Que ce soit à des fins d'amélioration de la performance ou de réhabilitation physique, l'analyse de la condition physique et de la locomotion occupe de nos jours une importante place dans le domaine des soins santé. La récente démocratisation des microcontrôleurs et de leur suite de capteurs a permis la venue de nouvelles modalités d'évaluation de la locomotion (p. ex. l'analyse cinématique avec systèmes inertiels). Ce mémoire présente le développement d'un véhicule autonome de petite taille permettant la capture vidéo d'un participant selon un suivi adaptatif utile à des fins d'analyse du mouvement et la réalisation d'évaluation de la condition physique en dehors des milieux de laboratoires et cliniques (p. ex. Salle instrumentée, tapis roulant). Le robot, fabriqué à faibles coûts, est basé sur la plateforme Raspberry Pi. De façon à conduire une collecte en milieu écologique, celui-ci est placé sur une piste d'athlétisme intérieure sur laquelle il peut se déplacer de manière autonome dans les corridors en suivant les lignes selon un algorithme de reconnaissance visuelle et d'automatisation. L'instrumentation embarquée du véhicule permet l'évaluation du participant en mode « suivi », c'est-à-dire en suivant la cadence en conservant une distance constante et sécuritaire. Le mode meneur de train » impose quant à lui une cadence au participant. Ce mode peut aussi être utilisé à des fins d'analyse de la performance ou d'entrainement. Au cours de ce document, les modalités de conception et de fabrication seront présentées. Les méthodes de vision par ordinateur pour la conduite autonome développée pour un ordinateur à faible coût et de faible puissance seront détaillées. Les résultats d'essais effectués sur une piste d'athlétisme intérieure permettant de démontrer les performances et limitations du véhicule sont présentés. Les résultats obtenus sont discutés. Finalement, de nouvelles approches pour l'évaluation de la condition physique seront proposées. / Whether for performance enhancement or physical rehabilitation, the analysis of fitness and locomotion occupies an important place in today's healthcare. The recent democratization of microcontrollers and their suite of sensors has allowed the emergence of new methods for evaluating locomotion (e.g., kinematic analysis with inertial systems). This dissertation presents the development of an autonomous vehicle of small size allowing the video capture of a participant according to an adaptive tracking that could be used for movement analysis and physical condition evaluations performed outside of laboratory environments and clinics (e.g., Instrumented room, treadmills). The robot, manufactured at low cost, is based on the Raspberry Pi platform. In order to conduct a video data acquisition in an ecological environment, it is placed on an indoor running track on which it can move independently in the corridors by following the lane lines according to a visual recognition and automation algorithm. The onboard instrumentation of the vehicle allows the participant to be evaluated in "follow-up" mode, that is to say by following the pace while maintaining a constant and safe distance with the assessed participant. The "pacesetter" mode, for its part, imposes a pace on the participant. This mode can also be used for performance analysis or training purposes. Throughout this document, the design and manufacturing methods will be presented. Computer vision methods for autonomous driving developed for a low cost, low-power computer will be detailed. The results of tests carried out on an indoor running track to demonstrate the performances and limitations of the vehicle are presented. Finally, new approaches for fitness assessment will be proposed.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:https://corpus.ulaval.ca:20.500.11794/70316 |
| Date | 24 September 2021 |
| Creators | Bégin, William |
| Contributors | Lavallière, Martin |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (xii, 74 pages), application/pdf |
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