Les systèmes multi-capteurs exploitent les complémentarités des différentes sources sensorielles. Par example, le capteur visuo-inertiel permet d'estimer la pose à haute fréquence et avec une grande précision. Les méthodes de vision mesurent la pose à basse fréquence mais limitent la dérive causée par l'intégration des données inertielles. Les centrales inertielles mesurent des incréments du déplacement à haute fréquence, ce que permet d'initialiser la vision et de compenser la perte momentanée de celle-ci. Cette thèse analyse deux aspects du problème. Premièrement, nous étudions les méthodes visuelles directes pour l'estimation de pose, et proposons une nouvelle technique basée sur la corrélation entre des images et la pondération des régions et des pixels, avec une optimisation inspirée de la méthode de Newton. Notre technique estime la pose même en présence des changements d'illumination extrêmes. Deuxièmement, nous étudions la fusion des données a partir de la théorie de la commande. Nos résultats principaux concernent le développement d'observateurs pour l'estimation de pose, biais IMU et l'autocalibrage. Nous analysons la dynamique de rotation d'un point de vue nonlinéaire, et fournissons des observateurs stables dans le groupe des matrices de rotation. Par ailleurs, nous analysons la dynamique de translation en tant que système linéaire variant dans le temps, et proposons des conditions d'observabilité uniforme. Les analyses d'observabilité nous permettent de démontrer la stabilité uniforme des observateurs proposés. La méthode visuelle et les observateurs sont testés et comparés aux méthodes classiques avec des simulations et de vraies données visuo-inertielles.

L'estimation de l'attitude (ou orientation) est un problème récurrent de nombreuses applications allant de la robotique aérienne ou sous-marine en passant par des applications médicales (surveillance de patients, réhabilitation), mais aussi jeux vidéo, etc. L'objectif de cette thèse est d'évaluer l'apport des approches ensemblistes dans le cadre de l'estimation de l'attitude à partir de données issues de triaxes accéléromètres (A), magnétomètres (M) et gyromètres (G). Dans un premier temps, on s'intéresse aux mouvements "quasi-statiques" et l'estimation de l'attitude est réalisée à partir de mesures AM. On aborde ensuite le cas des mouvements dynamiques, en considérant l'ensemble des mesures AGM. Le problème du choix de la paramétrisation de l'attitude a été abordé et on a comparé les résultats obtenus et le temps calcul pour des modélisations avec les angles de Cardan et le quaternion unitaire. Les algorithmes développés ont été validés en simulation et avec des données réelles. Les résultats ont été comparés avec ceux fournis par des algorithmes de l'état de l'art, par exemple SIVIA. La deuxième partie du manuscrit est consacrée à au diagnostic des capteurs de la centrale inertielle avec des approches ensemblistes. Les algorithmes développés dans la première partie du travail sont adaptés afin de pouvoir détecter et localiser un défaut dans l'ensemble des capteurs considérés. / Attitude estimation is one of the prominent problem encountered in various application areas such as Aerial and submarine robotics, bio-medical applications (elderly people monitoring, rehabilitation) but also, video game and augmented reality. The main objective of this PhD is to assess the capabilities of set-membership estimation in the field of attitude estimation when triaxes accelerometer (A) magnetometer (M) and rate gyros (G) are used. Quasi-static movements are first considered. In this case AM measurements are taken into account. Then the dynamic case is considered with AGM measurement taken into account in the set-membership estimation algorithm. The problem of attitude parametrisation is also studied as it will have a strong in uence on the computational time. The algorithms proposed during this work have been validated with simulated and real data. The second part of the report deals with Fault Detection and Isolation based upon set-membership approaches. The algorithms that have been developed in the first part of this work have been adapted to cope with diagnosis of a faulty sensor within the Inertial Measurement Unit.

