Dans cette thèse, nous étudions la propagation des atomes dans un guide magnétique toroïdal, dans le but de développer un capteur inertiel. Ici, nous présentons différentes stratégies pour créer un guide sur une puce atomique pour un interférometre Sagnac atomique guidé. Nous avons mis au point trois solutions qui peuvent être realisé avec la même configuration des fils. Ils utilise la technique de modulation de courant avec un nouveau point de vue qui traite simultanément la problème de rugosité des fils et les pertes de Majorana dépendant du spin. L'effect de la propagation multimode des atomes dan le guide est aussi quantifié dans cette thèse. En utilisant un modèle simple, nous avons couvert les cas de la propagation de gaz non interactif ultra froids et thermique. Nous avons identifié les conditions operationelles pour realiser un interferometre à atomes froids avec une grande gamme dynamique, essentielle pour les application en navigation inertielle. Expérimentalement, cette thèse decrit la réalisation et la characterisation de la source atomes froids proche d'un substrat avec un dépôt d'or, ainsi que l'implémentation et la caracterisation des systèmes de détection. / In this thesis we study the propagation of atoms in a magnetic toroidal waveguide, with the aim of developing an inertial sensor. Here, we present different strategies to create the waveguide on an atom chip for a guided Sagnac atom interferometer. We devised three solutions which can be achieved using the same wire configuration. They use the current modulation technique, from a new point of view, which simultaneously tackles the problem of wire corrugation and spin dependent Majorana atom losses. The effect of the multimode propagation of the atoms in the guide is also quantified in this thesis. Using a simple model, we covered the propagation of noninteracting ultracold and thermal gases. We identified the operating conditions to realize a cold atom interferometer with a large dynamic range essential for applications in inertial navigation. Experimentally, the thesis describes the realisation and characterisation of the cold atom source close to a gold coated substrate, as well as the implementation and the characterisation of the atom detection systems.

L'interférométrie atomique permet de réaliser des capteurs inertiels absolus et de grande sensibilité. Un gravimètre embarquable présentant ces deux propriétés conjuguées serait exploitable dans de nombreuses applications : géologie, prospection pétrolière, guidage-navigation... Malheureusement, les dispositifs actuels de refroidissement atomique par laser sont trop sensibles aux perturbations environnementales. Le but de cette thèse est donc de développer des solutions robustes permettant le fonctionnement d'un gravimètre à atomes froids en conditions opérationnelles.<br />Dans un premier temps, une évaluation prospective des performances de l'instrument embarqué a été réalisée. Cette évaluation a permis le dimensionnement du prototype. Dans un deuxième temps, un banc optique permettant de refroidir des atomes de Rubidium a été réalisé : ce dernier repose sur l'utilisation de sources Télécoms brées à 1560 nm, doublées en fréquence à l'aide de cristaux de Niobate de Lithium périodiquement retourné (PPLN). L'ensemble du dispositif tient dans une baie d'électronique, et a permis d'obtenir un piège magnéto-optique, même en présence de vibrations mécaniques importantes et de fortes variations de température (de 10 à 25°C en 30 min). Enfin, les faisceaux Raman ont été synthétisés à l'aide d'un modulateur électro-optique à 1560 nm, et des tests préliminaires ont été menés sur les atomes refroidis.

L'analyse de la marche et la mesure du déplacements des articulations humaines ont été largement étudiées. Les artefacts de tissus "mous" sont une source fréquente d'erreur pour la plupart des méthodes de mesure utilisées. La procédure standard en analyse de la marche consiste à utiliser une combinaison de mesures pour l'estimation efficace des angles articulaires et de la position des segments du corps humain. Ce travail propose le développement d'un système d'analyse de la marche reposant sur un robot parallèle à câbles équipé de plusieurs capteurs mesurant spécifiquement les déplacements du genou. Nous considérons le cas général pour lequel les articulations humaines se comportent comme des joints à 6 degrés de liberté reliant deux segments du corps. Afin de déterminer la position et l'orientation de ces segments, 14 câbles y sont attachés, ce qui permet de considérer ces segments comme les organes effecteurs de robots parallèles. Leur position peut alors être calculée à partir de la mesure de la longueur des câbles. Cependant, ces mesures sont entachées de bruit à cause des artefacts de tissus "mous". Afin d'améliorer la précision des résultats, le système propose aussi l'utilisation d'autres capteurs de nature différente : plusieurs capteurs inertiels (avec accéléromètres et gyroscopes), un système de motion capture, des capteurs de pression plantaire, des capteurs de distance (IR et résistance variable) et des capteurs de force pour mesurer la contraction musculaire. Plusieurs approches globales sont disponibles pour l'analyse du genou lors de la marche. Les choix technologiques effectués impactent directement sur la conception de notre système et imposent le développement de matériel spécifique pour mener à bien les mesures, tel que le collier flexible utilisé d'une part pour permettre l'attache des câbles sur les segments du patient et d'autres part pour supporter les capteurs supplémentaires. Nous traitons le collier comme une chaîne cinématique sérielle et nous proposons une méthode d'étalonnage qui ne nécessite pas d'utiliser les mesures angulaires des articulations contrairement aux méthodes existantes. Nous décrivons le protocole expérimental ainsi que les méthodes utilisées pour synchroniser les données issues de plusieurs ordinateurs. Les données sont ensuite fusionnées pour obtenir la pose du collier et donc celle des segments du patient. Enfin, ce travail permet d'identifier les modifications à apporter au système pour une meilleure analyse de la marche, ce qui pourra servir de base à un système de rééducation complet.

