Contribution à la simulation du mouvement humain en vue d’applications en ergonomie

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Contribution à la simulation du mouvement humain en

vue d’applications en ergonomie

Xuguang Wang

To cite this version:

Xuguang Wang. Contribution à la simulation du mouvement humain en vue d’applications en er-gonomie. Sciences de l’ingénieur [physics]. Université Claude Bernard Lyon1, 2008. �tel-03133336�

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MEMOIRE D’HABILITATION A DIRIGER DES RECHERCHES

Spécialité

BIOMECANIQUE

Présenté devant l’

UNIVERSITE CLAUDE BERNARD – LYON I

Par

Xuguang WANG 

Sujet



Contribution à la simulation du mouvement humain en vue

d’applications en ergonomie



Soutenu le 24 janvier 2008 devant le jury composé de :



M. ARNALDI Bruno Rapporteur

M. CHAFFIN Don Examinateur

Mme. CHEZE Laurence Examinateur

M. LAVASTE François Examinateur

M. LEPOUTRE François-Xavier Rapporteur

M. MOLLARD Régis Rapporteur

M. TESSIER Yves Invité

M. THALMANN Daniel Examinateur

M. VERRIEST Jean Pierre Examinateur

  





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Je tiens d’abord à remercier Jean Pierre Verriest, ancien directeur du Laboratoire de Biomécanique et de Mécanique de Chocs (LBMC) de l’INRETS, qui m’a transmis sa passion sur la modélisation numérique de l’homme pour applications en ergonomie. J’ai pu bénéficier, pendant ces dizaines années de travail en équipe avec lui, de son expertise, de ses conseils et de sa confiance.

J’adresse ensuite un grand merci à des doctorants et post-doctorants que j’ai encadrés et co-encadrés, qui ont contribué directement à l’avancement de mes travaux de recherche : Gilles Monnier, Nicolas Chevalot, Nathalie Doriot, Sergio Ausejo, Adriana Savescu, Mickaël Hétier, Elodie Chateauroux, François Fraysse, Je voudrais également remercier d’autres collègues de l’INRETS qui ont participé directement à la réalisation de ces travaux: Claude Dolivet, Richard Roussillon, Bruno Piechnik, Phillipe Deleurence, Blandine Gadegbeku, Michel Maurin, Georges Beurier. Une pensée particulière va à l’ensemble des sujets qui ont accepté de participer à nos expérimentations, sans qui la collecte des données devient tout simplement impossible. Un grand merci à Yves Conus pour la relecture minutieuse de ce mémoire.

Je suis redevable à mes partenaires de recherche, notamment à Jules Trasbot, ingénieur expert en simulation ergonomie chez Renault, qui a su formuler ses besoins me permettant de développer mes thématiques de recherche. Le projet européen REALMAN (2001-2004) a permis non seulement le renfort de nos activités, mais surtout des échanges fructueux avec d’autres partenaires du projet. Je tiens ici à remercier tous les partenaires du projet. Avec une grande partie de ces partenaires, je vais probablement continuer de coopérer dans un autre projet européen.

Je voudrais exprimer mes remerciements aux membres du jury, François Lavaste, Professeur Emérite de l’ENSAM, Daniel Thalmann, Professeur à l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), en particulier, Bruno Arnaldi, Professeur de l’INSA de Rennes, Régis Mollard, Professeur à l’Université René Descart (Paris 5), François-Xavier Lepoutre, Professeur à l’Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis, pour avoir accepté d’être rapporteurs. Je remercie ensuite à Laurence Chèze, Professeur à l’Université



Lyon 1 pour son amitié et sa participation au jury. Je remercie également à Yves Tessier, Chef du département recherche ergonomie au Technocentre Renault, pour avoir accepté de témoigner l’ intérêt industriel de mes travaux. Enfin, je remercie Don Chaffin, Professeur à l’ Université de Michigan, non seulement pour sa participation au jury mais aussi pour son influence sur mes travaux à travers ses publications.

Merci aussi à toutes les personnes qui ont contribué indirectement à cette HDR que je n’ ai pas de place de lister leurs noms.



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Ce mémoire constitue une synthèse des travaux de recherche effectués par l’ auteur tout d’ abord au Laboratoire Ergonomie Santé Confort (LESCO), et puis au Laboratoire de Biomécanique et Mécanique de Chocs (LBMC) de l’ Institut National de Recherche sur les Transports et leur Sécurité (INRETS) durant la période janvier 1992 – octobre 2007. La principale source d’ inspiration de ces travaux réside dans le domaine spécifique de la simulation ergonomique. Ils portent essentiellement sur l’ analyse, la simulation et l’ évaluation du mouvement humain en vue de la conception de produits.

Le mannequin numérique, comme outil de conception, a pour objectif de permettre aux ingénieurs de prendre en compte des facteurs humains dans la conception de produits ou de postes de travail. Il doit être capable de représenter le futur opérateur ou l’ utilisateur du produit, de simuler son activité, d'évaluer ses interactions avec son environnement et d'en déduire des informations sur les astreintes subies. Si les avancées technologiques, notamment dans le domaine informatique, permettent une représentation graphique réaliste du corps humain, le manque de données biomécaniques de base telles que les limites articulaires, les insuffisances des connaissances sur le contrôle du mouvement, et le défaut de méthodes de simulation de mouvements sont des éléments qui constituent des obstacles pour la simulation réaliste de postures et de mouvements. De même, il manque des méthodes et de critères génériques de l’ évaluation de l’ inconfort associé à un mouvement complexe. Ce mémoire synthétise mes travaux qui tendent à combler ces lacunes pour le développement de mannequin numérique comme outil d’ aide à la conception de produit.

 7$%/('(60$7,(5(6   ,1752'8&7,21  352%/(0(6326(6$/$6,08/$7,21(5*2120,48( 6<17+(6('(0(675$9$8; 

3.1.ACQUISITION DES DONNEES FONCTIONNELLES...20

4XDQWLILFDWLRQHQ'GHVOLPLWHVDUWLFXODLUHV &DSDFLWpG¶DWWHLQWH  3.2.RECONSTITUTION DU MOUVEMENT...28 'pILQLWLRQGXSUREOqPH 'LIIpUHQWHVWHFKQLTXHV  'LVFXVVLRQ  3.3.ANALYSE ET SIMULATION DU MOUVEMENT...35

$SSURFKHEDVpHVXUGHVFRQQDLVVDQFHV $SSURFKHEDVpHVXUGHVGRQQpHV 9HUVXQHDSSURFKHK\EULGH 3.4.EVALUATION BIOMECANIQUE DE L’INCONFORT...47

0pWKRGHVG¶pYDOXDWLRQGHFRQIRUWLQFRQIRUW  ,QFRQIRUWHWPRXYHPHQW %,/$1(73(563(&7,9(6  5()(5(1&(6  $11(;(38%/,&$7,2166(/(&7,9(6 6.1.ACQUISITION DES DONNEES FONCTIONNELLES...65