Les systèmes multi-capteurs exploitent les complémentarités des différentes sources sensorielles. Par exemple, le capteur visuo-inertiel permet d’estimer la pose à haute fréquence et avec une grande précision. Les méthodes de vision mesurent la pose à basse fréquence mais limitent la dérive causée par l’intégration des données inertielles. Les centrales inertielles mesurent des incréments du déplacement à haute fréquence, ce que permet d’initialiser la vision et de compenser la perte momentanée de celle-ci. Cette thèse analyse deux aspects du problème. Premièrement, nous étudions les méthodes visuelles directes pour l’estimation de pose, et proposons une nouvelle technique basée sur la corrélation entre des images et la pondération des régions et des pixels, avec une optimisation inspirée de la méthode de Newton. Notre technique estime la pose même en présence des changements d’illumination extrêmes. Deuxièmement, nous étudions la fusion des données a partir de la théorie de la commande. Nos résultats principaux concernent le développement d’observateurs pour l’estimation de pose, biais IMU et l’autocalibrage. Nous analysons la dynamique de rotation d’un point de vue non linéaire, et fournissons des observateurs stables dans le groupe des matrices de rotation. Par ailleurs, nous analysons la dynamique de translation en tant que système linéaire variant dans le temps, et proposons des conditions d’observabilité uniforme. Les analyses d’observabilité nous permettent de démontrer la stabilité uniforme des observateurs proposés. La méthode visuelle et les observateurs sont testés et comparés aux méthodes classiques avec des simulations et de vraies données visuo-inertielles. / Systems with multiple sensors can provide information unavailable from a single source, and complementary sensory characteristics can improve accuracy and robustness to many vulnerabilities as well. Explicit pose measurements are often performed either with high frequency or precision, however visuo-inertial sensors present both features. Vision algorithms accurately measure pose at low frequencies, but limit the drift due to integration of inertial data. Inertial measurement units yield incremental displacements at high frequencies that initialize vision algorithms and compensate for momentary loss of sight. This thesis analyzes two aspects of that problem. First, we survey direct visual tracking methods for pose estimation, and propose a new technique based on the normalized crosscorrelation, region and pixel-wise weighting together with a Newton-like optimization. This method can accurately estimate pose under severe illumination changes. Secondly, we investigate the data fusion problem from a control point of view. Main results consist in novel observers for concurrent estimation of pose, IMU bias and self-calibration. We analyze the rotational dynamics using tools from nonlinear control, and provide stable observers on the group of rotation matrices. Additionally, we analyze the translational dynamics using tools from linear time-varying systems, and propose sufficient conditions for uniform observability. The observability analyses allow us to prove uniform stability of the observers proposed. The proposed visual method and nonlinear observers are tested and compared to classical methods using several simulations and experiments with real visuo-inertial data.

L'apparition de la télé-échographie à la fin des années 1990 a largement contribué à l'améliorationdes capacités de prise en charge des patients. Aujourd'hui, le laboratoire PRISME bénéficie d'unsavoir faire reconnu dans la conception de systèmes de télé-échographie robotisée. L'objectif deces travaux de thèse est d'apporter une contribution scientifique et technique au projet ANR-PROSIT,qui vise à la mise en oeuvre d'un robot de télé-échographie innovant. Une étude du geste du praticienen milieu clinique a été menée afin d'en déterminer les caractéristiques cinématiques. Réalisée àl'aide du système de capture de mouvement Vicon Nexus, cette analyse a contribué à l'établissementdes spécifications du futur robot. Sa structure mécanique a fait l'objet d'une attention particulière. Unearchitecture parallèle sphérique a été sélectionnée, étudiée puis optimisée via un algorithmegénétique en fonction des critères d'espace de travail, de dextérité et de compacité. L'architectureainsi obtenue est ensuite analysée sur des aspects de collisions et d'inaccessibilité. Pour le contrôlede ce robot, l'utilisation d'une interface haptique à l'aspect proche d'une sonde d'échographie estproposée. Dotée d'un système de retour d'effort et d'une centrale inertielle fiabilisée par un filtre deKalman adaptatif, cette nouvelle interface a été testée et validée par le système Vicon Nexus.

