Post-Doctorant F/H Robot-based identification of muscle parameters

Inria est un institut national de recherche dédié au numérique qui promeut l'excellence scientifique et le transfert. Inria emploie 2400 collaborateurs et collaboratrices avec une organisation en équipes-projets de recherche, en général communes avec ses partenaires académiques. 

Cette agilité permet à ses scientifiques, issus des meilleures universités mondiales, de relever les défis des sciences informatiques et mathématiques, que ce soit à travers la pluridisciplinarité ou avec des partenaires industriels. 

Précurseur de la création d’entreprises Deep Tech, Inria a aussi accompagné la création de plus de 150 start-up issues de ses équipes de recherche. Inria répond ainsi efficacement aux enjeux de la transformation numérique de la science, de la société et de l’économie.

The researcher will be part of the CAMIN team at INRIA.

The position will be funded by INRIA.

The aim of this project is to develop new methods for muscle parameters identification, using robotics platforms. The ambition is to tackle this still open issue using an innovative experimental setup and dedicated estimation and control algorithms developed in a unified framework.

The development of accurate and personalized NMSK models is essential for changing paradigms of rehabilitation and interactions involving assistive devices. One of the main challenges is to identify these models parameters [1]. Efficient robotics approaches have been developed [2], that do not generalize to human models as they do not address muscular and cellular parameters identification.
In this project, we want to address muscle parameters identification thanks to a unique setup combining the computation of precise parameter-exciting trajectories [3] and the use of robots as position and force sensors, in contact with the patient’s body. Their precise kinematics and embedded force sensors make them perfect experimental platforms to quantify body motions and adapt the model’s parameters based on their measurements. We plan to develop a formulation that will combine, in a single real-time optimization problem, the estimation of the user-specific NMSK parameters and the computationof the future exciting movements of the upper limb, in order to guarantee a good observability of the parameters of interest. Implemented as a combination of a sliding window estimator and a nonlinear model predictive control algorithm [4], the relevance of this approach lies in the exploitation of the fact that the same dynamical system is controlled and estimatedat the same time [5]. This unified formulation will ensure the sensitivity of the variables to be estimated with respect to the control variables

[1] G. Valente, L. Pitto, D. Testi, A. Seth, S. L. Delp, R. Stagni, M. Viceconti, and F. Taddei, “Are subject-specific musculoskeletal models robust to the uncertainties in parameter identification?”PLoS One, vol. 9, no. 11, p. e112625, 2014.

[2] J. Jovic, F. Philipp, A. Escande, K. Ayusawa, E. Yoshida, A. Kheddar, and G. Venture,“Identification of dynamics of humanoids: Systematic exciting motion generation,” in2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).IEEE, 2015, pp. 2173–2179

[3] A. D. Wilson, J. A. Schultz, and T. D. Murphey, “Trajectory optimization for well-conditioned parameter estimation,”IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 12, no. 1,pp. 28–36, 2014

[4] M. Neunert, C. De Crousaz, F. Furrer, M. Kamel, F. Farshidian, R. Siegwart, and J. Buchli,“Fast nonlinear model predictive control for unified trajectory optimization and tracking,” in2016IEEE international conference on robotics and automation (ICRA). IEEE, 2016, pp. 1398–1404.

[5] M. Mukadam, J. Dong, F. Dellaert, and B. Boots, “Steap: simultaneous trajectory estimationand planning,”Autonomous Robots, vol. 43, pp. 415–434, 2019

Collaboration :
La personne recrutée sera en lien avec d'autres équipes INRIA pour les expérimentations robotiques.

Principales activités :

• Revue de littérature sur la calibration des modèles musculaires
• Écriture d'une saisine auprès du comité d'éthique local du centre INRIA pour obtenir l'autorisation de conduire les expériences nécessaires au déroulement du projet
• Établissement d'un cahier des charges techniques pour les plateformes expérimentales
• Formalisation d'un cadre théorique unifiant l'estimation des paramèteres musculaires et le contrôle du robot
• Implémentation de l'expérimentation sur sujet valides
• Dissémination des résultats (publications et communications scientifiques)

• Restauration subventionnée
• Transports publics remboursés partiellement
• Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
• Possibilité de télétravail (quelques jours par semaines) et aménagement du temps de travail
• Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
• Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
• Accès à la formation professionnelle
• Participation mutuelle (sous conditions)

Salaire : 2788 € brut mensuel