6.2.RECONSTRUCTION DU MOUVEMENT...65

6.3.ANALYSE ET SIMULATION DU MOUVEMENT...65

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,QWURGXFWLRQ

Après ma thèse de doctorat en 1991, j’ ai été intégré au laboratoire ergonomie santé confort (LESCO) de l’ INRETS pour rejoindre l’ équipe de biomécanique dirigée par Jean-Pierre Verriest, qui m’ a proposé de relever un nouveau défi dans le domaine de la biomécanique. Il s’ agit de la recherche autour du développement de mannequin numérique pour la conception ergonomique de produit dans un environnement CAO (Conception Assistée par Ordinateur). Avant mon arrivée, un mannequin numérique baptisé MAN3D avait déjà été développé par l’ INRETS en collaboration avec le constructeur automobile RENAULT et utilisé par ce dernier pour la conception ergonomique de l’ habitacle de véhicules. Comme tous les mannequins de l’ époque, le mannequin MAN3D est avant tout un modèle géométrique tri-dimensionnel capable de représenter un individu de dimensions anthropométriques quelconques (homme, femme, enfants de différents âges). Il possédait aussi quelques fonctionnalités élémentaires pour modifier une posture. Il ne traitait cependant que des problèmes de nature géométrique et statique tels que l'atteinte d'une commande, l'encombrement et la vision. La Figure 1 montre un exemple d’ utilisation du MAN3D pour la conception ergonomique du poste de conduite. Ce mannequin informatisé répondait à certaines demandes de concepteurs et remplissait au moins toutes les fonctions des mannequins plans utilisés alors en bureau d’ études pour représenter les futurs occupants du véhicule (Verriest et al., 1994). Quant à ses capacités de prédiction posturale et gestuelle, il souffrait du manque de données et de modèles de simulation garantissant une représentation réaliste de l’ être humain dans son comportement gestuel et postural. Ce dernier point n’ était pas uniquement spécifique au mannequin MAN3D. Le même problème se posait, et se pose toujours à ce jour, à tous les mannequins numériques, comme le confirme le récent retour d’ expériences de sept études de cas d’ utilisation de

,QWURGXFWLRQ   mannequins numériques (voir Chaffin, 2001). En outre, l’ inconfort, qui résulte entre autres des interactions avec l’ environnement et des contraintes mécaniques internes affectant le système musculo-squelettique, n'était pas du tout abordé. Le manque de critères d’ inconfort reste une question toujours d’ actualité.

)LJXUH8QH[HPSOHG¶XWLOLVDWLRQGX0$1'GDQVODFRQFHSWLRQGXSRVWHGHFRQGXLWH Face à la problématique de la simulation d’ un opérateur dans son comportement gestuel et postural par un mannequin numérique, j’ ai été amené à découvrir la complexité du contrôle moteur de l’ homme, la variabilité humaine tant dans ses formes et dimensions que dans ses gestes, la complexité dans la modélisation du corps qui ne possède pas moins de cent axes de mobilité. J’ ai découvert en même temps la dimension pluridisciplinaire du défi. Il requiert des connaissances en neurosciences, en anatomie fonctionnelle, en physiologie du mouvement, en ergonomie, en robotique, en informatique (plus précisément l’ animation par ordinateur) et en psychophysique avec, bien sûr, la mécanique comme outil de base de modélisation pour l’ ensemble.

La modélisation mathématique et sa validation se doivent de passer par une phase d’ observation expérimentale. Le premier problème auquel je suis confronté est celui de la reconstruction de mouvements à partir des trajectoires de marqueurs posés en surface du corps (Wang, 1996). Le corps est représenté par un mannequin dans sa structure squelettique et ses dimensions. Face à des données relevées en surface du corps, le

,QWURGXFWLRQ   problème de la localisation de la structure interne (centre articulaire, orientation des axes de rotation) se pose sachant aussi que les marqueurs ne sont pas solidement fixés sur les os. La chaîne cinématique du corps possède en général plus de degrés de liberté (DDL) que le nombre de contraintes qu’ impose une tâche. Une telle redondance autorise une multitude de possibilités gestuelles pour exécuter cette tâche. On parle alors de la redondance cinématique. Pour bien comprendre pourquoi un geste est privilégié parmi les innombrables autres possibilités, j’ ai focalisé mon attention sur les mouvements de pointage avec le bras disposant de quatre DDLs (Wang et Verriest, 1998). Bien qu’ il existe une infinité de façons pour pointer une cible dans l’ espace, selon l’ expérience de la vie quotidienne, les gestes pour un même point dans l’ espace varient peu s’ ils sont effectués par une même personne. De plus, ils présentent de fortes similitudes s’ ils sont exécutés par différentes personnes. La prise en compte des contraintes supplémentaires dans le contrôle et la réalisation de mouvement constitue la seule explication à cette « invariance ». En effet, on peut distinguer deux types de contraintes : contraintes physiques que doit respecter le corps d’ une part, comme par exemple les limites articulaires, l’ équilibre, et d’ autre part, les contraintes traduisant certains principes généraux de contrôle de mouvement comme l’ optimisation de la dépense énergétique, la minimisation de l’ inconfort ou la coordination inter-segmentaire. Ce raisonnement simple m’ a poussé à étendre mon champ d’ investigation à l’ étude des mouvements de préhension avec prise en compte de la contrainte d’ orientation sur la main (Wang, 1999a, 1999b), tout comme à quantifier l’ amplitude maximale de mouvement articulaire en 3D notamment celle de l’ épaule (Wang et al., 1998) et du poignet (Wang, 1998). Plus tard, j’ ai appliqué, dans le cadre d’ un contrat industriel avec le constructeur automobile RENAULT, la même démarche d’ analyse aux mouvements de la jambe lors d’ une opération de débrayage (Wang et al., 2000).

Durant l’ été 2000, j’ ai été invité par le professeur Don Chaffin de l’ Université de Michigan pour une courte visite d’ un mois de son laboratoire HUMOSIM (HUman MOtion SIMulation Laboratory) créé deux ans auparavant. Il s’ agit non seulement d’ un laboratoire de recherche équipé de différents systèmes de capture de mouvement, mais aussi d’ un consortium composé de plusieurs partenaires industriels, intéressés par la technologie du mannequin numérique, qui financent la recherche HUMOSIM. Son objectif est de rendre le comportement simulé plus fidèle à l’ homme. Cette visite, bien qu’ elle ait été brève, a

,QWURGXFWLRQ   modifié ma vision sur les exigences industrielles envers le mannequin numérique dans sa capacité de simulation du comportement gestuel et postural. Elle a aussi changé ma vision sur les moyens d’ y parvenir. Face à la complexité de mouvements à simuler et au manque de connaissances sur le contrôle de mouvement, seule une approche basée sur des données est applicable, à court terme, pour simuler des mouvements très complexes avec un nombre élevé de degrés de liberté, comme par exemple le mouvement d’ entrée/sortie d’ un véhicule. Pour s’ affranchir du défaut de connaissances sur le contrôle de mouvement, l’ idée essentielle de cette approche est de constituer une base de mouvements la plus riche possible, de sélectionner un mouvement existant au plus près du scénario de simulation, et de le modifier pour satisfaire aux nouvelles contraintes. Cette approche est rendue possible grâce aux rapides progrès de la technologie de capture de mouvement, devenue beaucoup plus performante et accessible durant ces dernières années. Le nombre de caméras peut atteindre jusqu’ à 24 (voire les dépasser), ce qui permet ainsi de capturer des mouvements complexes dans un environnement relativement restreint.