L'analyse du mouvement humain s'appuie généralement sur des techniques de suivi de marqueurs cutanés pour reconstruire la cinématique articulaire. Cependant, ces techniques d'acquisition présentent d'importantes limites dont les " artefacts de tissus mous " (i.e., le mouvement relatif entre les marqueurs cutanés et le squelette sous-jacent). La méthode d'optimisation multi-segmentaire viseà compenser ces artefacts en imposant aux trajectoires de marqueurs les degrés de liberté d'un modèle cinématique prédéfini. Les liaisons mécaniques modélisant classiquement les articulations empêchent toutefois une estimation satisfaisante de la cinématique articulaire. Cette thèse aborde des perspectives d'amélioration de la méthode d'optimisation multi-segmentaire pour l'estimation de la cinématique articulaire du membre inférieur,à travers différentes approches : (1) la reconstruction de la cinématique par suivi de la vitesse angulaire, de l'accélération et de l'orientation de centrales inertiellesà la place du suivi de marqueurs, (2) l'introduction d'un modèle articulaire élastique basé sur la matrice de raideur du genou, permettant une estimation physiologique de la cinématique articulaire et (3) l'introduction d'un modèle des artefacts de tissus mous " cinématique-dépendant ", visantà évaluer et compenser les artefacts de tissus mous simultanément avec l'estimation la cinématique articulaire. Ce travail a démontré la polyvalence de la méthode d'optimisation multi-segmentaire. Les résultats obtenus laissent espérer une amélioration significative de cette méthode qui devient de plus en plus utilisée en biomécanique, en particulier pour la modélisation musculo-squelettique / Human movement analysis generally relies on skin markers monitoring techniques to reconstruct the joint kinematics. However, these acquisition techniques have important limitations including the "soft tissue artefacts" (i.e., the relative movement between the skin markers and the underlying bones). The multi-body optimization method aims to compensate for these artefacts by imposing the degrees of freedom from a predefined kinematic model to markers trajectories. The mechanical linkages typically used for modeling the joints however prevent a satisfactory estimate of the joint kinematics. This thesis addresses the prospects of improvement of the multi-body optimization method for the estimation of joint kinematics of the lower limb through different approaches: (1) the reconstruction of the kinematics by monitoring the angular velocity, the acceleration and the orientation of magneto-inertial measurement units instead of tracking markers, (2) the introduction of an elastic joint model based on the knee stiffness matrix, enabling a physiological estimation of joint kinematics and (3) the introduction of a "kinematic-dependent" soft tissue artefact model to assess and compensate for soft tissue artefact concurrently with estimating the joint kinematics. This work demonstrated the versatility of the multi-body optimization method. The results give hope for significant improvement in this method which is becoming increasingly used in biomechanics, especially for musculoskeletal modeling

L'estimation en robotique est un sujet important affecté par les compromis entre certains critères majeurs parmi lesquels nous pouvons citer le temps de calcul et la précision. L'importance de ces deux critères dépend de l'application. Si le temps de calcul n'est pas important pour les méthodes hors ligne, il devient critique lorsque l'application doit s'exécuter en temps réel. De même, les exigences de précision dépendent des applications. Les estimateurs EKF sont largement utilisés pour satisfaire les contraintes en temps réel tout en obtenant une estimation avec des précisions acceptables. Les centrales inertielles (Inertial Measurement Unit - IMU) demeurent des capteurs répandus dnas les problèmes d'estimation de trajectoire. Ces capteurs ont par ailleurs la particularité de fournir des données à une fréquence élevée. La principale contribution de cette thèses est une présentation claire de la méthode de préintégration donnant lieu à une meilleure utilisation des centrales inertielles. Nous appliquons cette méthode aux problèmes d'estimation dans les cas de la navigation piétonne et celle des robots humanoïdes. Nous souhaitons par ailleurs montrer que l'estimation en temps réel à l'aide d'une centrale inertielle à faible coût est possible avec des méthodes d'optimisation tout en formulant les problèmes à l'aide d'un modèle graphique bien que ces méthodes soient réputées pour leurs coûts élevés en terme de calculs. Nous étudions également la calibration des centrales inertielles, une étape qui demeure critique pour leurs utilisations. Les travaux réalisés au cours de cette thèse ont été pensés en gardant comme perspective à moyen terme le SLAM visuel-inertiel. De plus, ce travail aborde une autre question concernant les robots à jambes. Contrairement à leur architecture habituelle, pourrions-nous utiliser plusieurs centrales inertielles à faible coût sur le robot pour obtenir des informations précieuses sur le mouvement en cours d'exécution ? / Estimation in robotics is an important subject affected by trade-offs between some major critera from which we can cite the computation time and the accuracy. The importance of these two criteria are application-dependent. If the computation time is not important for off-line methods, it becomes critical when the application has to run on real-time. Similarly, accuracy requirements are dependant on the applications. EKF estimators are widely used to satisfy real-time constraints while achieving acceptable accuracies. One sensor widely used in trajectory estimation problems remains the inertial measurement units (IMUs) providing data at a high rate. The main contribution of this thesis is a clear presentation of the preintegration theory yielding in a better use IMUs. We apply this method for estimation problems in both pedestrian and humanoid robots navigation to show that real-time estimation using a low- cost IMU is possible with smoothing methods while formulating the problems with a factor graph. We also investigate the calibration of the IMUs as it is a critical part of those sensors. All the development made during this thesis was thought with a visual-inertial SLAM background as a mid-term perspective. Firthermore, this work tries to rise another question when it comes to legged robots. In opposition to their usual architecture, could we use multiple low- cost IMUs on the robot to get valuable information about the motion being executed?

