Soutenance de thèse de Randa Mallat

La quantification des activités motrices humaines nécessite de mesurer et estimer, aussi précisément que possible, des variables cinématiques et dynamiques. L’analyse du mouvement humain possède une grande variété d’applications dans les domaines de la rééducation fonctionnelle, l’orthopédie, le sport, la robotique d’assistance, ou l’ergonomie industrielle. Les systèmes d’analyse de mouvement actuels font généralement référence à des systèmes stéréophotogrammétriques et à des plateformes de force de laboratoire qui sont précis mais également coûteux, nécessitant des compétences d'experts et ne sont pas portables. Récemment, l'utilisation de capteurs à bas coût pour l'estimation du mouvement humain, tels que les centrales inertielles et les caméras RGB, a fait l'objet de nombreuses études. Malgré leur grand potentiel d'utilisation en dehors du laboratoire, ces systèmes souffrent encore d'une précision limitée, principalement en raison de la dérive inhérente des centrales inertielles et des occlusions en cas de l’utilisation des caméras, ce qui fait que l’estimation précise de la cinématique et de la dynamique articulaire est encore difficile à garantir. Ces restrictions pourraient expliquer pourquoi de tels systèmes sont rarement utilisés dans des applications cliniques ou pour la rééducation à domicile. Dans ce contexte, cette thèse a pour objectif le développement d'un nouveau système d’analyse de mouvement à bas coût permettant l’estimation précise de l’état 3D des articulations humaines. Contrairement aux études précédentes basées sur des capteurs soient visuels soient inertiels, l'approche proposée porte sur la combinaison des données de capteurs visuels-inertiels nouvellement conçus. Le système utilise également de nouvelles méthodes pratiques de calibration ne nécessitant aucun équipement externe. Les données des capteurs sont combinées dans un filtre de Kalman étendu contraint prenant en considération la biomécanique du corps humain ainsi que les tâches réalisées pour améliorer l'estimation de la cinématique. Cela se fait en incorporant des contraintes de corps rigide, des butées articulaires, et en modélisant l'évolution temporelle des trajectoires articulaires ou de la dérive des centrales inertielles. La capacité du système à estimer la cinématique articulaire en 3D a été validée par l’analyse de plusieurs activités de la vie quotidienne du bras ainsi que l’analyse de la marche sur tapis roulant. Deux prototypes avec un nombre et des configurations de capteurs différents ont été étudiés. Les expériences menées avec plusieurs sujets sains ont montré des résultats très satisfaisants par rapport à un système stéréophotogrammétrique de référence. Dans l'ensemble, l’erreur quadratique moyenne obtenue est inférieure à 4 degrés. Ce système a également été utilisé pour l'identification des paramètres dynamiques des membres inférieurs d'un système humain-exosquelette. Un système d'évaluation a été proposé dans le but de sélectionner un modèle dynamique optimal du système humain-exosquelette qui soit le meilleur compromis entre la précision des couples articulaires estimés et la simplicité du modèle. Dans ce contexte, le système proposé vise à quantifier la contribution indépendante des paramètres cinématiques et dynamiques dans l'estimation du couple articulaire, ainsi que l'effet du mouvement relatif entre les axes articulaires de l’exosquelette et du porteur. Une évaluation a été réalisée sur une orthèse d'assistance de genou pendant des mouvements de flexion/extension. Les résultats ont conduit à la proposition d’un modèle minimal du système humain-orthèse.