Environnement de réalité augmentée pour l'optimisation de la capture de mouvement. Application aux analyses biomécaniques pour l'estimation de la contraction musculaire des membres supérieurs et inférieurs dans différentes conditions.

par Jun Wang

Projet de thèse en GI : Génie Industriel : conception et production

Sous la direction de Peter Mitrouchev.

Thèses en préparation à l'Université Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale Ingénierie - matériaux mécanique énergétique environnement procédés production (Grenoble ; 2008-....) , en partenariat avec Sciences pour la conception, l'optimisation et la production (Grenoble) (laboratoire) et de Système d'Information, conception RobustE des Produits (SIREP) (equipe de recherche) depuis le 08-11-2018 .

mots clés

• Reconnaissance des gestes manuels
• Biom¨¦canique
• Capture de mouvement

Résumé

Les plates-formes existantes de simulation des op¨¦rations d¡¯Assemblage/D¨¦sassemblage (A/D) avec reconnaissance de gestes manuels sont souvent mal int¨¦gr¨¦es dans le processus de d¨¦veloppement de produits (PDP). Certaines approches pour la mod¨¦lisation de D¨¦sassemblage ont ¨¦t¨¦ propos¨¦es, mais elles ne permettent pas de les valider, car elles ne tiennent pas compte de l'¨¦tat physiologique de l'op¨¦rateur (postures, efforts). Cette derni¨¨re d¨¦cennie la technologie en r¨¦alit¨¦ virtuelle (VR) a consid¨¦rablement ¨¦volu¨¦ et est devenue de plus en plus sophistiqu¨¦e. Maintenant, elle combine plusieurs interfaces homme - ordinateur (human ¨C computer interfaces HCI) afin de procurer des sensations visuelles, auditives et tactiles notamment, ce qui permet aux utilisateurs de s'immerger dans une plate-forme g¨¦n¨¦r¨¦e par l¡¯ordinateur. L¡¯interaction muscle-ordinateur (Muscle-computer interaction muCI), par exemple, repr¨¦sente un outil utile pour appr¨¦hender les mouvements de la main avec une reconnaissance des gestes en particulier pour identifier les doigts concern¨¦s et le niveau d'¨¦puisement lors de la pr¨¦hension. Int¨¦grer une telle technique dans HCI afin d¡¯am¨¦liorer la plate-forme d'immersion en VR repr¨¦sente un r¨¦el d¨¦fi scientifique pour la recherche aujourd¡¯hui.

mots clés

• Moton cpture
• Gestures recognition
• Biomechanical

Titre traduit

Augmented reality environment for motion capture optimisation. Application for biomechanical analyses for muscle contraction estimation of the upper and lower limbs in different conditions

Résumé

The existing platforms for assembly/disassembly (A/D) simulation by hand gestures recognition are often badly integrated in the Products Development Process (PDP). Some approaches for modelling of disassembly were proposed but they do not allow validating them because they do not take account of the physiological state of the operator for varied conditions of request (postures, efforts¡­). In the last decade, virtual reality (VR) technology has evolved to a new level of sophistication. Now it combines several human ¨C computer interfaces (HCI) to provide various sensations such as: visual, auditory, haptic, which enables users to become immersed in a computer generated platform. Muscle-computer interaction (muCI), for instance, represents a useful tool to address hand gestures recognition and forearm muscle actions, particularly for characterizing the involved fingers and the exhaustion level during grasping. Adding such a technique in HCI to improve platform of immersion (VR) represents a scientific challenge for research today