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 |
|