doctorant f/h [doct2022-camin] estimation et prédiction du mouvement humain par optimisation numérique des trajectoires de modèles musculo-squelett

NIVEAU DE DIPLÔME EXIGÉ : Bac + 5 ou équivalent FONCTION : Doctorant A PROPOS DU CENTRE OU DE LA DIRECTION FONCTIONNELLE Le centre Inria Sophia Antipolis - Méditerranée compte 34 équipes de recherche, ainsi que 7 services d’appui à la recherche. Le personnel du centre (500 personnes environ dont 320 salariés Inria) est composé de scientifiques de différentes nationalités (250 personnes étrangères sur 50 nationalités), d’ingénieurs, de techniciens et d’administratifs. 1/3 du personnel est fonctionnaire, les autres sont contractuels. La majorité des équipes de recherche du centre est localisée à Sophia Antipolis et Nice dans les Alpes-Maritimes. Quatre équipes sont implantées à Montpellier et deux équipes sont hébergées l'une à Bologne et l'autre à Athènes. Inria est membre fondateur d’Université Côte d'Azur et partenaire de l’I-site MUSE porté par l’Université de Montpellier. CONTEXTE ET ATOUTS DU POSTE Les chercheurs en biomécanique s'appuient sur des simulations numériques du mouvement humain pour mieux comprendre une variété de sujets scientifiques tels que les causes physiologiques des troubles du mouvement et leurs conséquences sur la santé [1], l'estimation de quantités physiologiques non mesurables (par exemple, les forces musculaires [2]) et l'optimalité du mouvement humain [3]. Les modèles musculo-squelettiques utilisés dans ces simulations ont généralement un grand nombre de degrés de liberté et sont régis par de nombreuses équations différentielles ordinaires qui décrivent principalement la dynamique multi-corps, l'activation musculaire et la dynamique de contraction des muscles. La complexité de ces systèmes a conduit les scientifiques à formuler leurs simulations comme des problèmes de contrôle optimal, en s'appuyant sur des logiciels d'optimisation non linéaire efficaces pour trouver des trajectoires qui remplissent une tâche souhaitée (attraper un objet, marcher, courir) tout en respectant la dynamique du système et en minimisant un coût (la durée du mouvement, la dépense énergétique, la correspondance avec les données expérimentales, etc.). La grande complexité de ces problème et l’importance du temps réel pour certaines applications (cliniques notamment) en font un sujet de recherche actif et exigent de développer des modèles appropriés et d’utiliser des outils efficaces de résolution. OBJECTIFS : Cette thèse présente trois objectifs principaux : 1.) Développer des modèles numériques de muscle qui correspondent à une réalité physiologique tout en étant compatibles avec les algorithmes d’optimisation (continuité, différentiabilité) [4]. Une attention particulière sera portée au comportement dynamique de ces modèles (stabilité, comportement en régime permanent), afin de rendre possible la résolution analytique de certaines équations différentielles impliquées dans les différentes dynamiques. 2.) Intégrer ces modèles dans la librairie de calcul de dynamique des corps rigides, Pinocchio. Pinocchio est un logiciel de pointe pour le calcul du mouvement de systèmes de corps rigides poly-articulés (tels que des robots, des modèles squelettiques du corps humain, etc.). Codé en C++, il est basé sur Eigen pour l'algèbre linéaire et sur FCL pour la détection des collisions. Pour que Pinocchio puisse s'étendre au-delà de son champ d'application initial (la robotique), une fonctionnalité supplémentaire est nécessaire : l'actionnement par les muscles. Avec cet ajout, il deviendra possible d'animer des modèles musculo-squelettiques depuis l'excitation des motoneurones jusqu'au mouvement du corps. Cette amélioration nécessite de : * étendre la définition des modèles, pour passer de modèles purement squelettiques à des modèles musculo-squelettiques * concevoir des objets de visualisation associés à l'intérieur du visualiseur Meshcat * ajouter la notion d'actionneurs qui fournissent un couple aux articulations * implémenter les modèles de muscles développés en 1.) 3.) Tester l’implémentation et les modèles développés sur des cas pratique de commande optimale. Plusieurs options pourront être testées et comparées: multiple shooting [5], differential dynamic programing [6] et direct collocation [7]. Il n’y pas encore de consensus dans la littérature sur la supériorité d’une de ces approches par rapport aux autres. Une application pratique envisagée dans le cadre de des expériences cliniques de l’équipe CAMIN est l’estimation en temps réel des forces musculaires provoquées par la stimulation électrique fonctionnelle pour quantifier les mouvements produits. MISSION CONFIÉE MISSIONS : Étude bibliographique, travail de réflexion théorique , programmation logicielle, applications expérimentales. POUR UNE MEILLEURE CONNAISSANCE DU SUJET DE RECHERCHE PROPOSÉ : _ [1] C. Pizzolato et al., “Ceinms: a toolbox to investigate the influence of different neural control solutions on the prediction of muscle excitation and joint moments during dynamic motor tasks,” , vol. 48, no. 14, pp. 3929–3936, 2015._ _ [2] F. Bailly et al., “Real-time and dynamically consistent estimation of muscle forces using a moving horizon emg-marker tracking algorithm—application to upper limb biomechanics,” , vol. 9, p. 112, 2021. __https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fbioe.2021.642742_ _ [3] S. Porsa et al., “Direct methods for predicting movement biomechanics based upon optimal control theory with implementation in opensim,” , vol. 44, no. 8, pp. 2542–2557, 2016._ _ [4] M. Millard et al. "Flexing computational muscle: modeling and simulation of musculotendon dynamics." Journal of biomechanical engineering 135.2, 2013._ _ [5] B. Michaud et al. "Bioptim, a Python framework for Musculoskeletal Optimal Control in Biomechanics." bioRxiv, 2021._ _ [6] C. Mastalli et al. "Crocoddyl: An efficient and versatile framework for multi-contact optimal control." 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2020._ _ [7] C. Dembia et al. "Opensim moco: Musculoskeletal optimal control." PLOS Computational Biology 16.12, 2020._ PRINCIPALES ACTIVITÉS EXEMPLES D'ACTIVITÉS : * Etude bibliographique * Apporter des solutions théoriques à la modélisation des muscles * Contribuer au développement de Pinocchio * Concevoir et mener des protocoles expérimentaux sur sujets valides et porteurs de handicaps * Rédiger des rapports et des articles * Rédiger saisines de comités d'éthique * Présenter oralement les résultats COMPÉTENCES Langues : Français, anglais Compétences relationnelles : capacité à travailler en groupe, écouter les autres, présenter son travail, le discuter et s'enrichir au contact des autres. AVANTAGES * Restauration subventionnée * Transports publics remboursés partiellement * Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement) * Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail * Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.) * Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria) * Accès à la formation professionnelle * Sécurité sociale RÉMUNÉRATION Durée: 36 mois Localisation: Sophia Antipolis, France Rémunération: 1982€ brut mensuel (année 1 & 2) et 2085€ brut mensuel (année 3)