Dans ce travail de thèse on s’intéresse à l’estimation de l’attitude d’un corps rigideen mouvement dans l’espace 3D en utilisant les quaternions comme représentation. Cetteproblématique a été largement étudiée dans la littérature sous divers domaines d’application.L’objectif de la thèse est de proposer de nouvelles méthodes de fusion de données en combinantdes mesures inertielles et magnétiques. Dans un premier temps, nous nous sommesintéressés à l’estimation de l’attitude en cas de mouvement accéléré où l’accélération linéairedu corps n’est plus négligeable devant la gravité. Deux approches ont été proposées dans cecadre. La première utilise un filtre de Kalman adaptatif pour la compensation des accélérationslinéaires. Précisément, des lois de détection ont été développées pour distinguer d’unefaçon automatique les différentes phases de mouvement (statiques et dynamiques). Ainsi, lamatrice de covariance associée à l’accélération linéaire est estimée afin d’ajuster le gain dufiltre. La deuxième approche consiste à intégrer un filtre singulier élaboré sur la base d’unnouveau modèle, dans lequel le modèle du processus est défini en se basant sur les mesuresissues de l’accéléromètre tandis que le modèle d’observation est défini par les mesures issuesdu gyromètres et du magnétomètres. Cette formulation permet de prendre en compte l’effetdes accélérations linéaires d’une manière efficace. Dans un deuxième temps, on s’est focalisésur l’estimation de l’attitude avec utilisation intermittente de gyromètres, considérés commecapteurs énergivores. Nous avons étudié dans ce cas la façon la plus adéquate afin de réduirel’acquisition des mesures de vitesse angulaire tout en gardant une qualité acceptable de l’estimationde l’attitude. Toutes les approches développées ont été validées par des simulationsnumériques ainsi que des expérimentations utilisant des données réelles. / In this PhD. thesis we deal with attitude estimation of accelerated rigid body moving in the 3D space using quaternion parameterization. This problem has been widely studied in the literature in various application areas. The main objective of the thesis is to propose new methods for data fusion to combine inertial gyros) and magnetic measurements. The first challenge concerns the attitude estimation during dynamic cases, in which external acceleration of the body is not negligible compared to the Gravity. Two main approaches are proposed in this context. Firstly, a quatenion-based adaptive Kalman filter (q-AKF) was designed in order to compensate for such external acceleration. Precisely, a smart detector is designed to decide whether the body is in static or dynamic case. Then, the covariance matrix of the external acceleration is estimated to tune the filter gain. Second, we developed descriptor filter based on a new formulation of the dynamic model where the process model is fed by accelerometer measurements while observation model is fed by gyros and magnetometer measurements. Such modeling gives rise to a descriptor system. The resulting model allows taking the external acceleration of the body into account in a very efficient way. The second challenge is related to the energy consumption issue of gyroscope, considered as the most power consuming sensor. We study the way to reduce the gyro measurements acquisition by switching on/off the sensor while maintaining an acceptable attitude estimation. The effciency of the proposed methods is evaluated by means of numerical simulations and experimental tests.

