Thibaut LE NAOUR

Lecturer | Computer science

address
Medicine Section,
Dpt. of Neuroscience,
University of Fribourg,
Bd. de Pérolles 90 – Office D340,
CH-1700 Fribourg/Freiburg
e-mail
thibaut.lenaour/AT\unifr.ch
phone
+41 (0)26 300 83 07

ENSEIGNEMENT

[2014-19] Thèses de master M2 (Sciences du mouvement et du sport)


Apprentissage Moteur du Lancer au Football Américain en Réalité Virtuelle. Denis Brutin et Benoit Bellagamba. 2016-17.

Apprentissage de la Prise de Décision en Réalité Virtuelle. Simon Schinz et Marco Cinalli. 2017-18.
Ces études concernent l'analyse, puis l'apprentissage de joueurs de football (et hockey) à choisir la bonne action (passe, tir, garder la balle) dans le bon timing, durant des scénarios issus de situations réelles (environ 25 provenant de premières ligues européennes), ainsi que de schémas de jeu classiques travaillés à l'entrainement. Les résultats ont montré qu'il y avait une meilleure prise de décision (que ce soit en terme de réactivité et de choix) de la part des footballeurs de plus haut niveau mais également qu'une amélioration était possible après 45 mn d'entrainement. Comme l'indique la Figure~1.b, ces expériences ont été menées avec un affichage réparti sur 3 écrans incurvés permettant une vue à 160°. Ce projet repose sur une application que nous avons spécifiquement développée, basée sur Unity 3D}

Apprentissage de la Prise de Décision en Réalité Virtuelle. Simon Schinz et Marco Cinalli. 2017-18.
Ces études concernent l'analyse, puis l'apprentissage de joueurs de football (et hockey) à choisir la bonne action (passe, tir, garder la balle) dans le bon timing, durant des scénarios issus de situations réelles (environ 25 provenant de premières ligues européennes), ainsi que de schémas de jeu classiques travaillés à l'entrainement. Les résultats ont montré qu'il y avait une meilleure prise de décision (que ce soit en terme de réactivité et de choix) de la part des footballeurs de plus haut niveau mais également qu'une amélioration était possible après 45 mn d'entrainement. Comme l'indique la Figure~1.b, ces expériences ont été menées avec un affichage réparti sur 3 écrans incurvés permettant une vue à 160°. Ce projet repose sur une application que nous avons spécifiquement développée, basée sur Unity 3D}

Analyse occulo-motrice des juges de gymnastiques. Gaetan Mottiez 2015-16.

Analyse et Entrainement des Compétences Sensori-Motrices au Slapshot en Réalité Virtuelle. Ludovic Hayoz. 2016-17.
Slap-shot simulator designed to train slap-shot performance using personalized training based on an optimization algorithm. As with the penalty simulator, the movements of the virtual goalkeeper are based on the movements of the player during the preparation of the shot. The animation of the virtual goalkeeper is based on real, motion-captured movements of a professional goalkeeper.

Apprentissage moteur du mawashi-geri en VR par Imitation et Via un Contrôle Temporel de l'Expert. Thomas Dévaud. 2014-15.
L'objectif de cette étude était de concevoir un outil d'apprentissage rapide semi-guidé par l'apprenant.

Vidéo vs 3D de soi + expert superposé pour l'apprentissage moteur de la Rondade et du saut en hauteur. Chiara Ré et Coralie Gibson 2016-17.

Analyse occulo-motrice des joueurs de volley-ball. Workshop 2016-17.

Analyse occulo-motrice de l'anticipation au coup franc en football. Workshop 2014-15.

Analyse et Entrainement des Réactions Sensori-Motrices au Tir au Pénalty en Réalité Virtuelle.Gabriel Grand, Gabriel Constantin et Loris Molisani. 2014-15.
A travers un simulateur spécifiquement conçu pour cette problématique, les étudiants ont analysé les temps de réaction de trois groupes de footballers (12-15 ans, 16-18 ans et 18+ ans). Ils ont également mis en évidence qu'après quatre heures d'entrainement il était possible d'améliorer la précision et ces temps de réaction de l'ordre de 20%.

Vidéo vs 3D de soi + expert superposé pour l'apprentissage moteur de la Rondade et du saut en hauteur. Chiara Ré et Coralie Gibson 2016-17.

Apprentissage moteur du revers au tennis. Workshop 2016-17.

