Etude et conception de la commande de mannequins virtuels dynamiques pour l'évaluation ergonomique des postes de travail

Cette thèse est centrée sur l'évaluation des facteurs de risque biomécanique de postes de travail dès les premières phases de conception. Habituellement, ce type d'évaluation s'appuie sur la mise en situation d'opérateurs humains sur des postes de travail comparables ou des prototypes physiques. Les données traitées sont principalement issues de questionnaires, d'analyses vidéo et d'entretiens. Le recueil de données quantitatives précises sur les postures et les efforts nécessite une instrumentation complexe et coûteuse : électromyographie, capteurs de forces, goniomètre, système de capture de mouvement, etc. Par ailleurs, la mise en œuvre de ces techniques peut entraver l'exécution de la tâche que l'on souhaite analyser. Une solution alternative consiste à faire ces mises en situation directement à partir des modèles numériques du futur poste de travail, sans même devoir recourir à un poste similaire ou un prototype physique. Des mannequins numériques offrant de telles fonctionnalités sont actuellement proposés dans des logiciels de conception assistée par ordinateur (CAO).
Cependant, ces mannequins reposent principalement sur des caractéristiques moyennes et des modèles statiques, qui peuvent dans certains cas induire une sous-estimation des contraintes subies par l'opérateur.
Un objectif ambitieux consiste donc à développer un modèle d'humain virtuel dynamique capable de calculer automatiquement, à partir d'une description simple de la future tâche, des mouvements réalistes en ce qui concerne les positions, vitesses, accélérations et couples appliqués par l'opérateur futur, ceci afin d'effectuer une évaluation ergonomique fiable de la future situation de travail. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé un mannequin numérique dynamique contrôlé en force et en accélération, inspiré par le contrôle moteur humain. Notre contrôleur effectue plusieurs tâches simultanément et en temps réel. Les algorithmes de contrôle sont basés sur la capacité humaine à s’adapter et interagir avec des environnements différents en réglant la force et l'impédance. Le contrôleur combine un problème d'optimisation multi-objectifs (gestion de l’équilibre et des contacts, manipulation) avec un modèle de l'apprentissage humain (l'homme apprendrait de nouvelles dynamiques grâce à la minimisation de l'instabilité, de l'erreur et de l'effort). L'intérêt de la méthode de contrôle proposée a été mis en évidence grâce à différentes simulations.
La validation de notre modèle est basée sur la comparaison des données biomécaniques mesurées expérimentalement avec celles calculées par notre modèle dynamique de mannequin. Pour cela, une tâche expérimentale de pose d'inserts a été adaptée et mise en œuvre par les membres de l'équipe du laboratoire de Biomécanique et d'Ergonomie du département Homme au Travail de l'INRS. Onze sujets ont posé de deux façons différentes (à main nue et à l'aide d'un outil) dix inserts sur des supports placés devant eux.
Nous avons ensuite simulé cette tâche en paramétrant notre modèle de mannequin selon l'anthropométrie des onze sujets. Les trajectoires et les vitesses obtenues en simulation, ainsi que le calcul de l'évaluateur biomécanique OCRA, qui permet d'apprécier le risque de troubles musculo-squelettique lors de manutention répétitive, sont proches des résultats mesurés lors des essais.
En outre, dans le cadre d'une collaboration avec une équipe de l'Imperial College de Londres, nous avons étudié une tâche d’insertion pour observer comment l'humain la réalise et dans quelle mesure la force appliquée évolue lors de multiples répétitions de la tâche. Grâce au robot planaire à trois degrés de liberté de l'Imperial College, nous avons ainsi étudié comment l'activité musculaire et la force d'insertion varient, à partir des données enregistrées sur six sujets soumis à ce protocole.