Grâce à l’émergence dans la vie quotidienne des appareils de plus en plus populaires que sont les smartphones et les tablettes, la tâche de postionner l'utilisateur par le biais de son téléphone est une problématique fortement étudiée dans les domaines non seulement de la recherche mais également des communautés industrielles. Parmi ces technologies, les approches GPS sont devenues une norme et ont beaucoup de succès pour une localisation en environnement extérieur. Par contre, le Wi-Fi, les capteurs inertiels et le Bluetooth sont plutôt préférés pour les tâches de positionnement dans un environnement intérieur.Pour ce qui concerne le positionnement des smartphones, les approches basées sur les « empreintes digitales » (fingerprint) Wi-Fi sont bien établies. D'une manière générale, ces approches tentent d'apprendre la fonction de correspondance (cartographie) des caractéristiques du signal Wi-Fi par rapport à la position de l’appareil dans le monde réel. Elles nécessitent généralement une grande quantité de données pour obtenir une bonne cartographie. Lorsque ces données d'entraînement disponibles sont limitées, l'approche basée sur les empreintes digitales montre alors des taux d’erreurs élevés et devient moins stable. Dans nos travaux, nous explorons d’autres approches, différentes, pour faire face à cette problématique du manque de données d'entraînement. Toutes ces méthodes sont testées sur un ensemble de données public qui est utilisé lors d’une compétition internationale à la Conférence IPIN 2016.En plus du système de positionnement basé sur la technologie Wi-Fi, les capteurs inertiels du smartphone sont également utiles pour la tâche de suivi. Les trois types de capteurs, qui sont les accéléromètres, le gyroscope et la boussole magnétique, peuvent être utilisés pour suivre l'étape et la direction de l'utilisateur (méthode SHS). Le nombre d'étapes et la distance de déplacement de l'utilisateur sont calculés en utilisant les données de l'accéléromètre. La position de l'utilisateur est calculée par trois types de données avec trois méthodes comprenant la matrice de rotation, le filtre complémentaire et le filtre de Madgwick. Il est raisonnable de combiner les sorties SHS avec les sorties de Wi-Fi, car les deux technologies sont présentes dans les smartphones et se complètent. Deux approches combinées sont testées. La première approche consiste à utiliser directement les sorties Wi-Fi comme points de pivot pour la fixation de la partie de suivi SHS. Dans la deuxième approche, nous comptons sur le signal Wi-Fi pour construire un modèle d'observation, qui est ensuite intégré à l'étape d'approximation du filtre à particules. Ces combinaisons montrent une amélioration significative par rapport au suivi SHS ou au suivi Wi-Fi uniquement.Dans un contexte multiutilisateur, la technologie Bluetooth du smartphone pourrait fournir une distance approximative entre les utilisateurs. La distance relative est calculée à partir du processus de numérisation du périphérique Bluetooth. Elle est ensuite utilisée pour améliorer la sortie des modèles de positionnement Wi-Fi. Nous étudions deux méthodes. La première vise à créer une fonction d'erreur qui permet de modéliser le bruit dans la sortie Wi-Fi et la distance approximative produite par le Bluetooth pour chaque intervalle de temps spécifié. La seconde méthode considère par contre cette relation temporelle et la contrainte de mouvement lorsque l'utilisateur se déplace. Le modèle d'observation du filtre à particules est une combinaison entre les données Wi-Fi et les données Bluetooth. Les deux approches sont testées en fonction de données réelles, qui incluent jusqu'à quatre utilisateurs différents qui se déplacent dans un bureau. Alors que la première approche n'est applicable que dans certains scénarios spécifiques, la deuxième approche montre une amélioration significative par rapport aux résultats de position basés uniquement sur le modèle d'empreintes digitales Wi-Fi. / With the popularity of smartphones and tablets in daily life, the task of finding user’s position through their phone gains much attention from both the research and industry communities. Technologies integrated in smartphones such as GPS, Wi-Fi, Bluetooth and camera are all capable for building a positioning system. Among those technologies, GPS has approaches have become a standard and achieved much success for the outdoor environment. Meanwhile, Wi-Fi, inertial sensors and Bluetooth are more preferred for positioning task in indoor environment.For smartphone positioning, Wi-Fi fingerprinting based approaches are well established within the field. Generally speaking, the approaches attempt to learn the mapping function from Wi-Fi signal characteristics to the real world position. They usually require a good amount of data for finding a good mapping. When the available training data is limited, the fingerprinting-based approach has high errors and becomes less stable. In our works, we want to explore different approaches of Wi-Fi fingerprinting methods for dealing with a lacking in training data. Based on the performance of the individual approaches, several ensemble strategies are proposed to improve the overall positioning performance. All the proposed methods are tested against a published dataset, which is used as the competition data of the IPIN 2016 Conference with offsite track (track 3).Besides the positioning system based on Wi-Fi technology, the smartphone’s inertial sensors are also useful for the tracking task. The three types of sensors, which are