Tesis doctoral de Ilaria Pasciuto
Los modelos humanos digitales son cada vez más empleados en el desarrollo de nuevos productos, a fin de tener en cuenta la ergonomía del producto desde las primeras fases del diseño. La predicción del movimiento humano es una herramienta útil para simular las interacciones de diferentes poblaciones de usuarios con varios entornos, ya que permite predecir el movimiento que un sujeto genérico de una población de usuarios razonablemente realizaría para llevar a cabo una tarea específica en un entorno dado. la motivación del trabajo de investigación presentado en esta tesis es mejorar los métodos de predicción actuales en términos de realismo y representatividad. Por una parte, la dinámica se incluye en nuestra formulación a fin de generar movimientos físicamente correctos y puesto que las fuerzas y los pares que actúan en el cuerpo humano desempeñan un papel importante en la percepción del discomfort. Por otra parte, se sigue un enfoque híbrido, que trata de combinar las ventajas de los métodos basados en datos (que emplean movimientos realmente efectuados como referencia) y los métodos basados en el conocimiento (que se basan en la identificación de la ley de control del movimiento que guía la realización de la tarea). en primer lugar, se presenta un nuevo método de predicción del movimiento y posteriormente se aplica a la predicción de movimientos de pisado de embrague. Con ese objetivo, se ha analizado una base de datos de dichos movimientos para identificar y comprender cuáles son los factores humanos y del entorno que más afectan al movimiento y cuáles son los diferentes patrones de comportamiento empleados por las personas. se presenta una validación del método tanto cualitativa como cuantitativa. La cualitativa consiste en la comparación entre el movimiento predicho y los movimientos realmente realizados en términos de las magnitudes cinemáticas y dinámicas más relevantes; la cuantitativa se basa en la definición de una nueva medida, que representa el realismo y la representatividad de los movimientos predichos, y que se compara con la variabilidad inherente a los movimientos reales. los resultados obtenidos muestran que el método propuesto es una alternativa válida a los métodos actuales, cuando se requiere que la predicción genere un movimiento físicamente correcto y realista.
Datos académicos de la tesis doctoral «A hybrid method based on a motion database and motion knowledge for the dynamic prediction of task-oriented human motion«
- Título de la tesis: A hybrid method based on a motion database and motion knowledge for the dynamic prediction of task-oriented human motion
- Autor: Ilaria Pasciuto
- Universidad: Navarra
- Fecha de lectura de la tesis: 27/06/2013
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Juan Tomás Celigueta Lizarza
- Tribunal
- Presidente del tribunal: alejo Avello iturriagagoitia
- xuguang Wang (vocal)
- Carlos Arregui dalmases (vocal)
- Francisco Javier Cuadrado aranda (vocal)