Département de génie mécanique
Intérêts de recherche et affiliations
L'expertise du professeur Mohebbi comprend :
- Robotique
- Systèmes de contrôle
- Intelligence artificielle appliquée
- Traitement des signaux et identification des systèmes
Son laboratoire se concentre sur la recherche et le développement de technologies robotiques et biomécatroniques innovantes, d'outils d'analyse et de méthodes pour aider les humains à réapprendre, restaurer ou augmenter leurs performances neuromotrices.
Les projets actuels du Prof. Mohebbi s'étendent autour :
- Modélisation et identification du contrôle de l'équilibre humain
- Neuromécanique des articulations humaines
- Approches d'apprentissage profond pour le diagnostic des troubles de l'équilibre
- Restauration sensorielle chez les utilisateurs de prothèses robotisées
- Conception d'exosquelettes robotiques personnalisés
- Développement de systèmes de rééducation robotique
- Planification et contrôle de la trajectoire des robots médicaux
- Laboratoire des technologies d'assistance et de réadaptation de Polytechnique (POLAR), Directeur
- Chaire TransMedTech en technologies d'assistance et de réadaptation, Titulaire
- Département de génie biomédical, Université McGill, Professeur associé
- Institut de génie biomédical, Université de Montréal, Membre
- Institut de génie biomédical, Membre
- Regroupement stratégique FRQNT | INTER Technologies Interactives d'Ingénierie en Réadaptation, Membre
- Assemblée des chercheurs du CHU Sainte-Justine, Montréal, Membre
- Technopôle en réadaptation pédiatrique, Membre
- Institut TransMedTech de Montréal (iTMT), Membre
- Le Réseau Provincial de recherche en Adaptation-Réadaptation (REPAR), Membre
- 1701 Conception technique
- 1900 GÉNIE BIOMÉDICAL
- 2509 Systèmes de contrôle
- 2600 ROBOTIQUE
- 2716 Réalité virtuelle et simulations connexes
- 2715 Optimisation
- 2603 Vision artificielle
- 2604 Applications de systèmes intelligents
Publications
Biographie
Abolfazl Mohebbi a obtenu son baccalauréat en génie mécanique de l'Université de technologie d'Isfahan (IUT), Iran, en 2009. Il a obtenu une maîtrise de l'Université Concordia (2013) et un doctorat de Polytechnique Montréal (2017), tous deux en génie mécanique avec les spécialisations en robotique, commande des systèmes dynamiques, et mécatronique.
Après avoir occupé des postes industriels pendant près de trois ans, il est retourné au milieu universitaire en tant que chercheur postdoctoral jusqu'en 2020. En tant que boursier postdoctoral à l'Université McGill puis à l'Université Harvard, ses activités de recherche se sont concentrées sur divers domaines du génie biomédical, du contrôle neuromusculaire, du technologies d'assistance et l'intelligence artificielle (IA).
Le Pr. Mohebbi est titulaire de la Chaire de recherche en technologies d'assistance et de réadaptation, cofondée par l'Institut TransMedTech (iTMT) de Montréal, le centre de recherche du CHU Sainte-Justine et le Technopôle en réadaptation pédiatrique.
Enseignement
MEC3305 - Analyse et commande des systèmes dynamiques
MEC8358 - Mécatronique II
MEC8371 - Mesure et modélisation dynamique
Formation
- Postdoc (2019-2020) en Génie biomédical, Université Harvard, Cambridge, Massachusetts, É.-U.
- Postdoc (2017-2019) en Génie biomédical, Université McGill, Montréal, Québec, Canada
- Doctorat (2013-2017) en Génie mécanique, Polytechnique Montréal, Québec, Canada
- Maîtrise (2010-2013) en Génie mécanique, Université Concordia, Montréal, Québec, Canada
- Baccalauréat (2004-2009) en Génie mécanique, Université de Technologie d’Ispahan (IUT), Iran
Encadrement à Polytechnique
TERMINÉ
-
Thèse de doctorat (1)
- Maia De Souza, C. E. (2024). Development of Framework for Underwater Robotic Autonomy in Subsea oil & Gas Intervention [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
-
Mémoire de maîtrise (3)
- Rouzbayani, A. (2024). Quasi-Stationary Identification of Ankle Joint Dynamic Stiffness in Isotonic Contraction and in a Relaxed State: Validating a Novel Sub-Malleolar Interface [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Behidj, A. (2023). Personalized Upper Limb Robotic Rehabilitation Using Impedance-Based Control Strategies [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Brochu Dufour, O. (2021). Visual Odometry System for Drones Assisted by a Deep Neural Network [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
Autres réalisations
La recherche du Prof. Mohebbi est soutenue et financée par les organisations suivantes :