accelerate, gyroscope and magnetic, can be employed to create a Step-And-Heading (SHS) system. Several methods are tested in our approaches. The number of steps and user’s moving distance are calculated from the accelerometer data. The user’s heading is calculated from the three types of data with three methods, including rotation matrix, Complimentary Filter and Madgwick Filter. It is reasonable to combine SHS outputs with the outputs from Wi-Fi due to both technologies are present in the smartphone. Two combination approaches are tested. The first approach is to use directly the Wi-Fi outputs as pivot points for fixing the SHS tracking part. In the second approach, we rely on the Wi-Fi signal to build an observation model, which is then integrated into the particle filter approximation step. The combining paths have a significant improvement from the SHS tracking only and the Wi-Fi only. Although, SHS tracking with Wi-Fi fingerprinting improvement achieves promising results, it has a number of limitations such as requiring additional sensors calibration efforts and restriction on smartphone handling positions.In the context of multiple users, Bluetooth technology on the smartphone could provide the approximated distance between users. The relative distance is calculated from the Bluetooth inquiry process. It is then used to improve the output from Wi-Fi positioning models. We study two different combination methods. The first method aims to build an error function which is possible to model the noise in the Wi-Fi output and Bluetooth approximated distance for each specific time interval. It ignores the temporal relationship between successive Wi-Fi outputs. Position adjustments are then computed by minimizing the error function. The second method considers the temporal relationship and the movement constraint when the user moves around the area. The tracking step are carried out by using particle filter. The observation model of the particle filter are a combination between the Wi-Fi data and Bluetooth data. Both approaches are tested against real data, which include up to four different users moving in an office environment. While the first approach is only applicable in some specific scenarios, the second approach has a significant improvement from the position output based on Wi-Fi fingerprinting model only.

Les centrales inertielles (triade de capteurs inertiels dont la fusion des données permet l’estimation de l’orientation d’un corps rigide) sont de plus en plus populaires en biomécanique. Toutefois, les qualités métrologiques des centrales inertielles (CI) sont peu documentées et leur capacité à identifier des incapacités liées à la mobilité, sous-évaluée. Objectifs : (i) Caractériser la validité de la mesure d’orientation issue de CI ; (ii) Optimiser la justesse et la fidélité de ces mesures; et (iii) Proposer des métriques de mobilité basées sur les mesures d’orientation issues de CI. Méthodologie et résultats : La validité de la mesure d’orientation de différents types de CI a d’abord été évaluée en conditions contrôlées, à l’aide d’une table motorisée et d’une mesure étalon. Il a ainsi été démontré que les mesures d’orientation issues de CI ont une justesse acceptable lors de mouvements lents (justesse moyenne ≤ 3.1º), mais que cette justesse se dégrade avec l’augmentation de la vitesse de rotation. Afin d’évaluer l’impact de ces constatations en contexte clinique d’évaluation de la mobilité, 20 participants ont porté un vêtement incorporant 17 CI lors de la réalisation de diverses tâches de mobilité (transferts assis-debout, marche, retournements). La comparaison des mesures des CI avec celles d’un système étalon a permis de dresser un portrait descriptif des variations de justesse selon la tâche exécutée et le segment/l’articulation mesuré. À partir de ces constats, l’optimisation de la mesure d’orientation issue de CI est abordée d’un point de vue utilisateur, démontrant le potentiel d’un réseau de neurones artificiel comme outil de rétroaction autonome de la qualité de la mesure d’orientation (sensibilité et spécificité ≥ 83%). Afin d’améliorer la robustesse des mesures de cinématique articulaire aux variations environnementales, l’ajout d’une photo et d’un algorithme d’estimation de pose tridimensionnelle est proposé. Lors d’essais de marche (n=60), la justesse moyenne de l’orientation à la cheville a ainsi été améliorée de 6.7° à 2.8º. Finalement, la caractérisation de la signature de la cinématique tête-tronc pendant une tâche de retournement (variables : angle maximal tête-tronc, amplitude des commandes neuromusculaires) a démontré un bon pouvoir discriminant auprès de participants âgés sains (n=15) et de patients atteints de Parkinson (PD, n=15). Ces métriques ont également démontré une bonne sensibilité au changement, permettant l’identification des différents états de médication des participants PD. Conclusion : Les mesures d’orientation issues de CI ont leur place pour l’évaluation de la mobilité. Toutefois, la portée clinique réelle de ce type de système ne sera atteinte que lorsqu’il sera intégré et validé à même un outil de mesure clinique. / Abstract : Inertial measurement of motion is emerging as an alternative to 3D motion capture systems in biomechanics. Inertial measurement units (IMUs) are composed of accelerometers, gyroscopes and magnetometers which data are fed into a fusion algorithm to determine the orientation of a rigid body in a global reference frame. Although IMUs offer advantages over traditional methods of motion capture, the value of