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This study aimed to adapt a repeated high-intensity effort (RHIE) test to the rugby union physical demands and assess both sprint time and tackle indices reliability. Following a familiarization session, sixteen elite rugby union players completed two RHIE tests consisting of 12 &times, 20 m sprint + tackle. Total sprint time and total g-force during tackling, average sprint time and average g-force as well as percentage decrementsprint time and percentage decrementtackle were considered for the analysis. Sprint time indices showed high to very high absolute and relative reliability (intraclass coefficient correlation (ICC) = 0.95, Standard Error Measurement (SEM) = 1.30%, ICC = 0.95, SEM = 1.44%, ICC = 0.73, SEM = 23.0%, for total sprint time, average sprint time and percentage decrementsprint time, respectively). Tackle indices showed moderate to high reliability (ICC = 0.54, SEM = 16.5%, ICC = 0.61, SEM = 15.6%, ICC = 0.71, SEM = 12.3%, for total g-force, average g-force and percentage decrementtackle, respectively). The RHIE test provides reliable measures of sprint time and tackle indices. Tackle indices should be used as a validation criterion of the test, whereas total time should be considered as the test final result.

International audience

International audience; The aim of this paper is to present a new method for determining the best and worst marker locations from which to calculate segment kinematics. An iterative algorithm based on rotation matrix optimization was applied to 26 markers on the thigh. The most deformed markers were iteratively removed until only three markers remained. Two different movements, landing and walking were analyzed for one subject. The greater trochanter appears to be one of the worst marker locations for both movements. Finding the best marker locations need further experimentation and a greater number of subjects for a robust determination.

International audience; The motion equations of a rigid body involve ten inertial characteristics: the mass, the mass center position and the inertia matrix. In order to identify these ten inertia characteristics, we propose an approach unifying them in a $4\times 4$ positive definite symmetric matrix. The translation vector and the rotation matrix of the rigid body are also gathered in a $4\times 4$ matrix. Therefore the motion equations are formulated as an equality between 4x4 skew-symmetric matrices: one representing the sum of external forces and torques, the second representing the dynamic force and torque. The identification is performed by a projected conjugate gradient algorithm developped in the 10-Dimensional linear space of 4x4 symmetric matrices.

Colloque avec actes et comité de lecture. Internationale.; International audience; Cet article présente une formulation matricielle des équations du mouvement d'un système composé de n corps. Les paramètres inertiels de tous les segments du système multi-corps sont contenus dans une matrice (3n+1)×(3n+1) symétrique et positive. Cette matrice est constante et apparaît linéairement dans les équations du mouvement. Ainsi, avec cette formulation nous pouvons utiliser une procédure d'optimisation pour identifier cette matrice. Cette approche est appliquée à un système composé de deux segments et permet d'identifier la matrice d'inertie du segment distal ainsi que la position du centre articulaire.

This paper presents two methods for the modelisation of the human body. The first one is a functional method for locating the joint centre and was applied for locating the shoulder joint centre. The second one is an identification method which was used for the determination of the inertia matrix of the upper limb. These methods have the advantage to require only classical biomechanical devices (motion analysis system and force plate).