Le lancement du projet européen REALMAN1 en septembre 2001, dans lequel l’ INRETS était impliqué, a marqué une nouvelle étape pour moi. Il s’ agissait d’ un consortium constitué de huit partenaires (trois utilisateurs finaux, deux centres de recherche, deux universités, un éditeur de logiciel), dont l’ objectif est de développer connaissances et technologies pour la simulation réaliste du mouvement humain en vue d’ applications en ergonomie. Ce projet a permis de renforcer notre équipe de recherche avec le recrutement de deux doctorants et d’ un post doctorant. Il a également participé de façon significative à la remise à niveau de nos moyens expérimentaux. En tant que responsable du projet à l’ INRETS, j’ ai consacré beaucoup de temps à la gestion du projet et à la supervision des travaux de l’ équipe. J’ ai développé l’ idée d’ une approche hybride, certes basée sur des données, mais aussi assistée par des connaissances, pour simuler les mouvements complexes. Le principal défaut de l’ approche basée sur des données est son manque de généricité et sa trop grande dépendance aux conditions expérimentales sous lesquelles les mouvements sont obtenus. L’ approche hybride vise donc à étendre le champ d’ application des mouvements existants en introduisant des connaissances sur le contrôle de mouvement. Comme tout projet ambitieux, tous les objectifs du projet prévus à l’ origine n’ ont cependant pas pu être atteints. L’ un des résultats majeurs du projet est d’ avoir proposé une

1 _{Integrated Technology for Dynamic Simulation & Advanced Visualization of Human Motion in} Virtual Environments

,QWURGXFWLRQ   méthodologie opérationnelle pour simuler des mouvements complexes, allant de la capture de mouvement (Wang et al., 2005, Ausejo et al., 2006) jusqu’ à la modification d’ un mouvement en passant par sa sélection (Monnier et al., 2003, Monnier, 2004), ce grâce à l’ effort du consortium et surtout à la contribution de notre équipe de recherche. Après ce projet, en étroite collaboration avec le constructeur automobile Renault, cette méthodologie s’ est appliquée avec succès aux mouvements liés à l’ aménagement d’ un véhicule tels que les mouvements d’ entrée/sortie d’ un véhicule (Monnier et al., 2006) ainsi que les mouvements d’ atteinte des commandes du conducteur (Wang et al., 2006). La même approche est appliquée également dans le cadre du projet national HANDIMAN, dont l’ objectif est de simuler le mouvement d’ accessibilité des personnes présentant une déficience motrice (Chateauroux et al., 2007).

Durant cette quinzaine d’ années, mes activités de recherche ne sont pas limitées à l’ analyse et à la simulation du mouvement humain. J’ ai eu occasion de travailler sur la perception sensori-motrice dans le cadre d’ un contrat avec la société SAGEM. Il s’ agit d’ abord de spécifier, et puis d’ évaluer un système nommé ACS (Accélérateur à Contrôle Sensitif) qui est conçu comme un avertisseur du dépassement de la vitesse limite à travers la perception du changement de la raideur d’ accélérateur. La raideur varie en fonction de la vitesse de véhicule. Le point critique d’ un tel système est de définir la plage de variation de la force à actionner sur la pédale d'accélérateur. Cette plage de variation doit convenir à la majorité de la population des conducteurs. Elle ne doit être ni trop grande pour que le niveau d’ effort sur l’ accélérateur ne soit pas perçu comme une gêne, et en même temps ni trop faible pour que le changement de raideur de la pédale reste perceptible (Wang et al, 1996). Ce fut pour moi l’ occasion de découvrir la psychophysique et l’ échelle de mesure de subjective. L’ utilisation d’ échelles de mesure subjectives est une pratique très courante en ergonomie pour évaluer certaines sensations telles le confort, la gêne ou la fatigue. Comment assigner un nombre à une réponse subjective est loin d’ être une question triviale. Michel Maurin, un chercheur du LTE (Laboratoire de Transports et d’ Environnement) de l’ INRETS, mène des réflexions sur cette question depuis plus d’ une vingtaine d’ années dans le cadre de la recherche sur la perception de la gêne liée aux bruits. Ma collaboration récente avec lui montre que son approche, à la fois probabiliste et sous le contrôle de la théorie de mesurage, est applicable à la perception de la gêne liée à une activité motrice telle qu’ une action de débrayage (Wang et Maurin, 2003).

,QWURGXFWLRQ   En tant que chercheur dont la mission est plutôt centrée sur la recherche appliquée, mes champs d’ investigation ne se cantonnent pas à un seul domaine disciplinaire bien spécifique, mais ils restent largement ouverts tant aux demandes industrielles qu’ à celles de la société. Certaines actions relèvent plus du cadre d’ études ou d’ expertises que de celui de la recherche à proprement parler. Ce fut le cas de ma participation au projet SUPERCABINE (1998-2000) dans le cadre du PRDIT2_{, dont l’ objectif est de spécifier un} cahier des charges utile tant pour la transformation de cabines existantes de portique à conteneurs que pour leur conception future en vue d’ améliorer les conditions de travail des portiqueurs. Afin de proposer des recommandations sur l’ aménagement spatial de ces postes de conduite, nous avons mis en œuvre une approche globale incluant une analyse ergonomique du travail, deux enquêtes de terrain et une analyse détaillée d’ un poste de conduite existant par simulation numérique avec l’ aide du logiciel MAN3D (Wang et al., 2003). Cette expérience est intéressante, car elle met en évidence les limites de nos connaissances en confort postural en situation de travail réelle et complexe.

L’ avancement de mes travaux de recherche se fait aussi grâce à une équipe que j’ ai pu constituer autour de la thématique de la simulation ergonomique. Elle est composée de bien évidement des personnels techniques mais surtout des étudiants en master, des doctorants et post-doctorants sous mon encadrement scientifique. Je voudrais citer en particulier :

• Gilles Monnier, ancien doctorant et ingénieur consultant chez Altran Technologies, qui a contribué au développement des algorithmes de simulation de mouvements complexes. Il est le développeur principal du logiciel RPx, un outil de simulation de mouvements et d’ évaluation de l’ inconfort spécialement dédié à la conception de l’ habitacle automobile, aujourd’ hui utilisé par Renault et aussi pour plusieurs constructeurs automobiles par le travail de consulting chez Altran Technologies. • Nicolas Chevalot, ancien doctorant et ingénieur consultant à l’ office européen des

brevets, qui a contribué à la compréhension du contrôle de mouvement d’ atteinte et de préhension et au développement des algorithmes hybrides de simulation de mouvement.

,QWURGXFWLRQ   • Adriana Savescu, ancienne doctorante actuellement chercheur à l’ INRS, qui a

travaillé sur la modélisation cinématique de la main.

• Mickaël Hétier, doctorant en fin de thèse, qui travaille sur le comportement en pré-crash des conducteurs afin de développer un modèle prédictif en temps réel de la position de conduite.

• Elodie Chateauroux, doctorante en troisième année, qui s’ intéresse aux effets de vieillissement sur les mouvements et leur prise en compte dans la simulation par un modèle numérique de l’ homme.

• François Fraysse, doctorant en troisième année, qui développe des modèles musculo-squelettiques afin d’ évaluer les efforts articulaires et musculaires au cours d’ un mouvement pour mieux comprendre l’ origine de la gêne associée.

Après cette brève introduction sur mon parcours de recherche et les motivations, j’ exposerai, dans la partie qui suit, les problématiques scientifiques auxquelles je suis confronté, ainsi que mes contributions.

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La simulation ergonomique fait appel aux techniques de simulation numérique pour évaluer l’ ergonomie d’ un produit ou d’ un poste de travail sous forme de maquettage numérique. Le mannequin numérique est un de ces outils, qui vise à représenter le futur opérateur ou l’ utilisateur du produit, à simuler son activité, à évaluer ses interactions avec son environnement pour en déduire des informations sur les contraintes subies. L'intérêt majeur de la simulation ergonomique est de diminuer le temps de conception, et par là son coût. Pouvoir mettre en situation un mannequin numérique et effectuer tout test pertinent pour corriger les incohérences du produit, ceci très en amont dans la phase de conception, et sans avoir recours à une maquette physique, peut permettre d'éviter des erreurs souvent très coûteuses lorsqu'elles sont détectées tardivement.

