Contribution à l'identification des paramètres inertiels des segments du corps humain

In this work, an identification method is presented for the determination of the body segment parameters. The identification consists in writing the reaction model: the 6 components of the interaction between the multibody system and outside are put in relation with the segments kinematic. The equations of motion are written in matrix form. The 6 components of the external forces and torques are gathered in a 4$\times$4 antisymmetric matrix and the inertial parameters are gathered in a symmetric and positive definite matrix. In order to estimate the coefficients of this matrix, a projected conjugate gradient algorithm is developed.\\The method of identification is first applied to a rigid body. The results obtained from simulated movements allow validating the method and also presenting a simple experimental design for identifying the inertial characteristics of a real body.\\An automatic generation of the equations of motion is then proposed for a multibody system composed of $n$ segments. The validation of the identification method in the case of a multibody system is obtained from simulated movements. Results from noisy kinematic highlight the importance of the position of the joint centers to obtain a precision of 4\%. The joints centers are then determined experimentally for 8 subjects with a functional method requiring the calculation of rotation matrices. These are obtained by an algorithm of minimization. Finally, the inertial parameters of the right upper limb of 8 subjects are identified and compared to a conventional model.La détermination des paramètres inertiels des différents segments constituants le corps humain est un problème récurrent et très actuel de la biomécanique. Les méthodes classiques déterminent ces paramètres par des équations de régression (modèles de Zatsiorsky, Dempster...) ou en modélisant les segments par des formes géométriques simples (modèles d'Hanavan, de Hatze...). Les techniques d'imagerie permettent également d'obtenir ces paramètres mais ces méthodes sont peu accessibles et très onéreuses. Des problèmes similaires d'estimation des paramètres inertiels se posent pour les robots manipulateurs. Aux méthodes classiques de C.A.O. ou de mesure, les roboticiens ont proposé des méthodes d'identification. Celles-ci consistent à calculer les paramètres inertiels à partir d'un système sur-déterminé dans lequel les paramètres inertiels apparaissent linéairement. La transposition de la méthode d'identification au système polyarticulé que constitue le corps humain nécessite de développer un « modèle de réaction externe » dans lequel la cinématique des segments et les forces externes au système interviennent. En effet, alors que pour les robots manipulateurs les efforts articulaires (entre les segments) sont connus, ils ne peuvent pas être connus directement pour le corps humain et seuls les efforts externes peuvent être mesurés directement (par une plate-forme de forces par exemple). L'originalité de la thèse est de présenter une formulation matricielle des équations du mouvement dans laquelle les efforts externes sont regroupés dans une matrice antisymétrique et les paramètres inertiels sont contenus dans une matrice (3n+1×3n+1) symétrique et définie positive (n est le nombre de segments). Un algorithme de gradient conjugué projeté est ensuite développé afin de déterminer cette matrice. L'algorithme converge vers une matrice symétrique et définie positive à partir de données provenant de la cinématique des segments et des efforts externes.Plusieurs applications de cette méthode ont été réalisées et publiées. Les premières concernent la validation de la méthode d'identification à partir de mouvements simulés obtenus à l'aide du logiciel HuMAnS (INRIA). Cette application a permis de mettre en évidence l'importance de connaître précisément les centres articulaires afin de déterminer les paramètres inertiels. Les autres applications ont été menées in vivo et les paramètres inertiels des segments du membre supérieur ont ainsi été déterminés et comparés à des modélisations classiques. La méthode d'identification permet d'obtenir les paramètres inertiels personnalisés et constitue ainsi une alternative très intéressante aux modélisations classiques particulièrement dans le cas d'études incluant des populations particulières (sportifs « hors normes », obèses, handicapés) pour lesquelles aucun modèle n'est adapté