In this work, an identification method is presented for the determination of the body segment parameters. The identification consists in writing the reaction model: the 6 components of the interaction between the multibody system and outside are put in relation with the segments kinematic. The equations of motion are written in matrix form. The 6 components of the external forces and torques are gathered in a 4$\times$4 antisymmetric matrix and the inertial parameters are gathered in a symmetric and positive definite matrix. In order to estimate the coefficients of this matrix, a projected conjugate gradient algorithm is developed.\\The method of identification is first applied to a rigid body. The results obtained from simulated movements allow validating the method and also presenting a simple experimental design for identifying the inertial characteristics of a real body.\\An automatic generation of the equations of motion is then proposed for a multibody system composed of $n$ segments. The validation of the identification method in the case of a multibody system is obtained from simulated movements. Results from noisy kinematic highlight the importance of the position of the joint centers to obtain a precision of 4\%. The joints centers are then determined experimentally for 8 subjects with a functional method requiring the calculation of rotation matrices. These are obtained by an algorithm of minimization. Finally, the inertial parameters of the right upper limb of 8 subjects are identified and compared to a conventional model., La détermination des paramètres inertiels des différents segments constituants le corps humain est un problème récurrent et très actuel de la biomécanique. Les méthodes classiques déterminent ces paramètres par des équations de régression (modèles de Zatsiorsky, Dempster...) ou en modélisant les segments par des formes géométriques simples (modèles d'Hanavan, de Hatze...). Les techniques d'imagerie permettent également d'obtenir ces paramètres mais ces méthodes sont peu accessibles et très onéreuses. Des problèmes similaires d'estimation des paramètres inertiels se posent pour les robots manipulateurs. Aux méthodes classiques de C.A.O. ou de mesure, les roboticiens ont proposé des méthodes d'identification. Celles-ci consistent à calculer les paramètres inertiels à partir d'un système sur-déterminé dans lequel les paramètres inertiels apparaissent linéairement. La transposition de la méthode d'identification au système polyarticulé que constitue le corps humain nécessite de développer un « modèle de réaction externe » dans lequel la cinématique des segments et les forces externes au système interviennent. En effet, alors que pour les robots manipulateurs les efforts articulaires (entre les segments) sont connus, ils ne peuvent pas être connus directement pour le corps humain et seuls les efforts externes peuvent être mesurés directement (par une plate-forme de forces par exemple). L'originalité de la thèse est de présenter une formulation matricielle des équations du mouvement dans laquelle les efforts externes sont regroupés dans une matrice antisymétrique et les paramètres inertiels sont contenus dans une matrice (3n+1×3n+1) symétrique et définie positive (n est le nombre de segments). Un algorithme de gradient conjugué projeté est ensuite développé afin de déterminer cette matrice. L'algorithme converge vers une matrice symétrique et définie positive à partir de données provenant de la cinématique des segments et des efforts externes.Plusieurs applications de cette méthode ont été réalisées et publiées. Les premières concernent la validation de la méthode d'identification à partir de mouvements simulés obtenus à l'aide du logiciel HuMAnS (INRIA). Cette application a permis de mettre en évidence l'importance de connaître précisément les centres articulaires afin de déterminer les paramètres inertiels. Les autres applications ont été menées in vivo et les paramètres inertiels des segments du membre supérieur ont ainsi été déterminés et comparés à des modélisations classiques. La méthode d'identification permet d'obtenir les paramètres inertiels personnalisés et constitue ainsi une alternative très intéressante aux modélisations classiques particulièrement dans le cas d'études incluant des populations particulières (sportifs « hors normes », obèses, handicapés) pour lesquelles aucun modèle n'est adapté.

International audience; Visual center of pressure (COP) feedback (FB) has a positive effect in young adults [1]. These results concern dynamic parameters; however, in gymnastics only kinematics was judged. The purpose of this study was to know if CoP FB improves gymnast postural control and if CoP explains movement performance. One gymnast performed a static element on one leg during 20 s with and without CoP FB on platform and on mat. These four conditions were repeated three times while a motion analysis system synchronised with a force platform collected kinematics and dynamics data. Joint moments of the support leg, CoP confidence ellipse and distal segments range of motion were calculated. Ellipse area was larger with CoP FB. On mat condition, CoP was more in front of foot than on platform condition. In platform with CoP FB condition, gymnast placed his CoP on the geometrical foot center. Only on mat, joint moments varied significantly. FB encouraged gymnast to place CoP in the middle of his foot. This strategy is mechanically efficient but gymnast was not muscularly in the habit of balancing in this configuration. FB doesn't improve performance but could be usefull for skill learning. In gymnastics CoP did not explain balance quality because of kinematical constraints; therefore it did not help gymnasts and coaches to judge the performance.

