Modélisation du système vestibulaire et modèles non-linéaires de perception de l'orientation spatiale (Modeling of the vestibular system and nonlinear models for human spatial orientation perception) Selva, Pierre 2009-09-29 Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace

Directeur(s) de thèse:  Gourinat, Yves; De Lauzun, Jean-François Laboratoire :  Département Mécanique des Structures et Matériaux -DMSM (depuis 2007) Ecole doctorale :  Aéronautique - Astronautique -AA Classification : Sciences de l'ingénieur

Accès :  Texte intégral Mots-clés : Système vestibulaire, Fluide/structure interaction, Modèles éléments-finis, Réalité virtuelle, Estimation optimale, Filtres de Kalman non-linéaire, Illusions sensorielles Résumé : L'oreille interne est un organe fascinant du corps humain. Elle contient des organes sensoriels très précis et hypersensibles, ce qui lui permet de jouer un rôle majeur dans la perception de nos mouvements et de notre orientation spatiale. Dans un premier temps, ce travail de thèse a porté sur la modélisation du fonctionnement des senseurs d'orientation de l'oreille interne. Un démonstrateur type « Réalité Virtuelle » a été développé sous Matlab/Simulink afin de visualiser en temps réel l'état de chaque senseur. Une modélisation plus détaillée par éléments finis et tenant compte d'interactions fluide/structure a permis d'étudier la dynamique des fluides au sein de chaque capteur ainsi que le déplacement de membranes - éléments clés permettant de coupler le déplacement du fluide avec la stimulation de cellules sensorielles. Dans un second temps, ce travail de thèse s'est orienté vers le développement de modèles non-linéaires et tridimensionnels de perception de l'orientation spatiale. Ces modèles supposent que notre cerveau estime/calcul nos perceptions d'orientation, de vitesse, et d'accélération de façon « optimale ». Par conséquent, les modèles développés se sont appuyés sur deux techniques d'estimation non-linéaires basées sur le filtre de Kalman (« Extended Kalman filter » & « Unscented Kalman filter »). En réponse à différent profils de stimulation, ces modèles permettent de prédire diverses illusions sensorielles connues dans le monde de l'aéronautique. En tant qu'applications potentielles, ces modèles pourraient être utilisés d'une part lors d'investigation de crash d'appareil afin de détecter si le pilote a été sujet à un phénomène de désorientation spatiale, et d'autre part pour le développement d'algorithmes de contrôle des simulateurs de vols. Résumé (anglais) : The non-auditory section of the human innner ear, the vestibular system, is recognized as the prime motion sensing center. The vestibular system is comprised of two primary sensory organs and represents an inertial measuring device which allows us to sense self-motion with respect to the six degrees of freedom in space. The scope of the work presented in this thesis concerns on one hand the modelling of the vestibular sensors, and on the other hand nonlinear models for human spatial orientation perception. First, a virtual reality model of the vestibular sensors has been developed so as to visualize in real time the state of each sensor in response to any kind of head motion. Second, a three-dimensional model of the entire set of canal using fluid-structural finite-elements simulations has been proposed. Using a strong coupling between the fluid flow and the structural displacements and also an Arbitrary Lagrangian Eulerian (ALE) approach for the moving mesh, we analyze displacements of the cupulae and fluid velocity during head rotation. Third, we developed a nonlinear model of human spatial orientation based on the Unscented Kalman Filter. This model successfully predicts the responses to a number of vestibular, visual and visual-vestibular motion paradigms. It turns out that the UKF yields more accurate and less oscillatory responses than Pommellet’s Extended Kalman Filter model. As a prospect, this model could be used to investigate aircraft crashes so as to detect whether or not pilots have experienced a phenomenon of spatial disorientation. Langue : Anglais

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