Home » Évènement

Soutenance de thèse de Tianyi YU (équipes ReV et SIMS)

Tianyi Yu, doctorant au sein des équipes ReV et SIMS, soutiendra sa thèse intitulée « Décomposition en temps réel de signaux iEMG : filtrage bayésien implémenté sur GPU » / « On-line decomposition of iEMG signals using GPU-implemented Bayesian filtering »
lundi 28 janvier 2019 à 10h30, dans l’amphi du bâtiment S sur le site de Centrale.

La soutenance aura lieu en anglais.

Jury : Yannick Aoustin (Directeur thèse), Eric Le Carpentier (co-encadrant), Philippe Ravier (Université d’Orléans, rapporteur), Fabien Campillo (Inria Montpellier, rapporteur), Zohra Cherfi-Boulanger (UTC), Dario Farina (Imperial College London)

Résumé :
Un algorithme de décomposition des unités motrices, qui constituent un signal électro-myographiques intramusculaires (iEMG) a été proposé au laboratoire LS2N. Il s’agit d’un filtrage bayésien qui estime l’état d’un modèle de Markov caché. Cet algorithme demande beaucoup de temps d’exécution, même pour un signal ne contenant que 4 unités motrices.
Dans notre travail, nous avons d’abord validé cet algorithme dans une structure série. Nous avons proposé quelques modifications pour le modèle de recrutement des unités motrices et implémenté deux techniques de pré-traitement pour améliorer la performance de l’algorithme. Le banc de filtres de Kalman a été remplacé par un banc de filtre LMS. Le filtre global consiste en l’examen de divers scénarios arborescents d’activation des unités motrices : deux techniques heuristiques ont été introduites pour élaguer les différents scénarios. On a réalisé l’implémentation GPU de cet algorithme à structure parallèle intrinsèque.
On a réussi la décomposition de 10 signaux expérimentaux enregistrés sur deux muscules, respectivement avec électrode aiguille et électrode filaire. Le nombre d’unités motrices est de 2 à 8. Le pourcentage de superposition des potentiels d’unité motrice, qui représente la complexité de signal, varie de 6.56 % à 28.84 %. La précision de décomposition de tous les signaux est supérieure à 90 %, sauf pour deux signaux qui sont à 30 % MVC et dont la précision de décomposition est supérieure à 85%. Nous sommes les premiers à réaliser la décomposition en temps réel pour un signal constitué de 10 unités motrices.

*******

Abstract:
A sequential decomposition algorithm based on a Hidden Markov Model of the EMG, that used Bayesian filtering to estimate the unknown parameters of discharge series of motor units was previously proposed in the laboratory LS2N. This algorithm has successfully decomposed the experimental iEMG signal with four motor units. However, the proposed algorithm demands a high time consuming.
In this work, we firstly validated the proposed algorithm in a serial structure. We proposed some modifications for the activation process of the recruitment model in Hidden Markov Model and implemented two signal pre-processing techniques to improve the performance of the algorithm. Then, we realized a GPU-oriented implementation of this algorithm, as well as the modifications applied to the original model in order to achieve a real-time performance. Specifically, we proposed a replacement of the originally proposed Kalman filter by a least-mean-square filter with a significant reduction of computational load. Moreover, we introduced two heuristic-based techniques of branch discarding in order to simplify the problem of optimal spike sequence search. Then, an optimal parallelization of the algorithm is presented, along with details of its implementation on GPU.
We have achieved the decomposition of 10 experimental iEMG signals acquired from two different muscles, respectively by fine wire electrodes and needle electrodes. The number of motor units ranges from 2 to 8. The percentage of superposition, representing the complexity of iEMG signal, ranges from 6.56 % to 28.84 %. The accuracies of almost all experimental iEMG signals are more than 90 %, except two signals at 30 % MVC (more than 85 %). Moreover, we realized the real-time decomposition for all these experimental signals by the parallel implementation. We are the first one that realizes the real time full decomposition of single channel iEMG signal with number of MUs up to 10, where full decomposition means resolving the superposition problem. For the signals with more than 10 MUs, we can also decompose them quickly, but not reaching the real time level.