In this work, an identification method is presented for the determination of the body segment parameters. The identification consists in writing the reaction model: the 6 components of the interaction between the multibody system and outside are put in relation with the segments kinematic. The equations of motion are written in matrix form. The 6 components of the external forces and torques are gathered in a 4$\times$4 antisymmetric matrix and the inertial parameters are gathered in a symmetric and positive definite matrix. In order to estimate the coefficients of this matrix, a projected conjugate gradient algorithm is developed.\\The method of identification is first applied to a rigid body. The results obtained from simulated movements allow validating the method and also presenting a simple experimental design for identifying the inertial characteristics of a real body.\\An automatic generation of the equations of motion is then proposed for a multibody system composed of $n$ segments. The validation of the identification method in the case of a multibody system is obtained from simulated movements. Results from noisy kinematic highlight the importance of the position of the joint centers to obtain a precision of 4\%. The joints centers are then determined experimentally for 8 subjects with a functional method requiring the calculation of rotation matrices. These are obtained by an algorithm of minimization. Finally, the inertial parameters of the right upper limb of 8 subjects are identified and compared to a conventional model.; La détermination des paramètres inertiels des différents segments constituants le corps humain est un problème récurrent et très actuel de la biomécanique. Les méthodes classiques déterminent ces paramètres par des équations de régression (modèles de Zatsiorsky, Dempster...) ou en modélisant les segments par des formes géométriques simples (modèles d'Hanavan, de Hatze...). Les techniques d'imagerie permettent également d'obtenir ces paramètres mais ces méthodes sont peu accessibles et très onéreuses. Des problèmes similaires d'estimation des paramètres inertiels se posent pour les robots manipulateurs. Aux méthodes classiques de C.A.O. ou de mesure, les roboticiens ont proposé des méthodes d'identification. Celles-ci consistent à calculer les paramètres inertiels à partir d'un système sur-déterminé dans lequel les paramètres inertiels apparaissent linéairement. La transposition de la méthode d'identification au système polyarticulé que constitue le corps humain nécessite de développer un « modèle de réaction externe » dans lequel la cinématique des segments et les forces externes au système interviennent. En effet, alors que pour les robots manipulateurs les efforts articulaires (entre les segments) sont connus, ils ne peuvent pas être connus directement pour le corps humain et seuls les efforts externes peuvent être mesurés directement (par une plate-forme de forces par exemple). L'originalité de la thèse est de présenter une formulation matricielle des équations du mouvement dans laquelle les efforts externes sont regroupés dans une matrice antisymétrique et les paramètres inertiels sont contenus dans une matrice (3n+1×3n+1) symétrique et définie positive (n est le nombre de segments). Un algorithme de gradient conjugué projeté est ensuite développé afin de déterminer cette matrice. L'algorithme converge vers une matrice symétrique et définie positive à partir de données provenant de la cinématique des segments et des efforts externes.Plusieurs applications de cette méthode ont été réalisées et publiées. Les premières concernent la validation de la méthode d'identification à partir de mouvements simulés obtenus à l'aide du logiciel HuMAnS (INRIA). Cette application a permis de mettre en évidence l'importance de connaître précisément les centres articulaires afin de déterminer les paramètres inertiels. Les autres applications ont été menées in vivo et les paramètres inertiels des segments du membre supérieur ont ainsi été déterminés et comparés à des modélisations classiques. La méthode d'identification permet d'obtenir les paramètres inertiels personnalisés et constitue ainsi une alternative très intéressante aux modélisations classiques particulièrement dans le cas d'études incluant des populations particulières (sportifs « hors normes », obèses, handicapés) pour lesquelles aucun modèle n'est adapté.

Musculoskeletal modelling is widely used in biomechanics for the analysis and simulation of human motion. A modelling approach allows estimates of the internal load on specific anatomical structures, and the individual muscle forces that govern movement execution. Within the analysis of impact events in rugby union, modelling can help the understanding of the mechanisms of acute and chronic cervical spine injuries, starting from experimental measures of external load on the player, and progressing to the estimation of stresses acting on the internal cervical structures. During this part of the applied session, we will use a novel musculoskeletal model and previously collected experimental data (forces and kinematics) to analyse the cervical spine loading experienced during a rugby scrum. An open-source biomechanical software (OpenSim 3.2) will be used to set up and run inverse and forward dynamics pipelines to calculate joint moments and joint reaction forces, and to analyse “what if…” scenarios.