Avec un mannequin numérique, quels sont les types d’ analyses ergonomiques qui paraissent intéressants aux yeux des ingénieurs de conception et des ergonomes ? Chaffin (2005) a cité une enquête auprès de 250 concepteurs menée par le comité G-13 de Society of Automotive Engineering (SAE). A partir d’ une quarantaine de réponses reçues, il ressort que ce sont les fonctionnalités suivantes qui figurent parmi les plus attendues d’ un mannequin numérique :

1. Etre capable de disposer de larges bases de données anthropométriques selon différents groupes démographiques.

2. Etre capable de disposer d’ un large choix de vêtements, de gants et de casques de protection.

3UREOqPHVSRVpVjODVLPXODWLRQHUJRQRPLTXH  3. Etre capable de prédire la capacité musculaire et l’ endurance d’ une population pour

effectuer une tâche donnée.

4. Etre capable de simuler posture et mouvement d’ une façon réaliste en présence d’ un environnement contraint/non contraint avec le minimum de descripteurs de la tâche à simuler.

5. Etre capable de prédire la capacité musculaire de la main ainsi que le champ de vision.

6. Etre capable d’ effectuer des analyses temporelles sur une tâche.

7. Etre capable d’ effectuer des analyses sur l’ encombrement3 et l’ atteinte dans un large éventail de situations.

8. Etre compatible avec plusieurs systèmes CAO utilisés au sein d’ une même entreprise.

On fait surtout appel au mannequin numérique dans les cinq domaines suivants : conception, fabrication, maintenance, formation et communication. Selon l’ application, les fonctionnalités exigées peuvent varier. Par exemple, pour la conception de l’ intérieur d’ une automobile, il est primordial de pouvoir modéliser et représenter la population cible des conducteurs et analyser le confort postural, l’ atteinte, l’ habitabilité, l’ accessibilité et la visibilité. La prédiction de la capacité musculaire est de bien moindre importance. Par contre, quand il s’ agit de l’ analyse des activités de fabrication et de maintenance qui concernent surtout la manutention, la manipulation des outils, la simulation doit privilégier davantage la prédiction de la capacité d’ efforts, du temps gestuel, de l’ accessibilité et de la manoeuvrabilité d’ outils. Le mannequin numérique peut aussi faciliter l’ apprentissage, soit pour utiliser un produit, soit pour effectuer un travail manuel complexe. Sur le plan démonstratif, un problème de conception est souvent mieux mis en évidence par une séquence animée avec mannequin que par un document écrit. Pour la formation et la communication, il faut non seulement pouvoir animer un mannequin, voire un groupe de mannequins, mais aussi disposer d’ une bonne qualité de rendu graphique.

3UREOqPHVSRVpVjODVLPXODWLRQHUJRQRPLTXH  La Figure 2 montre un exemple de différentes interventions de l’ ergonomie physique dans le cas de l’ aménagement intérieur d’ un véhicule. Pour que le mannequin numérique en tant qu’ outil d’ aide à la conception puisse apporter sa contribution sur ces interventions, les fonctionnalités les plus importantes sont :

1. La modélisation anthropométrique de la population cible selon sexe, origine géographique, catégorie socioprofessionnelle, éducation, etc. Cette fonctionnalité permet de générer des mannequins représentatifs de la population cible correspondant au marché visé par un véhicule.

2. La simulation réaliste de posture et de mouvement. Elle est indispensable pour évaluer la visibilité avant et arrière, l’ habitabilité, l’ atteinte et la manoeuvrabilité des commandes ainsi que l’ accessibilité au véhicule.

3. La prédiction de la gêne ressentie lors d’ un mouvement. Elle peut faciliter l’ optimisation de l’ aménagement intérieur et la recherche d’ un meilleur compromis en liaison avec d’ autres critères.

4. La simulation d’ une population pour prédire le pourcentage d’ accommodation pour chacune des interventions.

La dernière fonctionnalité est l’ une des demandes fortes des concepteurs de produits, notamment dans le cas de l’ automobile. Une voiture n’ est pas conçue pour une seule personne, mais destinée à des milliers, voire des millions, de clients au travers du monde entier. Il existe une grande variabilité entre les individus, non seulement en dimensions anthropométriques, mais aussi en comportement postural et gestuel, ainsi qu’ en exigence de confort. Il est tout à fait souhaitable que le mannequin numérique puisse aider les ingénieurs à adopter les solutions de conception les plus appropriées en prenant compte ces variabilités dans la simulation. La Figure 3 donne quelques exemples d’ utilisation d’ un mannequin numérique pour la conception d’ un habitacle de véhicule.

3UREOqPHVSRVpVjODVLPXODWLRQHUJRQRPLTXH  ergonomie du pédalier ergonomie de la commande de vitesses habitabilité / garde aux têtes

visibilité arrière position et réglages volant ergonomie des panneaux de porte interface des systèmes embarqués visibilité avant confort des sièges accessibilité )LJXUH'RPDLQHVG¶LQWHUYHQWLRQGHO¶HUJRQRPLHSK\VLTXH6HUYLFH(UJRQRPLHGH 5HQDXOW

(Service Ergonomie de Renault) (Projet Realman) )LJXUH4XHOTXHVH[HPSOHVG¶XWLOLVDWLRQGXPDQQHTXLQQXPpULTXHSRXUODFRQFHSWLRQ

G¶XQKDELWDFOHGHYpKLFXOH

Clairement, les mannequins ne peuvent pas encore fournir toutes ces fonctionnalités, même à ce jour (Voir une brève description des trois mannequins commercialisés, JACK, SAFEWORK, RAMSIS, Chapitre 14 du livre édité par N. Delleman, D.B Chaffin et C. Haslegrave, 2004). Des progrès considérables ont été réalisés au cours des dix dernières années, notamment dans le domaine de la modélisation anthropométrique et de la modélisation de mouvements, grâce à des projets de recherche de grande envergure. Entre

3UREOqPHVSRVpVjODVLPXODWLRQHUJRQRPLTXH  autres, on peut citer le projet CAESAR4 _{qui a scanné 2500 américains et 2500 européens} permettant ainsi de disposer d’ une grande quantité de données anthropométriques en trois dimensions. Plusieurs consortiums de recherche se sont également formés pour résoudre le problème du manque de données biomécaniques et pour faire avancer la technologie de simulation par mannequin numérique en Europe, aux Etats-Unis et au Japon :

• HUMOSIM (HUman MOtion SIMulation) de l’ Université de Michigan, depuis 1998. Ce consortium, formé de plusieurs partenaires industriels, développe essentiellement une approche basée sur des données pour simuler des mouvements. Une grande quantité de mouvements a ainsi été récoltée: http://www.engin.umich.edu/dept/ioe/HUMOSIM/

• REALMAN (Projet Européen), 2001-2004. Le consortium est composé de trois partenaires industriels (Renault, PSA, Alenia), deux universités (U. Technique de Munich, U. de Patras), deux centres de recherche (INRETS, CEIT) et l’ éditeur de logiciels Human Solutions qui développe et commercialise le mannequin RAMSIS. Il est piloté par le constructeur automobile Renault. Une des avancées les plus significatives de ce projet est d’ avoir développé des concepts et des algorithmes de simulation de mouvements complexes aptes à prendre en compte de multiples contraintes imposées au mouvement. Bien que l’ approche soit basée sur des données, des connaissances sous forme de règles de contrôle de mouvement sont introduites, ce qui permet de dépasser le périmètre expérimental des données lors de la simulation.