their orientation measurement for biomechanics is not well documented. Objectives: (i) To characterize the validity of the orientation measurement issued from IMUs; (ii) To optimize the validity and the reliability of these measurements; and (iii) To propose mobility metrics based on the orientation measurement obtained from IMUs. Methods and results: The criterion of validity of multiple types of IMUs was characterized using a controlled bench test and a gold standard. Accuracy of orientation measurement was shown to be acceptable under slow conditions of motion (mean accuracy ≤ 3.1º), but it was also demonstrated that an increase in velocity worsens accuracy. The impact of those findings on clinical mobility evaluation was then assessed in the lab, with 20 participants wearing an inertial suit while performing typical mobility tasks (standing-up, walking, turning). Comparison of the assessed IMUs orientation measurements with those from an optical gold standard allowed to capture a portrait of the variation in accuracy across tasks, segments and joints. The optimization process was then approached from a user perspective, first demonstrating the capability of an artificial neural network to autonomously assess the quality of orientation data sequences (sensitivity and specificity ≥ 83%). The issue of joint orientation accuracy in magnetically perturbed environment was also specifically addressed, demonstrating the ability of a 2D photograph coupled with a 3D pose estimation algorithm to improve mean ankle orientation accuracy from 6.7° to 2.8º when walking (n=60 trials). Finally, characterization of the turn cranio-caudal kinematics signature (variables: maximum head to trunk angle and neuromuscular commands amplitude) has demonstrated a good ability to discriminate between healthy older adults (n=15) and early stages of Parkinson’s disease patients (PD, n=15). Metrics have also shown a good sensitivity to change, enabling to detect changes in PD medication states. Conclusion: IMUs offer a complementary solution for mobility assessment in clinical biomechanics. However, the full potential of this technology will only be reached when IMUs will be integrated and validated within a clinical tool.

Force est de constater aujourd’hui que la localisation d’un bien ou d’une personne est devenue une nécessité. Plusieurs solutions existent en extérieur, largement dominées par le système GPS. Pour la localisation en intérieur, la précision se dégrade en raison des trajets multiples et de l’atténuation des signaux traversant les murs. Cette thèse se focalise sur la problématique de localisation à l’intérieur d’un bâtiment en utilisant les technologies présentes dans des smartphones et des tablettes fonctionnant sous le système d’exploitation Android disponible dans divers marques. Les systèmes de localisation en intérieur exploitent différents supports tels que les ondes radio-fréquence (RF) ou les capteurs inertiels embarqués dans un terminal. Dans le cas RF, ils utilisent des points références dont la répartition sur la zone couverte influe sur la performance en localisation. Une première contribution est un développement d’algorithme d’optimisation d’emplacement des balises basé sur le recuit simulé. Les signaux extraits des capteurs inertiels sont utilisés par la navigation pédestre à l’estime (NPE) pour déterminer le trajet effectué depuis une position connue. Ils dépendent de la sensibilité des paramètres intrinsèques de ces capteurs et ils sont corrompus par des bruits. Dans le cas NPE, une calibration permet d’obtenir des données exploitables pour l’estimation de l’orientation de déplacement et pour la détection des pas. Cette orientation est supposée identique à celle du terminal mais il y a un intérêt à prendre en compte le biais d’orientation entre les deux. Une autre contribution est une proposition d’algorithme de détection des pas exploitant la logique floue. / Nowadays, the localization of a device or person has become mandatory. If many solutions exist for outdoor environment, as the GPS one, any fails to provide an expected accuracy for indoor environment because of the multipath phenomena and the attenuation of signals crossing walls. This thesis focuses on the localization problem in buildings by using existed technologies in smartphones and tablets managed by Android OS - which is available in several brands. The indoor localization systems are using different technologies like radio-frequency (RF) waves or inertial sensors embedded in handsets. In the RF case, they use anchors or beacons, whose position impacts the localization performance for the covered zone. Our first contribution was the placement optimization of beacons using simulated annealing algorithm. Next to improve the localization performance, the inertial sensors, embedded in smartphones, have been used. The pedestrian dead reckoning (PDR) algorithm employs the extracted signals from the inertial sensors and determines the path done since a known position. These extracted signals are affected by the intrinsic parameters of sensors and they are corrupted by noises. The calibration of the sensors is compulsory to obtain data that could be used to estimate the walking orientation and the number of done steps by the user. It is often supposed that the walking orientation is the same as the smartphone orientation; however it might be interesting to consider the bias between these two orientations. A last contribution, in this thesis, consists on a proposed algorithm for step detection using fuzzy logic.

