随机振动下人体响应解释：运动方向、坐姿与人体测量的影响
机器学习
2023-06-22 v1 人机交互
应用统计
摘要
本研究探讨了人体测量属性、生理性别与坐姿对平移振动中平移身体运动学响应的影响。共招募 35 名参与者。使用运动平台在标准汽车座椅上施加 0.1 至 12.0 Hz 随机噪声信号扰动，均方根加速度为 0.3 m/s²，持续 60 秒。我们建立了多个线性回归模型（三个基础模型与一个包含预测变量间交互作用的高级模型），以确定各身体节段（骨盆、躯干和头部）在频域中峰值平移增益的最具影响力预测因子。模型将实验操纵因素（运动方向、坐姿、测得的人体测量属性与生理性别）作为预测变量。估计了所纳入预测变量对模型拟合的影响。基础线性回归模型可解释超过 70% 的身体节段运动学身体响应峰值（调整 R² 为 0.728）。纳入额外预测变量（坐姿、身高体重与生理性别）虽提升了模型拟合，但不显著（调整 R² 为 0.730）。包含预测变量间交互作用的多重逐步线性回归对数据拟合良好，调整 R² 为 0.907。本研究表明，扰动方向与身体节段运动学是影响峰值平移增益的关键因素。除身体节段响应外，扰动方向是最强预测因子。所采用的坐姿与生理性别对运动学响应无显著影响。
引用
@article{arxiv.2306.12115,
title = {Explaining human body responses in random vibration: Effect of motion direction, sitting posture, and anthropometry},
author = {M. M. Cvetković and R. Desai and K. N. de Winkel and G. Papaioannou and R. Happee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.12115},
year = {2023}
}
备注
8 pages, 6 figures, conference named "26th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems ITSC 2023"