• Virtual Soldier Research program de l’ Université d’ Iowa, depuis 2003. Ce programme de recherche a reçu d’ importants soutiens financiers de l’ armée américaine. Il vise à développer des soldats virtuels capables de tester de futurs équipements militaires. A la différence des deux précédents projets (HUMOSIM et REALMAN), ce programme privilégie le développement de modèles physiques (en opposition à l’ approche basée sur des données) pour prédire le mouvement et la performance humaine. http://www.digital-humans.org.

4 _{Civilian American and European Surface Anthropometric Resource,} http://www.sae.org/technicalcommittees/caesumm.htm

3UREOqPHVSRVpVjODVLPXODWLRQHUJRQRPLTXH  • Japonese Digital Human Consortium, lancé en 2003. Il est piloté par le Japan national institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST). Il comprend huit universités, deux instituts de recherche, et treize industries (cinq du secteur automobile, un housing5 _{et sept éditeurs de logiciel). Il a pour objectif de} promouvoir la technologie de la simulation par mannequin numérique, et de coordonner des projets de recherche communs. http://www.dh.aist.go.jp.

Par ailleurs, le comité G-13 (Digital Human Technologies and Standards) de la Society of Automotive Engineering (SAE) organise depuis 1998 une conférence annuelle consacrée à la modélisation numérique de l’ homme (Digital Human Modeling,

http://www.sae.org/events/dhm/), réunissant chercheurs, fournisseurs de technologies (éditeurs de logiciel, équipements de recherche), utilisateurs finaux pour faire avancer cette technologie de simulation.

En résumé, le mannequin numérique est en voie de devenir à ce jour un outil d’ aide à la conception incontournable. Dans la conception d’ un système complexe comme une automobile ou un avion, presque tous les composants peuvent être représentés numériquement avant leur réalisation physique. L’ homme, en tant qu’ utilisateur final ou opérateur pour sa fabrication et sa maintenance, reste le maillon faible dans la simulation virtuelle et numérique. Les chercheurs en humains virtuels pour la simulation ergonomique tentent

• de collecter des données de base (anthropométriques, anatomiques, capacités fonctionnelles),

• de reproduire tant sa forme externe (représentation graphique du corps) que sa structure musculosquelettique interne ainsi que son mouvement à l’ aide d’ un modèle numérique,

• de comprendre ses comportements postural et gestuel en analysant les paramètres cinématiques, dynamiques et musculaires voire cognitifs, et en testant différents critères de performance,

• de simuler ses actions dans toute leur diversité,

3UREOqPHVSRVpVjODVLPXODWLRQHUJRQRPLTXH  • enfin, d’ évaluer les possibles gênes que l’ homme pourrait ressentir durant une

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Pour répondre aux questions posées par la simulation ergonomique et aux défauts de mannequins numériques disponibles, j’ ai mené surtout des recherches dans l’ acquisition des données biomécaniques, l’ analyse et la simulation de mouvement ainsi que l’ évaluation biomécanique de l’ inconfort. Dans ce qui suit, j’ exposerai mes contributions dans chacun de ces domaines.

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Outre les données anthropométriques (masse, centre de masse, longueurs segmentaires, largeurs, circonférences, etc.), des données fonctionnelles, telles que les limites articulaires, les capacités d’ atteinte, les capacités de production d’ effort, sont nécessaires pour garantir le réalisme de la simulation. Ces données sont aussi indispensables pour définir des indicateurs objectifs de la gêne qu’ un opérateur est susceptible de ressentir lors de l’ exécution d’ une tâche.

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L’ excursion articulaire est définie comme étant l'amplitude maximale de mouvement d'une articulation. Elle varie selon les individus et est influencée par de nombreux facteurs tels que l’ âge et le sexe, mais aussi par le type de mouvement, passif ou actif (volontaire), réalisé. Les limites du mouvement maximum volontaire sont dues soit à un blocage «fonctionnel» occasionné par la mise en tension d’ éléments péri-articulaires (capsule, ligaments, muscles…), soit tout simplement à la collision entre deux ou plusieurs segments du corps.

6\QWKqVH   L’ une des conditions qui garantissent le réalisme de la simulation du mouvement, c’ est le respect de la contrainte physiologique de limitation du mouvement. Mais, les données de la littérature relatives aux butées articulaires sont, en règle générale, très incomplètes et, de plus, souvent incompatibles avec les modèles cinématiques des mannequins. Ces valeurs sont souvent exprimées dans les plans de référence physiologiques comme par exemple abduction-adduction, flexion-extension, rotation interne-externe (voir Kapandji, 1980, Norkin et White, 1995). Il existe peu de données qui prennent en compte l'effet de couplage des axes articulaires qu’ il soit relatif à une même articulation ou qu’ il relève de l'interdépendance éventuelle entre articulations. Ceci représente une grosse lacune pour la simulation en trois dimensions (3D) du mouvement humain. La dépendance entre la mobilité de la hanche et l’ angle du genou illustre bien le couplage entre les axes de mobilité. Ainsi la tension des muscles ischio-jambiers limitent le mouvement de flexion de la hanche : l’ amplitude du mouvement de flexion sera d’ autant plus importante que le genou sera en flexion.

La Figure 4 montre le modèle cinématique du mannequin MAN3D développé par l’ INRETS. Le squelette est représenté par des chaînons rigides reliés par des articulations disposant de 1, 2 ou 3 axes de mobilité (degrés de liberté) comme tous les modèles numériques de l’ homme visant une application en ergonomie. En raison du manque de données, la plupart des modèles numériques définissent l’ amplitude maximale de chaque degré de liberté (DDL) avec deux constantes, bornes supérieure et inférieure. Pour des articulations avec 3 DDL, comme l’ épaule et la hanche, cette approche simpliste est insuffisante pour garantir le réalisme de la simulation. Seuls les travaux d’ Engin et de ses collègues (Engin et al., 1986, 1988, 1989) ont tenté de modéliser le couplage entre axes de mobilité d’ une articulation sous forme de cône de circumduction.

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D’ après la revue par Laubach (1978), peu de travaux avec la prise en compte du couplage des axes de mobilité dans la définition de la butée articulaire, sont disponibles dans la littérature. Ceci demeure toujours vrai à ce jour. Engin et ses collègues (Engin et Chen, 1986, 1988 ; Engin et Tümer, 1989) ont mesuré et modélisé le mouvement de la circumduction de l’ articulation de l’ épaule et de la hanche. Nous avons entrepris une étude pour la quantification de l’ amplitude de rotation axiale du bras en fonction de sa position dans l’ espace (Wang et al., 1998). Dans cette étude, nous avons proposé une méthode originale d’ ajustement d’ une surface par des fonctions polynomiales homogènes orthogonales. L’ observation expérimentale à partir de sept sujets montre que l’ amplitude de rotation axiale dépend fortement de la position du bras. Elle est de 157 degrés en moyenne quand le bras est au repos le long du corps. Elle se réduit à 94 degrés quand le bras est en position d’ élévation maximale. La Figure 5 montre la variation de l’ amplitude de rotation axiale.