L’analyse biomécanique du mouvement humain en utilisant des systèmes optoélectroniques et des marqueurs cutanés considère les segments du corps comme des corps rigides. Cependant, le mouvement des tissus mous par rapport à l'os, c’est à dire les muscles et le tissu adipeux, provoque le déplacement des marqueurs. Ce déplacement est le fait de deux composantes, une composante propre correspondant au mouvement aléatoire de chaque marqueur et une composante à l’unisson provoquant le déplacement commun des marqueurs cutanés lié au mouvement des masses sous-jacentes. Si nombre d’études visent à minimiser ces déplacements, des simulations ont montré que le mouvement des masses molles réduit la dynamique articulaire. Cette observation est faite uniquement par la simulation, car il n'existe pas de méthodes capables de dissocier la cinématique des masses molles de celle de l’os. L’objectif principal de cette thèse consiste à développer une méthode numérique capable de distinguer ces deux cinématiques. Le premier objectif était d'évaluer une méthode d'optimisation locale pour estimer le mouvement des masses molles par rapport à l’humérus obtenu avec une tige intra-corticale vissée chez trois sujets. Les résultats montrent que l'optimisation locale sous-estime de 50% le déplacement des marqueurs et qu’elle conduit à un classement de marqueurs différents en fonction de leur déplacement. La limite de cette méthode vient du fait qu'elle ne tient pas compte de l’ensemble des composantes du mouvement des tissus mous, notamment la composante en unisson. Le second objectif était de développer une méthode numérique qui considère toutes les composantes du mouvement des tissus mous. Plus précisément, cette méthode devait fournir une cinématique similaire et une plus grande estimation du déplacement des marqueurs par rapport aux méthodes classiques et dissocier ces composantes. Le membre inférieur est modélisé avec une chaine cinématique de 10 degrés de liberté reconstruite par optimisation globale en utilisant seulement les marqueurs placés sur le pelvis et la face médiale du tibia. L’estimation de la cinématique sans considérer les marqueurs placés sur la cuisse et le mollet permet d'éviter l’influence de leur déplacement sur la reconstruction du modèle cinématique. Cette méthode testée sur 13 sujets lors de sauts a obtenu jusqu’à 2,1 fois plus de déplacement des marqueurs en fonction de la méthode considérée en assurant des cinématiques similaires. Une approche vectorielle a montré que le déplacement des marqueurs est surtout dû à la composante à l’unisson. Une approche matricielle associant l’optimisation locale à la chaine cinématique a montré que les masses molles se déplacent principalement autour de l'axe longitudinal et le long de l'axe antéro-postérieur de l'os. L'originalité de cette thèse est de dissocier numériquement la cinématique os de celle des masses molles et les composantes de ce mouvement. Les méthodes développées dans cette thèse augmentent les connaissances sur le mouvement des masses molles et permettent d’envisager l’étude de leur effet sur la dynamique articulaire., Biomechanical analysis of human movement using optoelectronic system and skin markers considers body segments as rigid bodies. However the soft tissue motion relative to the bone, including muscles, fat mass, results in relative displacement of markers. This displacement is the results of two components, an own component which corresponds to a random motion of each marker and an in-unison component corresponding to the common movement of skin markers resulting from the movement of the underlying wobbling mass. While most studies aim to minimize these displacements, computer simulation models have shown that the movement of the soft tissue motion relative to the bones reduces the joint kinetics. This observation is only available using computer simulations because there are no methods able to distinguish the kinematics of wobbling mass of the bones kinematics. The main objective of this thesis is to develop a numerical method able to distinguish this different kinematics. The first aim of this thesis was to assess a local optimisation method for estimating the soft tissue motion using intra-cortical pins screwed into the humerus in three subjects. The results show that local optimisation underestimates of 50% the marker displacements. Also it leads to a different marker ranking in terms of displacement. The limit of local optimisation comes from the fact that it does not consider all the components of the soft tissue motion, especially the in-unison component. The second aim of this thesis was to develop a numerical method that accounts for all the component of the soft tissue motion. More specifically, this method should provide similar kinematics and estimate large marker displacement and distinguish the two components to conventional approaches. The lower limb is modeled using a 10 degree of freedom chain model reconstructed using global optimisation and the markers placed only on the pelvis and the medial face of the shank. The original estimate of joint kinematics without considering the markers placed on the thigh and on the calf avoids the influences of these markers displacement on the kinematic model reconstruction. This method was tested on 13 subjects who performed hopping trials and obtained up to 2.1 times of marker displacement depending the method considered ensuring similar joint-kinematics. A vector approach shown that marker displacements is more induce by the in-unison component. A matrix approach combining the local optimisation and the kinematic model shown that the wobbling mass moves around the longitudinal axis and along the antero-posterior axis of the bone. The originality of this thesis is to numerically distinguish the bone kinematics from the wobbling mass kinematics and the two components of the soft tissue motion. The methods developed in this thesis increases the knowledge on soft tissue motion and allow future studies to consider their movement in joint kinetics calculation.

