Contexte et atouts du poste
Les Troubles Musculosquelettiques (TMS) constituent la première cause de maladie professionnelle en France et en Europe. Les TMS de l'épaule en représentent une part majeure (30 à 36 % des cas reconnus) et comptent parmi les plus coûteux en arrêts de travail et en perte de productivité.
L'introduction d'une assistance fournie par des robots collaboratifs (cobots) dans l'industrie promettait de soulager les opérateurs. Pourtant, si la commande du robot ignore la biomécanique humaine, il peut imposer des trajectoires ou des efforts qui créent de nouvelles contraintes articulaires et peuvent augmenter le risque de blessure, en particulier au niveau du complexe de l'épaule. Pourtant, il est important de considérer la biomécanique de l'humaine des la conception de la commande et de la génération de trajectoire afin perserver la santé de l'humain.
L'épaule n'est pas une simple rotule (3ddl en rotation) : c'est un complexe articulaire en chaîne fermée, où la scapula (omoplate) glisse sur le thorax tout en s'articulant avec la clavicule et l'humérus. Les modèles actuels utilisés pour la commande des robots simplifient cette anatomie à l'extrême (chaîne sérielle ouverte), ce qui fausse l'estimation de la posture de l'opérateur et peut induire des efforts contre-productifs, voire dangereux, lors d'une assistance physique.
Cette thèse s'inscrit dans le projet **ASSIST-GESTE** (« Assistance au geste et prévention des TMS par modélisation de bio-mécanismes articulaires »), porté par l'équipe Inria AUCTUS et soutenu par la Région Nouvelle-Aquitaine dans le cadre du plan « Usine du Futur ».
Objectif de la thèse
L'objectif de la thèse est de développer une nouvelle génération de modèles numériques de l'épaule, à la fois **anatomiquement fidèles** et **mathématiquement optimisés pour le temps réel**, afin de fournir les briques biomécaniques nécessaires pour que les cobots puissent s'adapter au mouvement naturel d'un opérateur. Le travail se structure autour de deux axes.
Mission confiée
Missions :
Avec l'aide de Pierre Puchaud (Chargé de Recherche) et Vincent Padois (Directeur de Recherche, HDR), la personne recrutée mènera les développements théoriques et algorithmiques, implémentera et validera ses modèles sur des données expérimentales de la littérature :
- valorisation par publications dans des revues
- communications dans les conférences majeures de robotique et/ou biomécanique,
- contribution aux logiciels libres de l'équipe avec standards de revue de code.
Contribution : Faire émerger le rythme scapulo-humeralL'originalité de cette thèse est de ne pas prescrire le rythme scapulo-huméral (RSH), mais de le faire émerger d'un ensemble de critères physiologiques. Le doctorant développera, via des simulations prédictives en commande optimale [1], des contraintes anatomiques [2, 3] qui reproduisent le fonctionnement naturel de l'épaule [4]. Une piste complémentaire, issue de la théorie du contrôle moteur, consistera à apprendre un modèle de synergies musculaires de faible dimension [15]. Le livrable visé est un algorithme de prédiction de posture temps-réel, reproduisant un RSH anatomiquement réaliste à partir de la seule posture du bras, et directement intégrable dans les lois de commande de robots collaboratifs.
[1] Michaud, B., Bailly, F., Charbonneau, E., Ceglia, A., Sanchez, L., & Begon, M. . Bioptim, a Python framework for musculoskeletal optimal control in biomechanics. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems.
[2] Aimi, et al. . A novel method for estimating sternoclavicular posterior rotation with promising accuracy: a validity comparison with minimizing acromioclavicular rotation. Medical Engineering & Physics.
[3] Nakashima, et al. . Compensatory mechanisms during scapular plane abduction by increased scapulothoracic joint upward rotation: a musculoskeletal model simulation study. Biomedical Human Kinetics.
[4] Ludewig, P. M., et al. . Motion of the shoulder complex during multiplanar humeral elevation. Journal of Bone and Joint Surgery (Am.).
[5] Bizzi, E., & Cheung, V. C. K. . The neural origin of muscle synergies. Frontiers in Computational Neuroscience, 7:51.
Principales activités
Principales activités :
Activités complémentaires :
Compétences
Compétences techniques
- Programmation : C++ et/ou Python (polymorphisme, héritage, architecture logicielle), avec une expérience des bibliothèques de calcul numérique.
- Mathématiques : mathématiques appliquées (algèbre linéaire, optimisation, méthodes numériques).
- Connaissances du domaine : des connaissances en commande optimale, dynamique des corps rigides et biomécanique sont un atout. La familiarité avec Pinocchio [9] ou des bibliothèques de robotique similaires est fortement appréciée (Biorbd [10], ou l'utilisation de Opensim [11] via son API)
Langues : français et/ou anglais ; un bon niveau d'anglais scientifique (lecture, rédaction, écriture de code et communication orale) est nécessaire.
Compétences relationnelles :
- autonomie et bonne organisation
- esprit d'équipe et bonne communication
[6] Carpentier, J., Saurel, G., Buondonno, G., Mirabel, J., Lamiraux, F., Stasse, O., & Mansard, N. (2019, January). The Pinocchio C++ library: A fast and flexible implementation of rigid body dynamics algorithms and their analytical derivatives. In 2019 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII) (pp. 614-619). IEEE.
[7] Michaud, B. . biorbd: A c++, python and matlab library to analyze and simulate the human body biomechanics. J. Open Source Softw.
[8] Seth, A., Hicks, J. L., Uchida, T. K., Habib, A., Dembia, C. L., Dunne, J. J., ... & Delp, S. L. . OpenSim: Simulating musculoskeletal dynamics and neuromuscular control to study human and animal movement. PLoS computational biology, 14, e1006223.
Avantages
Rémunération
Rémunération de 2300 euros brut mensuel
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