Summary
プロトコルは、フィールド内の歩行者の行動と結果の構造応答のシミュレーションの特徴付けのために提示されています。フィールド・テストは、その場で参加者の間で速度と同期ペーシングレートに識別することを示している人為的な負荷のシミュレーションと検証のための不可欠な入力を構成しています。
Abstract
細身で軽量な構造のため、振動保守は、多くの場合、重要な設計要件を構成する、懸念事項です。デザインは人為的な負荷の下での動的性能に支配して、強い需要は、現在利用可能な負荷モデルの検証と洗練のために存在します。現在の貢献は、フィールドでの歩行者行動の特徴付けのための3D慣性モーショントラッキング技術を使用しています。技術は、まず、対応する床反力の同時登録を実験室実験で試験されています。実験では、歩行者ならびにそのようなジャンプやボビングのようなリズミカルな人間の活動が含まれます。登録された運動活動の時変ペーシングレートの識別を可能にすることが示されています。一緒に人の体重と文学で利用可能な一般化力モデルを適用して、識別された時変ペーシングレートは、charにできます人為的な負荷をacterize。また、無線動作トラッカー間で時刻同期は、参加者間の同期速度を特定することができます。その後、技術が人の動きと誘導される構造振動の両方が登録されている実際の歩道橋上で使用されています。特徴でフィールド歩行者の行動が誘発される構造応答をシミュレートするために適用することができる方法を示しています。 その場で識別されたペーシングレートと同期率は人為的負荷のシミュレーションと検証のための不可欠な入力を構成することが実証されています。提案された方法論の主な潜在的なアプリケーションは、人間の構造の相互作用現象の予測と実際の交通状況における歩行者間の相関に適したモデルの開発です。
Introduction
効率の経済的需要と（新）材料の増加する強さによって駆動さ、建築家やエンジニアは、これまで長く背が高く、軽量化構造を構築するために限界に挑戦しています。一般的に、光と細身の構造は、実行中または跳躍、このようなウォーキングなどの一般的な人間活動の支配的なスペクトル内にある一つ以上の固有振動数を持っています。 （近）共鳴励起の対象となる可能性が高い、彼らは1妨害、あるいは有害な振動が生じ、多くの場合、人間の動きに過度に応答します。これらの細身で軽量な構造のため、振動保守は、多くの場合、重要な設計要件を構成する、懸念事項です。
人間の動きと、得られた床反力（GRFS）は、通常、実験的に実験室条件で識別されます。 「保守的」であると仮定されているもの - - 現在、デザイナーはに頼ることを余儀なくされている同等リットルシングルの人の力の測定値からアップスケールOADモデル、。デザインは高い群集密度下での動的性能に支配して、強い需要は、現在利用可能な負荷モデルの検証と洗練のために存在します。
現在のプロトコルは、歩行者の自然な動きの特徴づけのための3D慣性モーショントラッキング技術を採用します。なお、この情報は、歩行者だけでなく、対応する誘導された負荷の間の相関を定義するために使用することができる方法を示しています。次のステップにおいて、特徴付け歩行者の挙動を数値誘起構造応答をシミュレートするために使用されます。登録された構造応答との比較は、例えば 、行方不明人間構造の相互作用現象の影響を定量化することを可能に起因する歩行者の存在に減衰を追加します。方法論は、実際の歩道橋構造応答と額面の運動に本格的な実験のために例示されていますticipantsが同時に登録されています。
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Protocol
すべての手順は、ルーヴェンカトリック大学の大学病院の倫理委員会によって承認された、各被験者は、参加前に書面によるインフォームドコンセントを与えました。
1. 3Dモーショントラッキング：設定とデータ集録
- 個々のセンサが完全に（ 図1A）を充電されていることを確認してください。この工程は、約1時間を要するが、実際の測定の前の日に行うことができます。メーカーの充電プロトコルに従ってください。
- MTマネージャ-データ収集2：
- （すべてのワイヤレスマスタを有効にします>ワイヤレス設定）センサとの無線接続を有効にして、所望のサンプル・レートを指定します。
注：歩行者の行動の正確な特性を可能にするために、少なくとも60ヘルツのサンプリングレートをお勧めします。個々のセンサレコード3D線形加速度、角速度（アース）磁場及び気圧データ。 - 動作モードを有効にして、測定モードを開始します（すべてのワイヤレスのマスターで測定を開始>ワイヤレス設定）約1分間センサーをゆっくりと動きを作ります。
- すべてのアクティブセンサ（[表示]> [表示]> [慣性データ）の慣性と磁気データを表示します。静止しながら、センサーの向きはチャンスをしない、ことを確認してください。
注：固定センサの姿勢変更は、それによって、不正確な方位情報を磁気的に乱れた環境を示しているとなります。
- （すべてのワイヤレスマスタを有効にします>ワイヤレス設定）センサとの無線接続を有効にして、所望のサンプル・レートを指定します。
- オリエンテーションリセット：実験（ 図1B）2のグローバル参照フレームを定義する（向きをリセット]> [オブジェクト/見出しリセット）オブジェクト/見出しリセットを適用します。
- （COM）は、第5腰椎（ 図1C）の高さに位置する質量の車体中心のできるだけ近くにセンサーを配置します。 sの各参加者にしっかりと強固に単一のセンサを固定peciallyクリックでフルボディストラップ（ 図1C）を設計。
- 記録データは、必要に応じて。
- 関心（開いているファイル）のレコードを読み込み、書き出し設定（ツール>設定>輸出）を指定し、その後の分析2（[ファイル]> [エクスポート]）のデータを加速度（姿勢行列）をエクスポートします。
2.フォースプレート：セットアップと構成
