| 講演名 | 2023-01-29 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 中山 響(宇都宮大), 中村 友哉(宇都宮大), 山仲 芳和(宇都宮大), 吉田 勝俊(宇都宮大), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Balancing tasks / Model identification / Probability density function / Particle Swarm Optimization |
| 資料番号 | NLP2022-105,NC2022-89 |
| 発行日 | 2023-01-21 (NLP, NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / NLP |
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| 開催期間 | 2023/1/28(から2日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 山川 宏(東大) / 常田 明夫(熊本大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) / Akio Tsuneda(Kumamoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(東京都市大学) / 鳥飼 弘幸(法政大) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Tokyo City Univ.) / Hiroyuki Torikai(Hosei Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 寺島 裕貴(NTT) / 西田 知史(NICT) / 吉岡 大三郎(崇城大) / 伊藤 大輔(岐阜大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Terashima(NTT) / Satoshi Nishida(NICT) / Daizaburo Yoshioka(Sojo Univ.) / Daisuke Ito(Gifu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 田和辻 可昌(早大) / 栗川 知己(関西医科大) / 横井 裕一(長崎大) / 山仲 芳和(宇都宮大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshimasa Tawatsuji(Waseda Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) / Yuichi Yokoi(Nagasaki Univ.) / Yoshikazu Yamanaka(Utsunomiya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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 |
| 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（和） | 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中山 響 / Hibiki Nakayama |
| 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） | 中村 友哉 / Yuya Nakamura |
| 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） | 山仲 芳和 / Yoshikazu Yamanaka |
| 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） | 吉田 勝俊 / Katsutoshi Yoshida |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2023-01-29 |
| 資料番号 | NLP2022-105,NC2022-89 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NLP-373,NC-374 |
| ページ範囲 | pp.129-134(NLP), pp.129-134(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-01-21 (NLP, NC) |