La répétition d’efforts de faible intensité provoque de la fatigue musculaire et représente un facteur de risque de développement des troubles musculosquelettiques (TMS) à l’épaule. La détection de la fatigue musculaire permettrait de meilleures interventions de prévention de TMS liés au travail répétitif. L’objectif de ce mémoire est de développer de nouveaux indicateurs permettant d’évaluer le mouvement des travailleurs à l’aide de capteurs inertiels portatifs afin d’offrir un outil d’évaluation du niveau de fatigue employable sur le terrain. Pour ce faire, vingt-quatre travailleurs ont réalisé une tâche de travail avant et après une tâche de pointage répétitif (RPT) générant de la fatigue musculaire. La fatigue était évaluée à l’aide de l'échelle CR10 de Borg toutes les 30s et d’une contraction maximale réalisée toutes les 2 minutes. Des données de capteurs inertiels, positionnés sur le tronc et les membres supérieurs des travailleurs, ont été analysées en temps-fréquence et leur coordination inter-segment calculée afin d’extraire des indicateurs de fatigue. Les résultats montrent une augmentation du spectre de puissance et de la variabilité de la coordination sur les segments proximaux du haut du corps (tête, sternum, bassin, épaule, bras, avant-bras et main) pendant la RPT. Aussi, une augmentation du spectre de puissance moyen a été observée sur les segments du bras (main, avant-bras et bras supérieur) pendant la tâche de travail réalisée immédiatement après la RPT. En conclusion, il semblerait possible, en observant de tels changements cinématiques, de détecter la fatigue musculaire des travailleurs en industrie à l’aide de capteurs inertiels. / The repetition of low-intensity efforts causes muscle fatigue and represents a risk factor for the development of musculoskeletal disorders (MSD) in the shoulder. The detection of muscle fatigue would allow for better interventions to prevent MSDs related to repetitive work. The objective of this dissertation is to develop new indicators to evaluate the movement of workers using portable inertial sensors to provide a tool for evaluating the level of fatigue that can be used in the field. To do this, twenty-four workers performed a work task before and after a repetitive pointing task (RPT) generating muscle fatigue. Fatigue was assessed using the Borg CR10 scale every 30s and a maximal contraction performed every 2 minutes. Data from inertial sensors, positioned on the trunk and upper limbs of the workers, were analyzed in time-frequency and their inter-segment coordination calculated to extract indicators of fatigue. The results show an increase in the power spectrum and coordination variability on the proximal upper body segments (head, sternum, pelvis, shoulder, arm, forearm and hand) during RPT. Also, an increase in the average power spectrum was observed over the arm segments (hand, forearm, and upper arm) during the work task performed immediately after RPT. In conclusion, it would seem possible, by observing such changes in kinematics, to detect muscle fatigue in industrial workers using inertial sensors.

