détection des chutes et peut se recharger sans fil.

2. Détection des Chutes Améliorée : On a amélioré la précision de notre système de détection des chutes. La caméra du robot est plus près du sol que dans les systèmes standard, ce qui peut affecter la qualité de l'image. Pour résoudre ça, on ajuste les images pour simuler un niveau de l'œil humain, ce qui améliore significativement les taux de détection.

3. Système de Contrôle Amélioré : On a développé un contrôleur qui prédit à quelle vitesse le robot doit se déplacer en fonction des signaux qu'il reçoit. Ça rend la navigation plus fluide et efficace.

#Technologies Connues

Bien que beaucoup de robots aient été créés pour détecter les chutes, la plupart se contentent de classifier les images simplement comme "chute" ou "pas de chute". Cette méthode peut être limitante, surtout quand plusieurs personnes sont visibles. En utilisant la détection d'objets au lieu de la classification, notre robot peut identifier plusieurs individus dans la même image. C'est particulièrement utile quand une statue ou une poupée est présente, car il peut faire la distinction entre elles et une personne tombée.

#Comparaison des Systèmes de Détection des Chutes

Dans notre travail, on compare différentes technologies de détection des chutes. Les systèmes activés par l'utilisateur dépendent de quelqu'un pour demander de l'aide, ce qui peut poser problème. Les systèmes passifs, comme ceux qui utilisent des dispositifs portables, ont des avantages mais peuvent entraîner des fausses alarmes.

Notre focus est sur les robots mobiles. Ces robots sont plus dynamiques et peuvent offrir un équilibre de fonctionnalités. Par exemple, ils peuvent vérifier l'état d'un individu toutes les 30 minutes et répondre aux alarmes provenant de dispositifs portables ou de bruits forts.

#Détails Techniques de Notre Robot

Notre robot est composé de plusieurs pièces, y compris sa structure mécanique, son électronique et ses composants logiciels. Le coût de fabrication du robot est d'environ 700 $, ce qui le rend accessible à un plus grand nombre d'utilisateurs.

#Design Mécanique

Le corps du robot est fabriqué à partir de matériaux résistants mais légers. Il a un support de batterie et un système de charge sans fil, qui est essentiel pour garder le robot opérationnel sans le tracas de devoir le brancher. Les roues lui permettent de se déplacer sur les côtés, rendant la navigation plus facile.

#Électronique

Le cerveau de notre robot est un NVIDIA Jetson Nano, qui traite les données et contrôle les mouvements. Il gère efficacement les données des capteurs, le contrôle des moteurs, et les tâches de communication. On utilise un circuit imprimé (PCB) pour tout connecter de manière sécurisée.

#Gestion de la batterie

Pour l'énergie, on utilise une batterie Lithium Polymère légère qui peut durer plus d'une heure et demie sur une seule charge. Cela permet au robot de réaliser ses tâches sans interruptions fréquentes.

#Systèmes de Capteurs

Le robot est équipé de divers capteurs. Cela inclut une unité LiDAR pour détecter les objets et obstacles à proximité, ainsi que des caméras pour l'entrée visuelle. La combinaison de ces capteurs permet au robot de rassembler une large gamme de données environnementales.

#Cadre Logiciel

Pour que le robot fonctionne correctement, on a développé plusieurs composants logiciels. Tout le logiciel tourne sur le Jetson Nano, qui prend en charge diverses méthodes de communication.

#Phase de Configuration

Avant que le robot puisse fonctionner de manière autonome, il doit passer par une phase de configuration. Pendant ce temps, un opérateur utilise un joystick pour guider le robot dans la maison, lui permettant de créer une carte de l'environnement. Cette carte est essentielle pour que le robot navigue efficacement dans son entourage.

#Fonctionnement Autonome

Une fois que la carte est construite, le robot peut fonctionner sans assistance humaine. Il utilise des capteurs pour trouver son chemin et accomplir ses tâches. Le système de charge lui permet de retourner à sa station de charge lorsque la batterie est faible.

#Système de Détection des Chutes

Le processus de détection des chutes est divisé en trois parties principales : la préparation de l'image, la détection des personnes et la détection de la chute elle-même.

#Préparation de l'Image

Avant de détecter une chute, la caméra du robot capture des images. Ces images sont ensuite préparées en les redimensionnant et en les ajustant pour simuler une hauteur typique d'un observateur humain. Cela améliore significativement la précision du processus de détection.

#Détection des Individus et de Leurs Postures

Pour détecter les individus et leurs postures, on utilise un modèle appelé YOLOv8-Pose. Ce modèle reconnaît les gens dans les images et marque des points clés sur leur corps, ce qui aide à déterminer leur position.

#Techniques de Détection des Chutes

On évalue deux méthodes pour identifier les chutes. La première approche est basée sur un ensemble de règles liées aux positions des points clés du corps. La seconde approche utilise un modèle d'apprentissage automatique qui classe les individus comme étant tombés ou pas tombés.

Les deux méthodes fonctionnent ensemble, utilisant les données du modèle YOLOv8-Pose pour des résultats efficaces.

#Tests et Résultats

On a effectué divers tests pour vérifier comment le robot exécute ses tâches.

#Identification du Système Moteur

Pour s'assurer que le robot suit les chemins avec précision, on a testé sa capacité à suivre des mouvements souhaités. Cela a impliqué de comparer un contrôleur qui utilisait notre système développé à celui qui n'utilisait pas l'identification du système. Les résultats ont montré une amélioration significative dans le respect des chemins prévus en utilisant nos améliorations.

#Charge Utile et Durée de Vie de la Batterie

On a évalué combien de poids le robot pouvait déplacer et combien de temps il pouvait fonctionner sur batterie. Le robot a réussi à transporter des poids allant jusqu'à 5,4 kg tout en maintenant ses performances. Il a également montré un temps de fonctionnement de plus d'une heure et demie dans des conditions typiques.

#Précision des Mouvements

Tester la capacité du robot à naviguer dans une zone cartographiée a montré des résultats prometteurs. Il a efficacement créé une carte détaillée de l'espace, lui permettant de naviguer avec succès autour des obstacles.

#Évitement des Obstacles

En se déplaçant, le robot n'a rencontré qu'une seule collision lors d'un test de 30 minutes. Cela indique que sa capacité à comprendre son environnement est plutôt efficace.

#Capacités de Détection des Chutes

On a construit un jeu de données pour évaluer combien le robot pouvait bien détecter les chutes. En comparant les images prises du point de vue du robot avec celles ajustées à la hauteur humaine, on a constaté que les images ajustées offraient une meilleure précision dans l'identification des chutes.

#Conclusion

Notre robot mobile à faible coût représente une solution prometteuse pour la détection des chutes chez les personnes âgées. En utilisant des caractéristiques de design avancées et des méthodes innovantes de détection des chutes, on peut offrir un outil qui aide à améliorer la sécurité et les temps de réponse en cas d’urgence. À l'avenir, on vise à renforcer encore les capacités du robot, garantissant qu'il puisse s'adapter efficacement à différents environnements et besoins. On attend avec impatience les tests en conditions réelles et les retours d'utilisateurs pour peaufiner son design et sa fonctionnalité.