Soutenance de thèse de Johan MAUNY (équipe ReV)

Johan Mauny, doctorant au sein de l’équipe ReV, soutiendra sa thèse intitulée « Modélisation dynamique des systèmes non-holonomes intermittents – Application à la bicyclette »

vendredi 14 décembre 2018 à 10h, dans l’amphi Besse sur le site de l’IMT-A.

Jury : Frédéric Boyer (Dir thèse), Vincent Lebastard (co encadrant), Denis Favier (rapporteur, Grenoble INP), Jean Lerbert (Rapporteur, U Evry), Fabien Candelier (IUSTI, U. Aix Marseille), Etienne Dombre (DR CNRS LIRMM Retraité), Christine CHEVALLEREAU, Luc Jaulin (PR ENSTA Bretagne)

Soutenance de thèse de Jing CHANG (équipe ReV)

Jing Chang, doctorante au sein de l’équipe ReV, soutiandra sa thèse intitulée « The risk assessment of work related Musculoskeletal disorders based on OpenSim »

vendredi 30 novembre à 10h, sur le site de Centrale Nantes, dans lamphi du bâtiment S.

Jury : Fouad Bennis (directeur), Damien Chablat (co directeur), Georges Dumont (Rapporteur, INSA Rennes), Gérard Posson (IUT Bourges, rapporteur), Laurence Cheze (LBMC), Liang Ma (Université Tsinghua),

 

Best research paper décerné à Matthieu Furet et Philippe Wenger à la conférence MEDER !

Matthieu Furet, doctorant au sein de l’équipe ReV et Philippe Wenger ont reçu la médaille d’argent du best research paper award à la conférence MEDER (IFToMM Symposium on Mechanism Design for Robotics), qui a eu lieu à Udine (Italie) du 11 au 13 septembre 2018.

Ce prix récompense leur publication intitulée « Workspace and Cuspidality Analysis of a 2-X Planar Manipulator ». Voir l’abstract.

Félicitations à Damien Chablat pour son best paper award à la conférence Eucomes !

Damien Chablat (équipe ReV) a été récompensé pour son article intitulé « Sef-motion of the 3-PPS parallel robot with delta-shaped base« .

à la conférence sur « Mechanism Science » EuCoMeS

qui s’est tenue à Aachen en Allemagne du 4 au 6 septembre 2018.

Co-auteurs : Erika Ottaviano (DICeM, University of Cassino and Southern Lazio) et Swaminath Venkateswaran (LS2N).

Meilleures citations dans le journal « Mechanism and Machine Theory »

Depuis 50 ans, sur les articles les plus cités dans cette revue, il y a 5 articles écrits par des Français dont un du LS2N !

Il s’agit de « Stiffness analysis of overconstrained parallel manipulators« , écrit par Anatol Pashkevic, et Damien Chablat, et Philippe Wenger, paru dans le volume 44 / N° 5 de mai 2009, pp.  966-982.

Dans la liste des articles les plus cités depuis 2013, il y a également un autre article du LS2N : « Stiffness modeling for perfect and non-perfect parallel manipulators under internal and external loadings« ,  de Alexandr Klimchik, Damien Chablat, et Anatol Pashkevich, paru dans le volume 79, Issue , January 2014, pp. 1-28.

Félicitations à l’équipe ReV pour ces très beaux résultats !

Soutenance de thèse de Marija TOMIC (équipe ReV) | Thesis defence of Marija Tomic

Marija Tomic, doctorante au sein de l’équipe ReV, soutiendra sa thèse intitulée « Manipulation Robotique à deux mains inspirée des aptitudes humaines »

mercredi 4 juillet 2018 à 16h, à la Faculté de génie électrique de l’Université de Belgrade (Serbie).

Jury : Christine Chevallereau (directrice de thèse), Kosta Jovanovic (co-directeur, Université de Belgrade), Philippe Fraisse (rapporteur, LIRMM), Zeljko Durovic (rapporteur, Université de Belgrade), Yannick Aoustin, Aleksandar Rodic (Institut Mihailo Pupin, Belgrade)

Soutenance de thèse de Itzel GONZALES OJEDA (équipe ReV)

Itzel Gonzales Ojeda soutiendra sa thèse intitulée « Intégration de modèles numériques réduits dans l’architecture de pilotage de moyens robotisés possédant des flexibilités importantes » mercredi 4 avril à 10h30 dans l’amphi 21 de l’ESTIA à Bidart (64).

