Postdoctorat en robotique (H/F) : Modélisation de l'adaptation du mouvement humain à un dispositif d'assistance

Description du Poste

Les Missions

Les dispositifs robotiques portés pour l'assistance au geste sont une solution possible pour assister physiquement l'humain au travail, et ainsi réduire l'exposition aux facteurs de risques de troubles musculo-squelettiques. La simulation numérique du système couplé humain-robot est une voie prometteuse pour guider la conception de ces dispositifs d'assistance. Mais les approches actuelles de simulation synthétisent des mouvements humains de manière similaire qu’il y ait ou non une assistance, ce qui n’est pas réaliste.Si la synthèse de mouvements humains a fait l'objet de nombreuses recherches dans plusieurs domaines, aucun modèle ne permet de prédire l’adaptation motrice avec une assistance robotique.

L’objectif de ce projet est de simuler la modification du mouvement humain induite par l’utilisation d’un dispositif porté d'assistance. Cela permettra d’établir des modèles prédictifs du mouvement humain avec assistance, nécessaires à une synthèse de mouvement réaliste. Le projet se concentrera sur les dispositifs d’assistance au membre supérieur (ex : assistance à l’épaule), qui sont les plus communs pour les applications professionnelles, car les troubles musculo-squelettiques touchent principalement le membre supérieur.

La synthèse de mouvements humains s’appuie généralement sur des méthodes de contrôle optimal ou des approches basées données. Le contrôle optimal inverse (IOC) ou l’apprentissage par renforcement inverse (IRL) permettent d’identifier des critères d’optimalité d’un mouvement à partir d’une quantité restreinte de données expérimentales. Ces critères peuvent ensuite être utilisés pour synthétiser des mouvements dans des situations non vues expérimentalement (dans la limite où le geste reste d’une nature proche des gestes étudiés). Toutefois, lorsqu’un dispositif d'assistance porté est ajouté, deux éléments peuvent changer, affectant tous deux le résultat du problème d’optimalité : le modèle interne du système et/ou la fonction de coût.

Dans ce projet nous utiliserons des techniques basées sur des principes d’optimalité (IOC/IRL), afin de déterminer si et comment des modifications de fonction de coût peuvent prédire la modification du mouvement humain lors de l’utilisation d’un dispositif d'assistance, en fonction du niveau de modélisation adopté pour le système humain-robot. La première phase du projet consistera en l’acquisition de données expérimentales de mouvements (cinématiques et dynamiques) réalisés avec et sans dispositif d'assistance, afin de quantifier et caractériser les modifications posturales induites par l’assistance. Les activités visées sont le travail les bras levés et la manipulation de charges, qui constituent les principales activités où les dispositifs d’assistance au geste professionnel peuvent être utilisés. On s’intéressera en particulier à l’adaptation motrice en fonction de la charge portée avec et sans assistance.
Une analyse IOC ou IRL sera ensuite menée sur les données collectées afin d’identifier et de comparer les critères d’optimalité biomécaniques pertinents dans les cas avec et sans assistance. Les fonctions coût candidates, ainsi que la représentation de la dynamique du système nécessaire pour l’IOC/IRL dépendent du niveau de modélisation choisi pour le système humain-robot. On comparera donc différents niveaux de modélisation, en particulier des modèles purement squelettiques (sans muscles) et des modèles musculo-squelettiques, afin de déterminer le modèle le plus approprié au compromis entre temps de calcul et généralisation des conclusions. On explorera l’inclusion d’un coût de confort lié aux efforts à l’interface humain-robot dans la fonction coût, ce qui ouvrira des questions sur la modélisation de la transmission des efforts entre l’humain et le dispositif d'assistance.
Etant donné la variabilité du mouvement humain, il est possible que différentes stratégies soient observées parmi les sujets. L’analyse IOC/IRL pourra alors être complétée par une analyse de type clustering, afin de mettre en évidence et de caractériser différentes stratégies motrices. Les résultats obtenus seront enfin validés en confrontant les résultats de la simulation prédictive utilisant les modèles d’adaptation motrice développés avec des données expérimentales différentes de celles de la prise de données initiale. Pour cela, on synthétisera des mouvements du système humain-robot, avec du contrôle optimal ou apprentissage par renforcement, en utilisant les fonction coûts identifiées auparavant, et on comparera la cinématique et la dynamique du mouvement obtenu aux données expérimentales.

L'Activité

- Etat de l’art des modèles et des fonctions coût utilisés pour l’IOC et IRL appliqués au mouvement humain du membre supérieur, ainsi que des outils d’IOC et IRL disponibles.
· Choix et implémentation d’une solution d’IOC ou IRL sur la base de bibliothèques existantes.
· Définition du protocole expérimental (incluant la rédaction de la demande d’approbation du comité d’éthique) et collecte de données de mouvements humains assistés et non-assistés par des dispositifs d'assistance.
· Application de l’IOC/IRL aux données expérimentales et analyse des résultats.
· Rédaction d’un article scientifique présentant l’approche et les résultats obtenus.
· Présentation des travaux dans au moins une conférence nationale ou internationale.

Votre Profil

Compétences

- Formation : Doctorat en Robotique (avec un intérêt pour la biomécanique) ou en Biomécanique (avec une composante computationnelle et un intérêt pour la simulation) ;
- Compétences : Modélisation des systèmes poly-articulés (cinématique et dynamique), commande robotique, programmation C++/Python, capture de mouvement, experiences avec participants humains, des connaissances en commande optimale et apprentissage par renforcement seront appréciées, des connaissances en biomécanique et analyse du mouvement humain sont un plus ;
- Langue : Anglais et Français.

Votre Environnement de Travail

- Equipe Hucebot du LORIA à Nancy : https://team.inria.fr/hucebot/team/
- Le (la) postdoctorant(e) aura accès à la cantine du laboratoire. Les frais de transports en commun sont en partie pris en charge par l'employeur.

Rémunération et avantages

Rémunération

Environ 3071€ bruts selon expérience

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos de l’offre

À propos du CNRS

Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.

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