6\QWKqVH   Mininum = 95 degrés Moyenne = 131 degrés Maximum = 157 degrés )LJXUH9DULDWLRQPR\HQQHGHO¶DPSOLWXGHGHURWDWLRQD[LDOHGXEUDVGURLWHQIRQFWLRQGH VDSRVLWLRQGDQVO¶HVSDFH:DQJHWDO/¶RULJLQHGHODJOREDOJUDSKLTXHHVW SRVLWLRQQpDXFHQWUHPR\HQGHURWDWLRQGHO¶pSDXOHDYHF;GLULJpYHUVODGURLWH<YHUV O¶DYDQWHW=YHUVOHKDXW3OXVODFRXOHXUHVWIRQFpHSOXVO¶DPSOLWXGHGHYDULDWLRQHVW LPSRUWDQWH &LUFXPGXFWLRQGXSRLJQHW

Nous avons aussi mené une expérimentation pour quantifier le cône de circumduction du complexe articulaire du poignet. Un recueil de données a été effectué, cette fois sur dix sujets, à l'aide du système de mesure opto-électronique VICON. A partir de ces résultats expérimentaux, on a défini une ellipse pour approximer la relation entre angle de flexion-extension et angle d'abduction-adduction par une méthode d'ajustement aux moindres carrés (Wang, 1998).

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On peut noter que les angles de flexion-extension et d’ abduction-adduction varient en moyenne de -70 à 50 et de -20 à 30 degrés (Figure 6). Par comparaison avec les valeurs rapportées dans la littérature, les limites de mouvement s’ avèrent ici inférieures d’ environ 10 à 20 degrés. Ceci pourrait être dû aux différences entre les méthodes utilisées. En particulier, le mouvement de circumduction considéré ici était volontaire sans être forcé, aussi les valeurs obtenues dans la présente étude pourraient elles sous-estimer l’ amplitude de mouvement du poignet.

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Dans la continuité de l’ effort de modélisation de l’ amplitude maximale de mouvement (AMM) des articulations, nous avons mené une étude comparative sur les effets de l’ âge et du sexe sur l’ AMM des articulations du membre supérieur incluant la colonne vertébrale (Doriot et Wang, 2006). Dans cette étude, 41 sujets (22 sujets jeunes masculins et féminins âgés de 25 à 35 ans, 19 sujets seniors masculins et féminins de 65 à 80 ans) ont participé à l’ expérimentation. Au total, chaque sujet a effectué 13 mouvements en position assise impliquant les articulations principales du membre supérieur et de la colonne. Bien que ces

6\QWKqVH   mouvements soient définis dans des plans anatomiques, une analyse cinématique en 3D a été effectuée, alors que la plupart des travaux publiés sont limités en 2D (voir par exemple, le livre de Norkin et White, 1995).

             
                  

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L’ observation la plus marquante de cette étude, c’ est que l’ âge n’ affecte pas l’ AMM des articulations uniformément. L’ effet de l’ âge varie en fonction de l’ articulation et du type de mouvement. La réduction de l’ AMM dû à l’ âge peut être différente selon le type de

6\QWKqVH   mouvement pour une même articulation. Par exemple, pour la colonne cervicale, les sujets âgés affichent une perte relativement limitée de 15% en flexion par rapport aux jeunes, tandis que cette perte s’ élève à 41% pour l’ extension. La plus forte réduction en AMM se localise au niveau de la colonne cervicale (cou) et de la colonne lombaire (dos), plus particulièrement pour l’ extension, la flexion latérale et la rotation axiale du cou ainsi que pour la flexion latérale et la rotation axiale du tronc (Figure 7).

Cette étude montre la complexité de la prise en compte de l’ effet du vieillissement dans la modélisation des limites articulaires et la nécessité d’ une approche multidimensionnelle. Une importante réduction de l’ amplitude de mouvement au niveau du cou et du dos est observée chez les personnes âgées. Ceci suggère que l’ on doit être attentif à ce qu’ un poste de travail ou un espace de vie destiné aux personnes âgées ne requiert que de faibles mouvements du cou et du dos.

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Pouvoir prédire la capacité d’ atteinte d’ un opérateur est l’ une des fonctionnalités les plus demandées quand on utilise un mannequin numérique pour la conception ou l’ évaluation d’ un poste de travail (Reed et al, 2003). C’ est loin d’ être un simple problème géométrique qui consiste simplement à combiner les longueurs des segments et les amplitudes de mouvement des articulations. Bien que l’ enveloppe d’ atteinte soit fortement dépendante de l’ anthropométrie et de la mobilité articulaire, d’ autres facteurs comme le maintien d’ équilibre, l’ interaction de l’ homme avec son environnement (obstacle, propriétés mécaniques du siège) peuvent intervenir également. En outre, du fait de la représentation simplifiée des articulations dans le modèle numérique (i.e. les translations articulaires sont en général négligées) et de la connaissance insuffisante sur le couplage des axes de mobilité des articulations proximales (épaule, clavicule, colonne et bassin), la limite d’ atteinte prédite en appliquant simplement les amplitudes maximales de mobilité de chaque DDL par cinématique directe ne constitue qu’ une première approximation relativement grossière. Pourtant, faute d’ avoir des modèles plus appropriées, c’ est cette méthode qui est préconisée par plusieurs chercheurs pour prédire l’ enveloppe d’ atteinte (voir par exemple, Jung et at, 1995, Abdel-Malek et al., 2004).

Partant de ces lacunes, nous avons proposé une approche s’ appuyant sur des données réelles pour prédire l’ enveloppe d’ atteinte (Wang et al., 2007). Contrairement à la plupart

6\QWKqVH   des méthodes expérimentales qui définissent directement l’ enveloppe d’ atteinte (Kennedy, 1978; Boydstun, and Kessel, 1980; Sengupta and Das, 2000), l’ idée consiste à calculer indirectement la limite d’ atteinte via l’ application des postures à un mannequin numérique. Cette approche est appliquée à la définition de différentes enveloppes d’ atteinte pour la conception de l’ habitacle automobile dans le cadre d’ un contrat d’ étude avec Renault (Figure 8). Comme les postures d’ atteinte sont directement issues des données expérimentales, les enveloppes prédites tiennent en compte de certains défauts du modèle cinématique et du couplage des axes de mobilité. Elle présente également deux autres avantages intéressants : 1) La même posture peut être appliquée aux mannequins de différentes dimensions anthropométriques, ce qui permet de simuler potentiellement un nombre d’ individus supérieur à celui des participants à l’ expérimentation ; 2) Partant de l’ hypothèse que les angles des articulations proximales sont peu affectés par le type de prise de la main (pointage avec l’ index, prise à deux doigts, à trois doigts, à pleine main, etc.), les enveloppes d’ atteinte avec différents types de prise peuvent êtres simulées en faisant varier uniquement la posture de main. Une étude est en cours pour vérifier si une telle hypothèse est vraie.

Comme pour les amplitudes maximales de mobilité, Chateauroux et Wang (2007) ont montré que les personnes âgées ont une capacité d’ atteinte significativement plus réduite que les jeunes en position assise. Selon la direction d’ atteinte, la distance maximale normalisée par la longueur du bras (épaule-index) varie entre 0,7% et 6,2% avec une valeur moyenne de 3,6%. Ceci représente un écart de distance d’ atteinte de 5 mm à 46 mm pour une longueur moyenne du bras de 750 mm. Une faible différence est observée entre les hommes et femmes. Ceci montre que l’ effet de l’ âge est un facteur déterminant dans la prédiction de la capacité d’ atteinte.

En conclusion, une approche pragmatique reposant sur des données est proposée pour prédire la capacité d’ atteinte. Mais, comme c’ est une méthode purement géométrique, l’ interaction physique entre l’ homme et le siège, tout comme la contrainte d’ équilibre, sont indirectement pris en compte par le biais des données. Il serait fort intéressant dans le futur d’ introduire ces contraintes physiques pour prendre en compte l’ effet du siège sur l’ atteinte.

