| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-01-29 15:30 状態フィードバックモデルに基づくバランス運動のパラメータ表示について ～ 1自由度非線形モデルの提案 ～ ○中山 響・中村友哉・山仲芳和・吉田勝俊（宇都宮大）  NLP2022-105 NC2022-89 |
|
| 抄録 | （和） | 著者らはこれまで人間のバランス運動の動特性に関する研究を実施してきた． 前報では，測定データの制御工学的な特徴を解明する前段階として，被験者単独のバランス運動を表す線形$1$自由度の状態フィードバックモデルを提案し，測定データに基づいて，モデルパラメータを同定した． しかしながら，測定データの確率密度関数にしばしば見られる凸形状の再現については，未検討であった． そこで本研究では，この確率密度関数の凸形状を再現するために，不感帯特性を含む非線形$1$自由度の状態フィードバックモデルを提案する． 提案モデルを用いて，被験者$4$名のモデルパラメータを同定したところ，測定データの確率密度関数の凸形状の再現に成功した． その際，残差二乗和に基づくモデル適合率は$99%$超となった． |
| （英） | We have been researching dynamic characteristics of human behavior in balancing tasks. In our previous study, we proposed a linear single-degree-of-freedom state feedback control (SFC) model that simulates behavior of a human subject performing a balancing task. However, the proposed model is unable to reproduce a convex property of a probability density function (PDF) constructed from human-measured data. In this study, in order to reproduce such property, we propose a non-linear single-degree-of-freedom SFC model by incorporating a dead zone characteristic into the previously proposed model. The parameters of the proposed model are identified for each of four human subjects with a fitting ratio of over $99%$ as evaluated by the residual sum of squares. The identified model successfully reproduces the convex property of PDF. |
|
| キーワード | （和） | バランス運動 / モデル同定 / 確率密度関数 / 粒子群最適化法 / / / / |
| （英） | Balancing tasks / Model identification / Probability density function / Particle Swarm Optimization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 373, NLP2022-105, pp. 129-134, 2023年1月. | |
| 資料番号 | NLP2022-105 | |
| 発行日 | 2023-01-21 (NLP, NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2022-105 NC2022-89 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC NLP |
| 開催期間 | 2023-01-28 - 2023-01-29 |
| 開催地（和） | 公立はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | NC, NLP, 一般 |
| テーマ（英） | NC, NLP, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2023-01-NC-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 状態フィードバックモデルに基づくバランス運動のパラメータ表示について |
| サブタイトル（和） | 1自由度非線形モデルの提案 |
| タイトル（英） | Parametrization of balancing tasks based on state feedback control model |
| サブタイトル（英） | Proposition of nonlinear single-degree-of-freedom model |
| キーワード(1)（和/英） | バランス運動 / Balancing tasks |
| キーワード(2)（和/英） | モデル同定 / Model identification |
| キーワード(3)（和/英） | 確率密度関数 / Probability density function |
| キーワード(4)（和/英） | 粒子群最適化法 / Particle Swarm Optimization |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中山 響 / Hibiki Nakayama / ナカヤマ ヒビキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 友哉 / Yuya Nakamura / ナカムラ ユウヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山仲 芳和 / Yoshikazu Yamanaka / ヤマナカ ヨシカズ |
| 第3著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 勝俊 / Katsutoshi Yoshida / ヨシダ カツトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-01-29 15:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2022-105, NC2022-89 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.373(NLP), no.374(NC) |
| ページ範囲 | pp.129-134 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-01-21 (NLP, NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]