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Doctorant (F/H) Commande Partagée Par Cartographie
Il y a 2 mois
**Type de contrat **:CDD
**Niveau de diplôme exigé **:Bac + 5 ou équivalent
**Fonction **:Doctorant
**A propos du centre ou de la direction fonctionnelle**:
Le centre Inria Rennes - Bretagne Atlantique est un des huit centres d’Inria et compte plus d'une trentaine d’équipes de recherche. Le centre Inria est un acteur majeur et reconnu dans le domaine des sciences numériques. Il est au cœur d'un riche écosystème de R&D et d’innovation : PME fortement innovantes, grands groupes industriels, pôles de compétitivité, acteurs de la recherche et de l’enseignement supérieur, laboratoires d'excellence, institut de recherche technologique.
**Contexte et atouts du poste**:
**Le contexte d’emploi de ce poste est l’action exploratoire Inria MusMaps.**
MusMapS exploite des cartographies d’efforts de sujets pathologiques pour personnaliser l’assistance d’un exosquelette du membre supérieur par commande partagée. Le couplage musculosquelettique - commande partagée pour des pathologies type neuromusculaires (myopathies) ou neurodégénératives (sclérose en plaques, post-AVC,...) est un enjeu de recherche à fort potentiel applicatif pour ces patients.
**Cette action exploratoire est menée conjointement par les équipes Inria **MimeTIC** et **Rainbow**, en collaboration avec le **Pôle Saint Hélier **et la chaire Innovations Handicap Autonomie et Accessibilité (**IH2A**) de l’INSA de Rennes.**
Pour le membre supérieur, les modes d’assistance les plus simples se contentent de compenser la gravité en estimant les actions de gravité sur le membre assisté (et donc en estimant sa configuration articulaire) [5]. Des commandes plus complexes permettent de tenir compte des capacités résiduelles de génération d’efforts des sujets en adaptant directement le niveau d’assistance en fonction de la tâche à assister et de cette capacité musculaire estimée [9]. Cette approche est très prometteuse car elle permet d’élaborer une commande en effort personnalisée et d’envisager le système d’assistance comme une réelle extension du membre du sujet. Cette approche est cependant peu commune dans la littérature du fait de la complexité du problème posé. En particulier, l’usage d’un estimateur des capacités de génération d’efforts musculaires pour des sujets pathologiques n’a pas encore été réalisé. C’est ce type d’approche originale que nous envisageons dans MusMapS.
[1] Brian A Garner et Marcus G Pandy. “Estimation of musculotendon properties in the human upper limb”. In : Annals of biomedical engineering 31 (2003), p. 207-220.
[2] Diane Haering et al. “Using Torque-Angle and Torque-Velocity Models to Characterize Elbow Mechanical Function : Modeling and Applied Aspects”. In : Journal of Biomechanical Engineering 141.8 (2019), p. 084501.
[3] Frederik Heinen et al. “Muscle-tendon unit scaling methods of Hilltype musculoskeletal models : An overview”. In : Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part H : Journal of Engineering in Medicine 230.10 (2016), p. 976-984.
[4] Arvid QL Keemink, Herman van der Kooij et Arno HA Stienen. “Admittance control for physical human-robot interaction”. In : The International Journal of Robotics Research 37.11 (2018), p. 1421-1444.
[5] Maxime Manzano et al. “Model-based upper-limb gravity compensation strategies for active dynamic arm supports”. In : 2023 International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR). IEEE. 2023, p. 1-6.
[6] Antoine Muller et al. “CusToM : a Matlab toolbox for musculoskeletal simulation”. In : Journal of Open Source Software 4.33 (2019), p. 1-3.
[7] Antoine Muller et al. “Non-invasive techniques for musculoskeletal model calibration”. In : Congrès Français de Mécanique. 2017.
[8] Pierre Puchaud et al. “Knee torque generation capacities modelled with physiological torque-angle-velocity relationships”. In : Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 22.sup1 (2019), S286-S288.
[9] Lowell Rose, Michael CF Bazzocchi et Goldie Nejat. “A modelfree deep reinforcement learning approach for control of exoskeleton gait patterns”. In : Robotica 40.7 (2022), p. 2189-2214.
[10] Benjamin Treussart et al. “Controlling an upper-limb exoskeleton by EMG signal while carrying unknown load”. In : 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE. 2020, p. 9107-9113.
**Mission confiée**:
Dans le cadre de ce projet, le.a doctorant.e recruté.e aura pour mission de **développer la commande partagée basée sur les capacités de génération d’effort du sujet estimées en temps réel**. En particulier, il.elle devra mener deux axes de recherches fondamentaux:
- **Estimateur basé capteur** : Pour estimer l’état courant de l’utilisateur, nous allons procéder en deux étapes. Nous allons d’abord chercher à apprendre l’état cinématique du sujet (positions et vitesses articulaires) à partir des cap
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