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La reconstitution réaliste du mouvement à l’ aide d’ un mannequin numérique, à partir des mesures issues d’ un système de capture de mouvements, est la première étape en vue de sa simulation. Elle est nécessaire, d’ une part pour valider algorithmes et hypothèses de simulation, et d’ autre part pour construire les bases de mouvements. Aujourd’ hui, l’ approche basée sur des données reste la seule apte à simuler les mouvements complexes requis par certaines applications industrielles, comme les mouvements d’ accessibilité d’ un véhicule (Monnier et al, 2006, Chateauroux et al., 2007). La qualité des mouvements

6\QWKqVH   reproduits par un mannequin numérique affecte directement le réalisme des mouvements simulés. Souvent, un grand nombre de mouvements doivent être reconstitués du fait que les actions à simuler sont très variables d’ une application à l’ autre. En outre, afin de prendre en compte l’ importante variabilité tant anthropométrique que comportementale, cela impose aussi un grand nombre de sujets lors d’ une expérimentation. Par conséquent, il est nécessaire de disposer d’ une méthode robuste et rapide de reconstitution de mouvement.

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Par définition, la reconstruction de mouvement consiste à reproduire le mouvement d’ une personne physique par un mannequin numérique. Elle doit faire face à plusieurs problèmes à résoudre (Figure 9). Un mannequin doit tout d’ abord représenter l’ être humain, le plus exactement possible, dans sa structure et ses dimensions. La structure cinématique du mannequin doit reproduire le squelette avec ses aptitudes de mouvement. Un modèle approprié est un compromis entre sa simplicité et le réalisme en fonction des objectifs assignés au mannequin. Réduire le complexe de l’ épaule à une rotule avec 3 degrés de liberté (DDL) reliant la clavicule et l’ humérus peut suffire si l’ on se limite à une analyse cinématique grossière de l’ épaule. Si l’ on veut aller plus loin et savoir ce qui se passe au niveau des activités musculaires de l’ épaule, cela implique d’ inclure tous les composants du complexe de l’ épaule avec des liaisons appropriées : clavicule, cage thoracique, omoplate et humérus. Représenter toutes les vertèbres mobiles de la colonne exige 72 DDL si l’ on considère qu’ il y a 24 vertèbres, chacune avec 3 DDL. Pour la plupart des applications ergonomiques, une représentation aussi fine n’ est probablement pas indispensable.

Souvent, l’ étude expérimentale de posture et de mouvement recourt à des moyens de mesure qui donnent la position des points en surface du corps, comme par exemple le système optoélectronique Vicon®, ou MOTION ANALYSIS®. La confrontation d’ un modèle simplifié du corps humain, comme celui de MAN3D, avec l’ observation expérimentale soulève plusieurs problèmes à résoudre :

• Définition des paramètres du modèle spécifiques à chaque individu tels que la position des centres articulaires, l’ orientation des axes de mobilité. Contrairement

6\QWKqVH   aux standards ISB6 _{sur la définition des repères anatomiques du corps humain (Wu} et al., 2002, 2005), les centres et les axes de mobilité du mannequin ne sont pas définis par rapport aux points anatomiques palpables. De plus, si l’ on envisage aussi une reconstitution dynamique, on doit également déterminer d’ autres paramètres tels que la masse de chaque segment, son centre et le moment d’ inertie. • Calcul des angles articulaires permettant de suivre la trajectoire des marqueurs

externes, sachant qu’ en pratique les marqueurs de surface peuvent glisser sur la peau et que certains d’ entre eux peuvent être masqués de temps à autre (voir Cappozzo et al., 2005, Leardini et al., 2005, Chiari et al., 2005, Della Croce et al., 2005 pour une revue sur l’ ensemble des problèmes techniques et des artefacts liés à l’ utilisation d’ un système de capture de mouvement optoélectronique). Le nombre de marqueurs utilisés est en général supérieur au nombre de DDL que possèdent la plupart des segments du corps. On dit alors que le problème est sur-déterminé (‘over-guided’ ). Mais pour certaines parties du corps, il est difficile de poser un nombre suffisant de marqueurs pour raisons techniques. C’ est le cas du bassin et de la colonne vertébrale. Le problème est alors dit sous-déterminé (‘under-guided’ ).

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On distingue essentiellement deux techniques de reconstitution de mouvement à partir des trajectoires de marqueurs externes : locale et globale (voir Ausejo et Wang, 2008, pour une revue des méthodes de reconstitution de mouvement). La méthode locale consiste à calculer l’ attitude (position et orientation) d’ un segment par rapport à celui situé en amont localement. On utilise alors uniquement les marqueurs concernant ces deux segments. Le calcul n’ est pas affecté par la mesure des autres segments. Par contre, la méthode globale tient compte de la position de l’ ensemble des marqueurs et le suivi de trajectoires se transforme en un problème d’ optimisation qui minimise les écarts entre les positions des marqueurs sur le modèle et celles mesurées. La méthode locale est bien adaptée à l’ étude cinématique d’ une articulation. Elle est difficilement applicable au corps entier. Compte tenu de la difficulté d’ identification de la structure cinématique du corps et des simplifications adoptées par les mannequins numériques pour la simulation ergonomique, nous avons développé une méthode globale dans le cadre du projet européen REALMAN (Wang et al., 2005 ; Ausejo et al., 2006).

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Trajectoires

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PCMAN

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6\QWKqVH   La mise en œuvre de cette méthode relève des compétences de différents partenaires du projet. Elle comporte essentiellement quatre étapes (Figure 10) :

• La première étape consiste à créer un modèle numérique individualisé calqué sur dimensions anthropométriques d’ un sujet. Le principe est de superposer le modèle numérique sur au moins deux photos du sujet en une posture statique référentielle en ajustant à la fois les dimensions et les angles articulaires (Seitz et Bubb, 2001, Université Technique de Munich, Allemagne).

• La deuxième étape consiste à « attacher » les marqueurs au modèle numérique. On choisit une posture référentielle statique pour estimer les positions locales des marqueurs dans le repère de chacun des segments du corps.

• La troisième étape consiste à calculer les paramètres T caractérisant la posture du corps en minimisant les écarts Ψ(T,W) entre les positions des marqueurs sur le modèle et celles effectivement mesurées en les affectant différents poids de pondération _{:(t) (Ausejo et al, 2006, CEIT, Espagne) :}

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• La dernière étape consiste à convertir les paramètres _{T en angles du mannequin. En} effet, CEIT, l’ un des partenaires du projet REALMAN, utilise les coordonnées naturelles. L’ attitude d’ un segment est représentée par la position d’ un point du segment et deux vecteurs directionnels partant de ce point. Plus récemment, Monnier et al. (2007) propose d’ utiliser directement les angles du mannequin. Cette dernière étape n’ est alors plus nécessaire.

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La méthode globale est capable aujourd’ hui de reconstituer des mouvements complexes avec un rendu visuel réaliste. La Figure 11 montre un exemple du mouvement d’ accessibilité d’ un véhicule. Malgré ces avancées techniques, beaucoup de points restent

6\QWKqVH   encore à améliorer dans le futur. Premièrement, le coût des systèmes actuels d’ analyse de mouvement reste encore très élevé. Ils nécessitent souvent d’ une lourde étape de préparation avant la capture du mouvement (positionnement de caméras, calibration, pose de marqueurs, etc) et de post-traitement des données (interpolation, solidification de marqueurs, filtrage et lissage etc) avant de procéder à la reconstitution du mouvement. Ceci les rend difficilement utilisables hors laboratoire. L’ idéal serait de disposer d’ un système sans marqueur opérant par extraction directe à partir des images vidéo.