Jury : Yannick Aoustin (dir thèse), Olivier Patrouix (co encadrant, ESTIA), Emmanuel Duc (rapporteur, SIGMA), Said Zeghloul (rapporteur, Univ Poitiers), Etienne Dombre (LIRMM), Gabriel Abba (U. Lorraine), Bueno Ricardo (Tecnalia), Cyril Novales (U. Orléans)

Résumé :
Ces dernières années, les robots manipulateurs ont été utilisés pour des tâches, telles que le polissage, le fraisage, le placement des fibres, entre autres, auparavant réalisées par des machines spécialisées. Cependant, l’utilisation des robots pour ces tâches en contact, présente des problèmes de précision. Ce contact provoque des flexibilités dans le robot, l’outil et l’environnement. Cette thèse cible l’amélioration de la précision de la tâche robotisée de dépose de fibres qui nécessite un compactage homogène selon le matériau et la surface. La précision du drapage peut être améliorée par la correction en ligne de la trajectoire du robot et du point de centrage dynamique de l’outil (DTCP). Cette thèse propose l’asservissement en position/force-pression en modifiant le TCP, pour commander le compactage selon la surface de contact et prend en compte les flexibilités dues au contact. La pression et les flexibilités sont calculées à partir d’un modèle mécanique numérique réduit grâce à des réseaux de neurones. Cet asservissement a besoin d’une sélection appropriée des correcteurs pour garantir un bon fonctionnement et pour travailler avec divers types de moules. La sélection est réalisée dynamiquement par logique floue. Le DTCP est
calculé dynamiquement grâce aux flexibilités de l’outil et il est redéfini lors de l’exécution de la trajectoire du robot pendant le drapage. Un dispositif expérimental est mis en oeuvre en utilisant des éléments similaires aux cellules robotisées de placement des fibres. Une application logicielle intègre l’asservissement proposé dans la baie de commande. Cet asservissement permet d’améliorer la précision de dépose de fibres.

Reportage sur le projet européen subCULTron* dans Télématin

Une équipe de France 2 est venue réaliser un reportage sur le projet européen subCULTron courant janvier 2018. Frédéric Boyer et Vincent Lebastard (équipe ReV) ont tous deux été interviewés afin d’exposer leurs travaux en biorobotique pour la préservation de la lagune de Venise.

Retrouvez l’émission diffusée dans l’émission Télématin du 5 février 2018 sur la chaîne Youtube du LS2N.

 

*Submarine Cultures Perform Long-Term Robotic Exploration Of Unconventional Environmental Niches.

Une récompense pour l’ANR KAPAMAT (équipes ReV et RoMaS)

Dr. Martin Pfürner, assosciate professor à l’Université d’Innsbruck au sein de l’unité « Geometry and CAD » (=computer-aid design) a obtenu le « best research work of the year » lors de la Frankreich-Tag organisée par l’Ambassade de France en Autriche et l’Institut Français en Autriche le 12 décembre 2017. Ce prix récompense les travaux entrepris dans le cadre de l’ANR franco-autrichien KAPAMAT (Kinematic Analysis of lower-mobility PArallel MAnipulaTors / Analyse Cinématique de Manipulateurs à Mobilité Restreinte avec des Outils Algébriques Efficaces).

Consortium du projet :

  • Autriche
    Université d’Innsbruck : J. Schadlbauer (Post-Doc), M. Pfurner (Associate professor), M. Husty (Prof.), Thomas Stigger (Ph.D 2015-2018) –> Géométrie Algébrique, Outils pour le Calcul Algébrique
  • France
    LS2N, Nantes : Abhilash Nayak (Ph.D 2015-2018), L. Nurahmi (Ph.D Sout. Déc 2015), S. Caro (CR HDR CNRS), P. Wenger (DR CNRS) –> Robotique, Cinématique, Conception
    IRMAR, Rennes : M. Coste (Prof. Émérite Univ. Rennes) –> Géométrie Algébrique

Objectifs :

  1.  Produire de nouvelles connaissances sur le comportement cinématique de manipulateurs parallèles à mobilité restreinte :
    – Compréhension du comportement cinématique de manipulateurs parallèles
    – Développement de nouveaux outils algébriques
  2. Aider le concepteur ou l’utilisateur de robots à choisir la bonne architecture
Copyright : LS2N 2017 - Mentions Légales - 
 -