Fusion de données multicapteurs pour la capture de mouvement - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2007

Data Fusion Motion Tracking

Fusion de données multicapteurs pour la capture de mouvement

Résumé

This thesis deals with motion capture (MoCap) which goal is to acquire the attitude of human's body. In our case, the arm and the leg are considered. The MoCap trackers are made of "software" and "hardware" parts which allow acquisition of the movement of an object or a human in space in real or differed time. Many MoCaps systems still exist, but they require an adaptation of the environment. In this thesis, a low cost, low weight attitude central unit (UCN namely a triaxes magnetometer and a triaxes accelerometer), is used. This attitude central unit has been developed within the CEA-LETI. In this work, we propose different algorithms to estimate the attitude and the linear accelerations of a rigid body. For the rotation parametrization, the unit quaternion is used. Firstly, the estimation of the attitude and the accelerations (6DDL case) from the measurements provided by ACU is done via an optimization technique. The motion capture of articulated chains (arm and leg) is also studied with ad-hoc assumptions on the accelerations in the pivot connections, the orientation of the segments as well as the accelerations in particular points of the segments can be estimated. The different approaches proposed in this work have been evaluated with simulated data and real data.
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.
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Dates et versions

tel-00148577 , version 1 (22-05-2007)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00148577 , version 1

Citer

Bernardino Benito Salmeron-Quiroz. Fusion de données multicapteurs pour la capture de mouvement. Automatique / Robotique. Université Joseph-Fourier - Grenoble I, 2007. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00148577⟩
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