2022 Fiscal Year Annual Research Report
重心動揺検査を刷新するモデルベース特性パラメータの構築
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21H01270
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| Research Institution | Utsunomiya University |
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Principal Investigator |
吉田 勝俊 宇都宮大学, 工学部, 教授 (20282379)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山仲 芳和 宇都宮大学, 工学部, 助教 (00804238)
嶋脇 聡 宇都宮大学, 工学部, 教授 (10344904)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 重心動揺 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，応募者らの独自技術により，重心動揺検査の方法論を，世界に先駆けて刷新するものである．そのために，重心動揺データの確率密度関数を記述するランダム制御系モデルを提案する．これと重心動揺データの実測値に基づき，提案モデルのシステムパラメータを同定することを目的とする．
本年度の主な成果として，重心動揺の実験データに基づき，その確率分布を再現するランダム制御系モデルを提案し，そのモデルパラメータを同定した．まず，被験者ごとの実験データを詳細に観察し， 確率密度関数が単峰性（ピークが１つ）を示す場合，双峰性（ピークが２つ）を示す場合，もしくはこれらが複合する場合があることを明らかにした．これらを統一的に記述可能なモデルとして，不感帯を有するランダム制御系モデルを提案した．その数値解の確率密度関数と，実験結果の確率密度関数の残差二乗和を最小化する最適化計算を行い，実験結果に最もフィットするモデルパラメータ値を得た．得られたモデルパラメータ値を用いて，重心動揺の確率密度関数を推定したところ，極めて高精度な推定結果を得た．特筆すべき点として，各被験者が示す多様な確率分布を，単峰性，双峰性の違いによらず，単一のモデル表現によって，定量的かつ高精度に再現したことが挙げられる．
その他の成果として，本研究の最適化計算において避けるべき，局所最適化の問題を解消する新しいアルゴリズムを開発し，その有効性を示した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和4年度当初計画では，重心動揺実験による確率密度関数データの測定と，これを再現するランダム制御系モデルの構築を挙げた．
まず，実験データの測定については，当初計画通りのデータが得られ，おおむね順調に進展していると思われる．また，ランダム制御系モデルの構築については，その具体的な構造を決定し，モデルパラメータを同定し，実験結果を再現する結果を得たことから，おおむね順調に進展していると思われる．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度以降は，当初計画に従い，モデルの倒れ角から，足圧中心を求める運動学的方程式を策定・導出し，実験と計算の整合性を高める．
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