Blais, L., F. Trilles, and P. Lacouture. Validation of a specific machine to the strength training of judokas. J. Strength Cond. Res. 21(2):409-412. 2007.-With regard to judo players, like all sport activities, strength training can be divided into general and specific strength training. The specific exercises must correspond with the competitive movement. In addition, in terms of structure, they must correspond with regard to the strength time sequence, and they may be executed with overload. With respect to these important elements, we have envisaged the use of a judo-specific machine. The purpose of this study was to validate this judo-specific machine with regard to the strength training of judokas. To that end, we have measured the maximal pulling forces applied at each hand of judokas (n = 18), playing with the judo-specific machine and with a real partner. A significant difference was found between the maximal pulling forces (F collar and F sleeve) obtained utilizing the judo-specific machine (from 4.9 ± 0.4 N·kg?1 to 6.4 ± 0.3 N·kg?1 for F collar; from 4.8 ± 0.2 N·kg?1 to 6.3 ± 0.3 N·kg?1 for F sleeve) and performing with a partner (2.7 ± 0.2 N·kg?1 for F collar; 2.5 ± 0.3 N·kg?1 for F sleeve). This can be explained by the fact that the partner opposes a low resistance during the judo-throwing technique in comparison with the judo-specific machine. These results show that the judo-specific machine might be used by the judokas to execute specific exercises with overload.

INTRODUCTION Accurate results from biomechanical investigations are dependent of the body segment inertial parameters (BSIP) estimations. Actually, no routine technique provides personified BSIP for each subject studied. As a result, BSIP are commonly estimated using regression equations from literature [1]. Roboticians, who face similar problem with robots, use identification methods. Identification consists in solving a redundant system (i.e. the robot motion and its reactions on a bedplate are not dependent of the internal joint forces [2]) by numerical computations. This paper presents an application of the identification method for estimating the inertia matrix of the whole upper limb (upper arm, forearm, hand) modelled as a single rigid segment. Our results are compared with classical BSIP. METHODS Three subjects (S1, S2 and S3) performed specific movements (i.e flexion/extension, abduction/adduction and circumduction) with their right upper limbs. Subjects were modelled as being two segments: the trunk (S1) and the upper limb (S2). They were asked to keep the elbow straight and to move only the upper limb. Ten markers (S1: 6; S2: 4) were placed on the skin and collected by a motion analysis system (Saga3). Force platform data (Kistler) were synchronised. The glenohumeral joint centre (GHC) was computed using a functional method [3]. A matrix form is used to write the equations of motion. The inertia parameters of the 2 segments are contained in [H], a 7×7 positive definite matrix (the indices (1) and (2) refers to S1 and S2 respectively)

The parallel between trainers and specialists of athletic movements mechanical analysis is an essential step to improve elite athletes performances. Thus, the Centre d'Analyse d'Image et Performance Sportive Poitou- Charentes (CAIPS) was set up to enlarge exchanges and to make them bidirectional. Providing trainers observations with the measure, the CAIPS allows to establish a dialog by a common vocabulary between scientists and trainers. Thus, the two communities can work together in the field combining science with technique and adapting the speech to the needs of each. Now, this work structure allows to reply to trainers questions on specific movements, which are moreover explosive. In that capacity the French Federation of Ice Sports was interested in the analysis of triple Lutz toepick phase realized by a specialist. Few papers were published on the triple Lutz (Kobbi, 2002), while the loop jump and the Axel were largely analyzed (King, 1994; 1997). Nevertheless these complex jumps were mainly studied for their aerial phase and the established relations between body position, rotation velocity and performance. In order to answer trainers questions, this study had to highlight the time histories of the support lower-limb joints angles and the horizontal velocity variation of the skater body mass center (MCB) during toe-pick phase.

National audience; The knowledge of Body Segment Parameters (BSP) is a critical input for biomechanical analysis. Nowadays, no routine technique provides personified BSP for each subject studied. We propose an identification method for the determination of mass and centre of mass position of 2 segments. Input data are obtained from a forces platform and from a motion analysis system