Wearable sensors for domotic

Wearable sensors for domotic

L’institut HumanTech cherche à améliorer la qualité de vie et le bien-être des humains grâce à l’utilisation de nouvelles technologies. Il soutient le développement de solutions innovantes promouvant l’implantation du concept « Smart Society », une coévolution de la technologie et de la société. 

Plus d’infos : http://humantech.institute

 

Ce projet a été réalisé par l’institut HumanTech en collaboration avec le Politecnico di Milano et l’entreprise ComfTech spécialisée dans les capteurs. En utilisant des électromyographies, l’équipe de recherche a mis sur pied une application qui récupère les données de capteurs afin d’automatiser un environnement.

Les électromyographies sont des signaux électriques émis par les muscles du corps humain. En relevant ces signaux, différents mouvements réalisés par l’être humain peuvent être reconnus et utilisés en domotique (ensemble des techniques permettant de centraliser le contrôle de systèmes qui gèrent une maison intelligente). Les possibilités d’application de ces technologies au quotidien sont nombreuses. Grâce aux mouvements, il est désormais envisageable de pouvoir contrôler à distance les lumières, le chauffage, les stores, etc.

A l’heure actuelle, les capteurs recueillant les signaux électriques sont de type médical. Ces électrodes sont collées sur la peau de l’individu et constituent une barrière à l’élargissement de cette technologie à un usage domestique. A l’aide de capteurs nouvelle génération intégrés dans un tissu intelligent, ce projet a pour but de relancer l’idée d’un usage quotidien.

La recherche s’est orientée vers des interactions avec des appareils dotés d’un changement d’état, comme par exemple une lampe qui peut être allumée (ON) ou éteinte (OFF). Les gestes qui contrôleront le système ont été sélectionnés sur la base de deux critères : le retour des utilisateurs qui ont transmis les gestes les plus agréables à effectuer mais aussi sur les gestes les mieux reconnus par le logiciel. Statistiquement, il en ressort que la fermeture du poing est une position agréable pour les individus consultés et que le mouvement haut/bas (extension/flexion du poignet) est le plus fiable pour le système. Une base de données des mouvements (gestes) a ensuite été créée afin que le système puisse reconnaitre le maximum de mouvements similaires mais variant selon les individus. Dans un premier temps, l’application va s’entraîner à reconnaître les mouvements faits par l’utilisateur en apprenant les caractéristiques de chaque geste en se basant sur les signaux préenregistrés dans la base de donnée (phase d’entraînement). Dans un second temps, elle va comparer en temps réel les signaux produits par les mouvements de l’utilisateur avec les gestes présents dans la base de donnée afin de reconnaître si les mouvements performés correspondent à un geste (phase de classification). Finalement, l’ordre associé au mouvement reconnu est envoyé par l’application via Bluetooth à l’appareil.

Le projet s’est limité à l’activation d’une lampe ou autres appareils qui peuvent être simplement allumés ou éteints. En ajoutant d’autres paramètres comme la géolocalisation ou l’heure, il serait possible de diversifier les actions en allumant parmi plusieurs appareils le bon appareil dans la bonne pièce à la bonne heure. Cette technologie a un bel avenir devant elle. Le sport, les environnements médicaux, les environnements dédiés aux personnes limités physiquement sont des domaines où la technologie pourrait améliorer le quotidien de l’être humain.

Keywords

Wearable sensors for domotic​, électromyographie, mouvement, domotique, mouvement, muscle, capteurs

Outcomes

Website of the project

 

Project Information