Analyse, Simulation et Prédiction de Mouvement de Foule sur la Course Sierre-Zinal. Valentin Genou et Guillaume Maire.2015-16.
Un simulateur de foule spécifique au parcours de Sierre-Zinal a été conçu (longueur, dénivelé, largeur des chemins), puis appliqué à 5000 agents répartis selon des caractéristiques de performance représentatives de la population amateur. Suite aux résultats concluants (quelques minutes d'erreur, 10-15 mn sur 4h de course par participant), les organisateurs ont modifié la configuration de la course

Analyse Occulo-motrice du Tir au Penalty du Point de Vue du Gardien. Benoit Tonetti et LAI Ha Phong.2015-16.
Au-delà de l'analyse des stratégies de recherche d'information avant et après entrainement, cette étude avait pour but de pousser les sujets à décider le plus tôt possible de l'intention du tireur.

Analyse et Entrainement des Compétences Sensori-Motrices au Slapshot en Réalité Virtuelle. Ludovic Hayoz. 2015-16.
Slap-shot simulator designed to train slap-shot performance using personalized training based on an optimization algorithm. As with the penalty simulator, the movements of the virtual goalkeeper are based on the movements of the player during the preparation of the shot. The animation of the virtual goalkeeper is based on real, motion-captured movements of a professional goalkeeper.

Analyse et Entrainement des Compétences Sensori-Motrices au Slapshot en Réalité Virtuelle. Benoit Tonetti et LAI Ha Phong. 2016-17.
What are the perceptual strategies (information gathering strategies) that lead to the best performance? Are some gaze patterns associated with a better performance? Are the gaze patterns of experts different from those of novices? Above is an example in which we measured the eye movements of goalkeepers whose task was to anticipate the direction of the kick-to-come by observing the run-up of the kicker before ball contact. All kickers were virtual characters (i.e., avatars) whose movements (i.e., animation) were based on real, motion-captured movements of semi-professional players. A lab-developed visualization application was used to analyze the gaze patterns.

Prédiction de temps de course en montagne à partir de tests physiologiques. Jérôme Crettaz. 2018-19.

Analyse et Entrainement des Compétences Sensori-Motrices au tir au pénalty en Réalité Virtuelle. Gabriel Grand, Gabriel Constantin et Loris Molisani. 2014-15.
Penalty kick simulator designed to 1. assess the penalty scoring abilities of young and adult confirmed players, and 2. improve their performance using personalized training based on an optimization algorithm. The movements and the dive of the virtual goalkeeper are based on the movements of the kicker during the run-up to the ball. The difficulty of the task is constantly adapting to the performance and progress of each individual player. The movements / animation of the virtual goalkeeper are based on the real, motion-captured movements of a professional goalkeeper.

[2011-2013] TP Animation et synthèse d'image 3D

Liens et pré-requis OpenGL/C++

+ La bible du C++: Penser en C++ (Bruce Eckel)
+ Tutos incontournables OPENGL: NEHE , Tutorials de Nate Robins
+ Visual studio express. Les TP d'animation et synthèse d'image sont en C++ et prévus pour être compilés avec Visual. La version express de Visual est gratuite et tout à fait suffisante pour les TP. Version 2008 , Visual 2010

Pour les cours de synthèse d'image et animation 3D

+ Le code de base
+ Un peu de doc avec

Animation 3D

+ TP1: Interpolations
+ TP2: Quaternions et motion capture
+ TP3: Cinématique inverse
+ TP4: Système masse-ressort

Projets: outils

+ Sujets 2011
+ Sujets 2012
+ Sujets 2013
+ Code pour enregistrer une image en .bmp: code . (bmp->avi: VideoMatch, avi->flv: super)
+ Code pour éditer un maillage: code
+ AntTeakBar: lib facilitant l'édition de scène (lien de l'auteur)
+ RapidXML: lib pour la chargement et enregistrement de fichier XML (lien de l'auteur

Projets Animation et synthèse d'image 3D

o Déformation de maillage par la méthode ARAP (R. Le Naour, Y. Monneron, G.Leleux)

o Développement d’une application sous plateforme Android pour l’animation d'expressions de visages 3d (Blend shape) en temps réel. (Aidi A., Le Goff K., Bekkat Berkani W.)

o Contrôle d’animation de personnage (marche, course, arrêt) (G. Lemasson, A. Renault, C. Deli, Le Moguedec J.)

o Modèles déformables / Mitsuba (Picaud D., K.Alexandersson, F.Cuza)

o Plugin Maya en python et rendu en Mental Ray (Gerard G., Le Duff M., Renaud G.)

[2011-12] Projet L3: C++

o Conception et développement d'un jeu d'échecs en 2D

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