Cette thèse est située dans le contexte des applications de la capture de mouvement humain dont le but est d'inférer la position du corps humain. Les systèmes de capture de mouvement sont des outils "software" et hardware " qui permettent le traitement en temps réel ou en temps différé de données permettant de retrouver le mouvement (position, orientation) d'un objet ou d'un humain dans l'espace. Différents systèmes de capture de mouvement existent sur le marché. Ils diffèrent essentiellement par leur technologie mais nécessitent une adaptation de l'environnement et parfois l'équipement de la personne. Dans cette thèse, on présente un nouveau système de capture de mouvement permettant d'obtenir l'orientation 3D ainsi que l'accélération linéaire d'un mobile à partir des mesures fournies par une minicentrale, développée au sein du CEA-LETI. Cette minicentrale utilise une configuration minimale, à savoir un triaxe magnétomètre et un triaxe accéléromètre. Dans ce travail, on propose différents algorithmes d'estimation de l'attitude et des accélérations recherchées. La rotation est modélisée à l'aide d'un quaternion unitaire. Dans un premier temps, on a considéré le cas d'une seule centrale d'attitude. On s'est intéressé au problème à 6DDL, dont le but est d'estimer l'orientation d'un corps rigide et ses trois accélérations linéaires à partir des mesures fournies par la minicentrale et d'un algorithme d'optimisation. Dans un second temps, on s'est intéressé au cas de la capture de mouvement de chaînes articulées (bras et jambe). A partir d'hypothèses ad-hoc sur les accélérations au niveau des liaisons pivot, on reconstruit le mouvement de la chaîne articulé (orientation) du segment ainsi que l'accélération en des points particuliers du segment. Ces différentes approches ont été validées avec des données simulés et réelles.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00148577 |
| Date | 02 May 2007 |
| Creators | Salmeron-Quiroz, Bernardino Benito |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0018 seconds