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J-GLOBAL ID:201702211414791912   整理番号:17A1632644

LPV(線形パラメータ可変)モデルと把持力による推定運転時変神経筋アドミタンス【Powered by NICT】

Estimating driver time-varying neuromuscular admittance through LPV model and grip force
著者 (4件):
資料名:
巻: 50  号:ページ: 14916-14921  発行年: 2017年 
JST資料番号: W3101A  ISSN: 2405-8963  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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ヒトは急速にレジスト力への低周波アームの動力学(すなわち,剛性)を変化させ,あるいはそれらへの道を与えることができる。運転者の時変アーム動力学を定量化ステアバイワイヤシステムと触覚運転者支援システムの開発にとって重要である。ウェーブレットのような時変法も,従来LTI同定は変化低周波動力学を捉えることに失敗する。本研究では,リアルタイムで運転者のアドミッタンスを推定し,ハンドルと線形パラメータ変動(LPV)モデリング技法に手の把持力測定を用いたことを提案した。グリップ力は,神経筋アドミタンスに強く相関しており,LPVモデルのための適切なスケジューリング変数として役立つことができると仮定した。18名の被験者が境界追跡課題を行った実験を行い,ベースラインLTI同定を実行するためのステアリングホイールにトルク摂動を適用した。六つの異なる境界幅はアドミタンスの変化を誘発したが,それらのグリップ力は圧力手袋を用いて測定した。地球LPVモデルは,各境界幅で同定された局所LTIモデル間の線形内挿によって同定した。推定された剛性と減衰パラメータを把持力に比例して変化した。把持力レベルの小さい被験者間変動が見られたが,把持力が実に,グローバルなLPVモデルであり,急速に変化するアドミタンス変化を追跡できる,適切なスケジューリング変数として役立つことを結論した。今後の研究は,現実的な運転タスクにおけるLPVモデルを用いて,舵取ハンドル外乱トルクを適用する必要性なしに得られるアドミタンス推定を可能に焦点を当てた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (2件):
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運転者  ,  生体計測 

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