Deuxièmement, la création d’ un modèle humain numérique « copie conforme » d’ un individu, un clone numérique, reste encore une procédure longue et difficile. Elle implique deux problèmes sous-jacents : la définition du modèle numérique lui-même et l’ ajustement des paramètres spécifiques à un individu. Les mannequins numériques commercialisés comme Jack, Safework ou RAMSIS n’ ont qu’ un modèle squelettique extrêmement simplifié, proche de celui de MAN3D (Figure 4). Un tel modèle ne sera certainement pas suffisant si l’ on veut aussi évaluer les efforts musculaires associés à un mouvement. Un meilleur compromis entre le réalisme de la représentation du corps et l’ efficacité du modèle doit être recherché. En outre, des méthodes plus précises et plus automatisées pour estimer les paramètres spécifiques à un sujet sont à développer. Cette tâche devrait être grandement facilitée par des données musculo-squelettiques récemment ou prochainement disponibles à travers des projets de recherche de grande envergure (Van San Jan, 2005 ; Virtual Physiological Human7).

Troisièmement, le problème sous-déterminé reste encore difficile à résoudre. Il concerne principalement la reconstitution du mouvement de la colonne et du bassin. En raison du nombre élevé d’ articulations de la colonne et de la faible dimension des vertèbres, il est à ce jour techniquement impossible de déterminer l’ attitude exacte de chaque vertèbre à partir de la position de marqueurs externes. De surcroît, le glissement non négligeable de la peau par rapport aux vertèbres vient compliquer le problème. En outre, si l’ on s’ intéresse aux mouvements en rapport avec un siège doté d’ un dossier, la pose de marqueurs sur la colonne devient quasiment impossible. Face à cette indétermination, la solution est d’ introduire des contraintes supplémentaires. Par exemple, on peut introduire une posture de référence de la colonne pour que son attitude s’ éloigne le moins possible de cette posture (Ausejo et al., 2006). Partant du fait que les mouvements des articulations de la

6\QWKqVH   colonne ne sont pas indépendants, ce qui implique une coordination entre eux, nous avons aussi tenté d’ introduire des lois de couplage en diminuant ainsi le nombre de DDL à contrôler (Monnier et al., 2007). Mais ces lois de couplage restent difficiles à valider expérimentalement en raison de la difficulté technique d’ avoir accès à une observation directe du le mouvement des vertèbres in vivo. La technique d’ imagerie médicale pourrait être utilisée lorsqu’ elle deviendra plus accessible par la recherche non médicale dans le futur.

Quatrièmement, à ma connaissance, il existe peu de méthodes de reconstitution dynamique du mouvement du corps entier, qui visent non seulement à reconstituer les paramètres cinématiques du mouvement (angle, vitesse, accélération), mais aussi les forces de contact manquantes. Souvent, il est difficile de poser des capteurs sur toutes les zones de contact quand il s’ agit d’ un mouvement complexe en forte interaction avec l’ environnement, comme par exemple le mouvement d’ accessibilité à un véhicule. Les données dynamiques sont nécessaires à la compréhension du contrôle de mouvement et de la gêne ressentie au cours de l’ exécution d’ un mouvement.

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7 _{Virtual Physiological Human est un appel à projets dans le cadre du 7}ème _{programme cadre de} recherche européen.

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La simulation de mouvement est une étape nécessaire pour évaluer comment une personne interagit avec un produit ou avec son environnement de travail. Contrairement aux techniques d’ animation pour lesquelles une séquence animée est fortement dépendante du niveau de l’ expertise de l’ animateur, le réalisme du mouvement simulé ne dépend que du modèle utilisé et de ses paramètres d’ entrée (caractéristiques du sujet, tâche à réaliser, environnement). Mais la simulation de mouvement n’ est pas une tâche facile. Elle doit faire face à plusieurs problèmes liés au caractère redondant, à plusieurs titres, du corps humain. Prenons le mouvement de pointage comme exemple. Le but d'un mouvement de pointage est d’ amener l’ extrémité de l'index à une position précise dans l'espace. Premièrement, une trajectoire de la main dans l'espace doit être sélectionnée parmi une infinité de choix possibles. Il s'agit là du _{SUREOqPH GH OD SODQLILFDWLRQ GH WUDMHFWRLUH.} Deuxièmement, les coordonnées 3D de la trajectoire choisie doivent être transformées en coordonnées dans un espace intrinsèque au corps tel que celui des angles articulaires. Cette transformation n'est souvent pas unique car le nombre de degrés de liberté (DDL) de la chaîne squelettique participant au mouvement est en général bien supérieur au nombre de contraintes imposées par la tâche. Il s'agit là du _{SUREOqPH GH OD FLQpPDWLTXH LQYHUVH.} Troisièmement, l'action motrice de chaque muscle doit être générée en coordination avec celle des autres muscles pour produire le mouvement désiré. Là encore, le problème est indéterminé mathématiquement, car le nombre de muscles impliqués dans le mouvement de chaque articulation excède de ce qui est strictement nécessaire sur le plan mécanique. Il s'agit là du _{SUREOqPHGXFRQWU{OHPRWHXURXSUREOqPHGHODG\QDPLTXHLQYHUVH. La} Figure 12 schématise les trois problèmes mathématiquement indéterminés (‘ill-posed’ ) auxquels est confrontée la simulation du mouvement. Le système nerveux central résout en temps réel ces problèmes sur la base de critères qui n’ ont pas encore été bien identifiés. On peut supposer que la minimisation de grandeurs telles que la dépense énergétique ou les contraintes tissulaires gouvernent tout ou partiellement la stratégie de contrôle du mouvement.

L’ une des solutions à ces problèmes indéterminés revient à identifier des contraintes supplémentaires, outre celles biophysiques et anatomiques, pour restreindre le nombre de degrés de liberté à contrôler (Gielen et al., 1995). Par exemple, le problème de la redondance cinématique pourrait se résoudre ou au moins être simplifié par blocage d’ un

6\QWKqVH   certain nombre de degrés de liberté, en minimisant des fonctions de coût (Cruse et Brüwer, 1987; Cruse et al, 1990, Soechting et al, 1995), ou par segmentation d’ actions complexes en modules fonctionnels indépendants avec contrôle parallèle (Arbib, 1985; Jeannerod, 1990; voir aussi MacKenzie et Iberall, 1994 pour une revue).

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Différentes méthodes de simulation de mouvement ont été proposées. Globalement, on peut les classer en deux catégories : approches basées sur des connaissances (‘knowledge-based’ ) et approches basées sur des données (‘data-(‘knowledge-based’ ) (voir Raschke et al, 1998 pour une revue des méthodes). L’ approche basée sur des connaissances consiste à acquérir ou exploiter des connaissances sur le contrôle du mouvement et à proposer des modèles prédictifs par la suite. En théorie, très séduisante, elle offre l’ avantage d’ être générique. Mais elle est très rarement utilisée pour simuler des mouvements complexes impliquant un grand nombre d’ axes de mobilité du corps, précisément en raison du manque de connaissances. Les simulations basées sur des données ne peuvent prédire que un type de mouvement déjà présent dans la base de données constituée. Il faut donc en théorie régénérer une base de données de mouvement à la moindre modification de la tâche à accomplir. Toutefois, la frontière entre l’ approche basée sur des données et l’ approche basée sur des connaissances n’ est pas forcément imperméable. L’ introduction de connaissances dans une approche basée sur des données permet d’ étendre, en quelque sorte, le domaine de la base de données initiale. Il est donc important de comprendre comment les mouvements sont formés et quels types de connaissances peuvent être exploités pour rendre la méthode basée sur des données plus flexible et moins dépendante de conditions expérimentales.