L'analyse de la marche et la mesure du déplacements des articulations humaines ont été largement étudiées. Les artefacts de tissus «mous» sont une source fréquente d'erreur pour la plupart des méthodes de mesure utilisées. La procédure standard en analyse de la marche consiste à utiliser une combinaison de mesures pour l'estimation efficace des angles articulaires et de la position des segments du corps humain. Ce travail propose le développement d'un système d'analyse de la marche reposant sur un robot parallèle à câbles équipé de plusieurs capteurs mesurant spécifiquement les déplacements du genou. Nous considérons le cas général pour lequel les articulations humaines se comportent comme des joints à 6 degrés de liberté reliant deux segments du corps. Afin de déterminer la position et l'orientation de ces segments, 14 câbles y sont attachés, ce qui permet de considérer ces segments comme les organes effecteurs de robots parallèles. Leur position peut alors être calculée à partir de la mesure de la longueur des câbles. Cependant, ces mesures sont entachées de bruit à cause des artefacts de tissus «mous». Afin d'améliorer la précision des résultats, le système propose aussi l'utilisation d'autres capteurs de nature différente : plusieurs capteurs inertiels (avec accéléromètres et gyroscopes), un système de motion capture, des capteurs de pression plantaire, des capteurs de distance (IR et résistance variable) et des capteurs de force pour mesurer la contraction musculaire. Plusieurs approches globales sont disponibles pour l'analyse du genou lors de la marche. Les choix technologiques effectués impactent directement sur la conception de notre système et imposent le développement de matériel spécifique pour mener à bien les mesures, tel que le collier flexible utilisé d'une part pour permettre l'attache des câbles sur les segments du patient et d'autres part pour supporter les capteurs supplémentaires. Nous traitons le collier comme une chaîne cinématique sérielle et nous proposons une méthode d'étalonnage qui ne nécessite pas d'utiliser les mesures angulaires des articulations contrairement aux méthodes existantes. Nous décrivons le protocole expérimental ainsi que les méthodes utilisées pour synchroniser les données issues de plusieurs ordinateurs. Les données sont ensuite fusionnées pour obtenir la pose du collier et donc celle des segments du patient. Enfin, ce travail permet d'identifier les modifications à apporter au système pour une meilleure analyse de la marche, ce qui pourra servir de base à un système de rééducation complet. / Gait analysis and human joint motion measurement has been studied extensively in the recent past. In order to address the effects of soft tissue artifacts (STA), a common source of error in most type of measurements, the standard procedure in gait analysis has been to use a combination of measurement methods for efficient estimation of joint angles and the body segment poses. This work proposes a gait analysis system based on a multi-sensor cable-driven parallel manipulator, focusing specifically on tracking the human knee. Our system assumes a human joint to be a general 6 DOF joint between 2 body segments. In order to measure pose of these body segments, up to 14 wires are attached to these human body segments and this permits the system to treat each of these body segments as the end-effector of a parallel mechanism. The pose of the body segments can thus be determined by measuring the wire lengths and solving the forward kinematics of this parallel architecture. The system is also equipped to use additional sensors including inertial sensors (accelerometers and gyroscopes), a 12 camera optical tracking system, in-shoe pressure sensors, variable length resistive wires, IR distance sensors, force sensors to measure muscle contraction. A number of choices are available in the approach for analyzing the knee during gait activity and the design of the setup depends on these choices. This work discuses the options available and details how they have impacted the choices we make in developing the experimental setup. We discuss the hardware developed and used, and specifically discuss the flexible collar used to attach wires to the patient body and to hold the additional sensors. We treat the collar as a serial kinematic chain and propose a calibration method for it that, unlike commonly used calibration techniques, avoids using joint angle measurements. We then outline the experiment and the methods used to synchronize and fuse the data from all sensors to obtain a pose estimate for the collar and thus, the body segments. Finally, this work helps identify steps necessary to improve the current setup and lays the groundwork for a complete rehabilitation system.