Cette thèse aborde le problème de la calibration d’un ensemble de capteurscomposé d’une centrale inertielle, d’un magnétomètre et d’une caméra, avecpour objectif leur intégration sur un système très compact : un mini-drone.Cette étude expose tout d’abord les contraintes imposées par l’application surle choix des capteurs et les solutions envisagées notamment pour résoudre leproblème de la synchronisation des mesures. Après avoir étudié les techniquesde calibration existantes, une méthode permettant la calibration de l’ensembledes capteurs (accéléromètre, gyromètre, magnétomètre et caméra) est présentée.La solution proposée permet également d’estimer les changements de repèresentre les différents capteurs. Elle a la particularité de ne nécessiter l’emploid’aucun matériel particulier. D’autre part, l’intégration de ces capteurs dans unsystème aussi compact soulève de nouvelles difficultés. Dans ces conditions, leschamps magnétiques créés par les actionneurs du drone perturbent les mesuresdu magnétomètre se trouvant à proximité. Une nouvelle méthode est proposéeafin d’estimer et de compenser dynamiquement ces perturbations magnétiquesen fonction de l’état des actionneurs du drone. Enfin, deux applications dusystème comprenant une centrale inertielle et une caméra sont présentées :la construction de mosaïques d’images géo-référencées et la stabilisation devidéos. Ces deux applications exploitent les mesures des capteurs inertiels afind’effectuer un traitement en temps réel pour un coût calculatoire très faible. / This thesis deal with the issue of the calibration of a group of sensor composedof an inertial unit, a magnetometer and a camera. It aims at integratingthem into a very compact system : a mini-drone. First of all, this study outlinesthe constraints imposed by the application on the choice of the sensors andthe solutions considered to solve the measures synchronization issue. Afterstudying existing calibration techniques, a method for the calibration of allthe sensors (accelerometer, gyroscope, magnetometer and camera) is presented.The proposed solution allows to estimate the frame transformation between thedifferent sensors. It has the advantage of not requiring the use of any specialequipment. Furthermore, the integration of these sensors into a compact systemraises new difficulties. Under these conditions, the magnetic fields created bythe drone actuators disrupt magnetometer measurements. A new method isproposed to estimate and compensate for these magnetic disturbances. Thecompensation is dynamically adapted based on the state of the drone actuators.Finally, two applications of the system including an inertial unit and a cameraare presented : the construction of geo-referenced images mosaic and videostabilization. Both applications use measurements of inertial sensors and precisecalibration to perform a real-time processing for a very low computational cost.

L’apparition de la télé-échographie à la fin des années 1990 a largement contribué à l’améliorationdes capacités de prise en charge des patients. Aujourd’hui, le laboratoire PRISME bénéficie d’unsavoir faire reconnu dans la conception de systèmes de télé-échographie robotisée. L’objectif deces travaux de thèse est d’apporter une contribution scientifique et technique au projet ANR-PROSIT,qui vise à la mise en oeuvre d’un robot de télé-échographie innovant. Une étude du geste du praticienen milieu clinique a été menée afin d’en déterminer les caractéristiques cinématiques. Réalisée àl’aide du système de capture de mouvement Vicon Nexus, cette analyse a contribué à l’établissementdes spécifications du futur robot. Sa structure mécanique a fait l’objet d’une attention particulière. Unearchitecture parallèle sphérique a été sélectionnée, étudiée puis optimisée via un algorithmegénétique en fonction des critères d’espace de travail, de dextérité et de compacité. L’architectureainsi obtenue est ensuite analysée sur des aspects de collisions et d’inaccessibilité. Pour le contrôlede ce robot, l’utilisation d’une interface haptique à l’aspect proche d’une sonde d’échographie estproposée. Dotée d’un système de retour d’effort et d’une centrale inertielle fiabilisée par un filtre deKalman adaptatif, cette nouvelle interface a été testée et validée par le système Vicon Nexus. / Since the end of the nineties, the tele-echography has been contributing to improve the taking carecapacities of patients. Today, the PRISME laboratory has a recognized expertise in the design ofrobotic tele-echography systems. The objective of this thesis is to provide scientific and technicalsupport to the ANR-PROSIT project. It aims to design of an innovative tele-echography robot. Anexpert gesture study has been carried out in clinical environment to determine its kinematiccharacteristics. It has been performed using the motion capture system Vicon Nexus and itcontributed to establish the specifications of the future robot. The mechanic structure of this robot hasbeen minutely taken in consideration. The spherical parallel mechanism has been selected, studiedand optimized using a genetic algorithm with respect of criterion such as workspace, dexterity andcompacity. The resulted architecture is then analyzed regarding collisions and inaccessibilityaspects. To control this robot, the use of a haptic device with the same shape of an ultrasound probeis proposed. It provides force feedback and it is instrumented with an inertial measurement unit,processed by an adaptative Kalman filter. This new interface has been tested and validated by ViconNexus system.