A method of interactive human interface for motion modification of an articulated object model like a human body, a multiple joints robot, etc. has been developed, and implemented to a human body motion model. In the case of computer software models, the initial data setting for overall motion is rather easy. However, modifying or correcting the initially set motion is rather difficult for keeping consistency. In this research, the requirements shown below have mainly been set as the specifications ...
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.7
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pp.688-698
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2012
This paper deals with ROLSO (Reduced Order Luenberger State Observer) design to prevent jackknifing phenomenon of articulated vehicles consisting of the tractor and semi-trailer by using GPS. In addition, by applying the regulator system using ROLSO feedback system, simulation's result presents that articulated vehicle's states are stabilized than the human's PR time (Preception Response time) rapidly. This simulation verifies that the automatic control of articulated vehicle's can be applied for the accident prevention for the time that the driver is unable to manage with the sudden accident. For this simulation, by using the equation of planar motion, the modeling of the articulated vehicle was performed. This modeling was expressed in the state space model. And FOLSO (Full Order Luenberger State Observer), ROLSO were designed by using the state space model of an articulated vehicle's dynamics.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.16
no.6
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pp.424-436
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2011
In this paper, we propose a methodology of generating a parametric segment model for human body using the Korean anthropometric data. The model is defined as an articulated body model consisted with 19 ellipsoid primitives. The primitives are joined at locations representing the physical joints of human body. A lot of previous researches have suggested methodologies of generating body models using the European or American anthropometric data, so that these models were inappropriate for engineering analyses and simulations in case of the Koreans. We defined a set of 35 body dimensions representing our segment model based on the anthropometric data of Koreans. Also we defined four key parameters of age, height, weight and waist circumference, and then we applied regression equations to associate the parameters to the aforementioned dimensions. As the results, we obtained the parametric human body segment models according to the various body types and the subject-specific models for a specific individual. The models in the various industries can be used as the base models for static and dynamic analysis considering the Koreans.
Objective: This study is aimed at developing Articulated Human Models(AHM) using superquadrics to improve the geometric accuracy of the body shape. Background: The previous work presents the AHM with geometrical simplification such as ellipsoids to improve analysis efficiency. However, because of the simplicity, their physical properties such as a center of mass and moment of inertia are computed with errors compared to their actual values. Method: This paper introduces a three steps method to present the AHM with superquadrics. First, a 3D whole body scan data are divided into 17 body segments according to body joints. Second, superquadric fitting is employed to minimize the Euclidean distance between body segments and superquadrics. Finally, Fee-Form Deformation is used to improve accuracy over superquadric fitting. Results: Our computational experiment shows that the superquadric models give better accuracy of dynamic analysis than that of ellipsoid ones. Conclusion: We generate the AHM composed of 17 superquadrics and 16 joints using superquadric fitting. Application: The AHM using superquadrics can be used as the base model for dynamics and ergonomics applications with better accuracy because it presents the human motion effectively.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.5
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pp.214-222
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2002
Computer simulations are widely used to analyze passenger safety in simulated traffic accidents. ATB, Articulated Total Body, is a computer simulation model developed to predict gross human body response to such dynamic environments as vehicle crashes and pilot ejections. ATB, whose code is open, has high flexibility and application capability that users can easily insert defined modules and functions. ATB is, however, inconvenient as it was coded in FORTRAN and it needs a formated input file. Moreover, it takes much time to make input files and to modify coding errors. This study aims to increase user friendliness by adding a preprocessor program, WINATB(WINdows ATB), to the conventional ATB. WINATB, programmed in Visual C++ and OpenGL, uses ATB IV as a dynamic solver. The preprocessor helps users prepare input files through graphic interface and dialog box. An additional postprocessor makes the graphical presentation of simulated results. In these case of the frontal crash, the rear impact and the side impact, the simulation results obtained by WINATB and MADYMO(MAthematical Dynamic Model) are compared to validate the effectiveness of WINAIB.
Kim Heon Young;Kim Sang Bum;Kim Joon Sik;Lee In Hyeok;Lee Jin Hee
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.12
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pp.182-191
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2004
This study is focused on the development of a child human model, which is composed of skin, skeleton, joints and muscle, etc. The dimension of child outer skin is referred to anthropometric data from KRISS (Korea Research Institute of Standards and Science). The positions of joint and mass properties of body segments are calculated from ATB(Articulated Total Body) program, GEBOD. The properties of bones and muscles are obtained by the way of scaling from adult human model. To verify the developed human model, ROM simulation and sled test is conducted. Developed human model can be effectively applied to the evaluation of human injury in crash situation and development of child restraint system. The explicit finite element program $PAM-CRASH^TM$ was used to simulate six-year old child human model.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.3
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pp.145-154
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2003
Occupant simulation models have been used to study trends or specific design changes in several typical crash situations. The ATB, Articulated Total Body, was developed and used to predict gross human body responses to vehicle crashes and pilot ejections. Since the ATB source code is open to public, the user can add their own defined modules and functions. The introduction of seat belts into cars significantly decreased the injury risk of passengers in frontal impacts. In this paper, a new seat belt model was developed and implemented into the ATB. For this purpose, a subroutine of the new seat belt was constructed. A force-deflection function was added to replace an existing function to consider energy absorption. The function includes hysteresis effects of the experiment data of the loading and unloading parts of the seat belt load-extension curve. Moreover, this belt model considers a slip between ellipsoid and belt segments. This paper attempted to validate the ATB program which includes the subroutine of new belt models comparing with the real car frontal crash experiments and MADYMO frontal models. The analysis focusses on the human movement and body accelerations.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1990.04a
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pp.140-150
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1990
Further developments on a dynamic biomechanical model are presented to assess musculoskeletal stresses and human responses. The model being developed is an extension of the Articulated Total Body (ATB) Model, originally developed by Calsapan Corp. for the study of human dynamics during automobile crashes, later adopted to the U.S.Air Force to simulate the reactions of aircrew personnel to such forces typically encountered in various phases of flight operations. Further refinements were introduced by Freivalds and Kaleps(1984) to account for a human neuromusculature. In this study, modelling of active neuromusculature was described and simulations of whole-body human motion were performed using the ATB Model. It indicated the potential of using a muscularized biomechanical model coupled with CAD capabilities to simulate human responses in a variety of industrial settings as well. This will serve as a basis of incorporating computer aided design methods into a muscularized biomechanical models.
The finite element modeling of small female occupant for crash simulation is presented in this paper subsequently to the part I of articulated rigid body model. The limbs and internal components are additionally modeled by joining them to the articulated rigid body model for predicting the crash injuries such as bone fractures and joint dislocations. The behavioral characteristics of each limbs and internal components were validated against available cadaveric test results. Accordingly, the human model proposed in this paper could be utilized for the investigation of impact injury mechanism and further complement the lacking biofidelity of current crash dummy.
Making good predictions about the outcome of one's actions would seem to be essential in the context of social interaction and decision-making. This paper proposes a computational model for learning articulated motion patterns for action recognition, which mimics biological-inspired visual perception processing of human brain. Developed model of cortical architecture for the unsupervised learning of motion sequence, builds upon neurophysiological knowledge about the cortical sites such as IT, MT, STS and specific neuronal representation which contribute to articulated motion perception. Experiments show how the model automatically selects significant motion patterns as well as meaningful static snapshot categories from continuous video input. Such key poses correspond to articulated postures which are utilized in probing the trained network to impose implied motion perception from static views. We also present how sequence selective representations are learned in STS by fusing snapshot and motion input and how learned feedback connections enable making predictions about future input sequence. Network simulations demonstrate the computational capacity of the proposed model for motion recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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