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 David Daney (Directeur de Recher, 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 : Modèles explicites et rapides de la chaîne cinématique fermée de l'épaule.
Il s'agit de modéliser le glissement de la scapula sur le thorax sans sacrifier la vitesse de calcul. La littérature propose un éventail de modèles en boucle fermée, allant du contact scapulo-thoracique unique aux formulations à deux ou quatre points de contact, jusqu'aux mécanismes parallèles à plateforme mobile[1,2,3,4,5]. L'approche retenue repose donc sur l'utilisation des outils de résolution d'équations algébriques [6, 7], pour transformer ces contraintes implicites en solutions explicites, calculées sans itération numérique et ainsi améliorer la vitesse de calcul. Les modèles seront benchmarkés en précision et en temps de calcul par rapport aux standards actuels, sur des bases de données de mouvements expérimentaux sans artefact de tissus mous [8].
[1] Seth, A., Matias, R., Veloso, A. P., & Delp, S. L. . A biomechanical model of the scapulothoracic joint to accurately capture scapular kinematics during shoulder movements. PLOS ONE, 11, e0141028.
[2] Naaim, A., et al. . Effect of various upper limb multibody models on soft tissue artefact correction: A case study. Journal of Biomechanics.
[3] Soodmand, I., et al. . Multibody kinematics optimization for motion reconstruction of the human upper extremity using a potential field method. Scientific Reports. [5] Lee, S., et al. . Anatomically detailed simulation of the human torso. ACM Transactions on Graphics, 42.
[4] Lenarčič, J., & Stanišić, M. . A humanoid shoulder complex and the humeral pointing kinematics. _IEEE Transactions on Robotics and Automation, 19.
[5] De Sapio, V., Warren, J., & Khatib, O. . The control of kinematically constrained shoulder complexes: physiological and humanoid examples. IEEE ICRA.
[6] Uchida, T. K., et al. . Using Gröbner bases to generate efficient kinematic solutions for the dynamic simulation of multi-loop mechanisms. Mechanism and Machine Theory.
[7] Kumar, S., et al. . An analytical and modular software workbench for solving kinematics and dynamics of series-parallel hybrid robots. Journal of Mechanisms and Robotics.
[8] Moissenet, F., Puchaud, P., Naaim, A., Holzer, N., & Begon, M. . Spartacus: A review and aggregation of reference datasets reporting the normal shoulder girdle kinematics during uniplanar humerus motions. Journal of Biomechanics, 189, 112642.
[9] 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.
[10] Michaud, B. . biorbd: A c++, python and matlab library to analyze and simulate the human body biomechanics. J. Open Source Softw.
[11] 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.
Principales activités
Principales activés (5 maximum) :
Activités complémentaires (3 maximum) :
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
[9] 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.
[10] Michaud, B. . biorbd: A c++, python and matlab library to analyze and simulate the human body biomechanics. J. Open Source Softw.
[11] 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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