注意：本工程は、GRFSを登録するフォースプレートのアプリケーションについて説明します。歩行/人が関与している実行する場合には、フォースプレートやトレッドミル計装一連の後続のステップ3により誘導される負荷を登録するために使用される、プロトコル自体が類似しています。
- フォースプレートがしっかりと実験室の床面（ 図2）に固定されていることを確認してください。
- デバイスおよび取得の設定を4（NDIオープンキャプチャを設定]> [データ]> [デバイスの設定]>セッティNGS）。適切な「ゲイン」と「サンプルレート」を選択します。 4を必要に応じて、外部トリガ設定を構成し、確認してください。
- 所望の精度と関係するロード・タイプに応じて、ゲイン、サンプル・レートを選択します。本出願のために、128（最大フォース4879 N）とサンプル・レート200 Hzでのゲインを使用しています。
- 開始と終了の空のフォースプレートと各試行を：フォースプレート風袋時の空（NDIオープンキャプチャ]> [データ]> [デバイスの設定]> [設定]> [風袋引き）。
- 各試験の前と後のフォースプレートの上に置き既知の重量を：確認のため。
注：本出願は、5 kgを質量しかし、他の周知の硬質塊（> 2のkg）での使用が同様にこの検証試験を提供することができ、使用されます。 - 必要に応じて、GRFのデータを記録し、保存します。その後の分析の4のためにGRFSをエクスポートします。
構造ACCELE 3.測定食料
注：本手順は、構造上の1つまたは複数の関連する場所での構造振動を収集することを目指しています。本出願は、構造加速度を登録するGeoSIG GMSレコーダ（ 図3）を用います。関与するアプリケーションのための適切な特性を有する他のセンサの種類は、同様に適用することができます。
- 個々のセンサが完全に充電されていることを確認してください。この工程は数時間かかることが、実際の測定の前の日に行うことができます。メーカーの充電プロトコルに従ってください。
- 必要に応じて、（磁石を使用して、 例えば、）一次構造への適切な固定を提供、レベルセンサーと：一次構造の所望の位置にセンサーを取り付けます。
注：個々のGMSレコーダー（> 6キロ）と関係する低周波振動（<6ヘルツ）の高質量を与え、追加の固定は、この場合には必要ではなかったです。 - ジオのためDASデータ収集5：ワイヤレスGMSネットワークやセンサ5との接続を設定し、有効にします。時刻設定と同期設定を確認してください（必要な場合）（右>センサーの詳細情報をクリックします）。
- 目的の場所にセンサーを置き、グローバルな基準フレームとの契約でそれらを平準。
- GEODASデータ収集5の場合：記録されたデータをエクスポートし、その後の分析のために（右センサー>計測器制御>リクエスト>ユーザー要求> GETEVT 5の送信をクリックしてください）。
制御された実験室環境での4.実験
- （セクション1で説明したように）追跡/セットアップ3Dモーションを設定します。
- 設定/セットアップ・フォースプレート（セクション2で説明したように）。
- 動作中：視覚的に自分の動作モードを確認するために、無線慣性センサーとフォースプレートの両方のリアルタイム測定を確認。
- participを確認して下さいフォースプレート上にステップと、少なくとも30秒間、まだ立ってアリ：これは、個々の重みを識別することができます。
- メトロノーム信号を設定します。希望するリズム、 すなわち、基本強制的周波数を選択します。
注：メトロノーム信号は簡単に無料のオンラインまたはスマートフォンのアプリケーションを使用して設定することができます。 - フォースプレートと無線慣性センサの両方のデータの記録を開始。
- 所望の活性を開始するために参加者を確認する：歩行、メトロノーム信号によって示されるように（ 図4参照）ジャンプまたは（標的にペーシング）の速度で浮き沈み。
- 荷重サイクル、 例えば、ステップ、ジャンプやボビングサイクルの選択された番号を記録します。フォースプレートを下車する参加者を確認して下さい。
注：検証の目的のために、これらのアンロードの条件でいくつかの追加の記録時間を考慮することをお勧めします。文献では、Cに必要な最小数の負荷サイクルについての明確なコンセンサスはありませんサイクル・ツー・サイクル6変動性haracterize。経験と[6]で提示研究に基づいて、ここで紹介する研究では、最初と最後の5負荷サイクルは試験の開始時と終了時に装荷パターンの不規則性を除外するために、さらなる分析から除外されることにより60連続サイクルを考慮します。
その場5.実験
- （セクション2および図5を参照）/セットアップに参加者の動きを追跡する3D慣性センサーのネットワークを設定します。
- /セットアップに構造的な加速度を登録する無線加速度計のGMSのネットワークを設定します（セクション4を参照）。
- 動作中：（視覚的に）自分の動作モードを確認するために、無線慣性センサのリアルタイム測定を確認。
- 必要に応じて、関係する測定システムを同期することを可能にする明確なプロトコルを定義します。
注：関係する場合は、この手順が必要ですデータ収集システムは、トリガまたは共通チャネルの欠如に起因する直接同期することができません。後者は、 その場での実験（5.1および5.2） にに適用されるワイヤレス計測システムの場合です。したがって、明確なプロトコルは、データセットをオフラインで同期させることができ、サイト上で採用されています。本出願では、関与する測定システムが関与する測定システムの各々の少なくとも1つのセンサにより登録された各試験の開始時と終了時に同じイベント、 すなわち、衝撃の登録を通じて同期されます。適切に整列時間ベクトルはその後、これらのイベントのオフラインアライメントを介して取得されます。 - メトロノーム信号を設定します。 その場で 、対象となるビートを増幅するためのメガホンを使用する必要があります。
- 実験の再現性を確認するための試験の十分な数を収集します。経験に基づいて、著者らは、TRが少なくとも3、好ましくは4を記録することをお勧めIALS。
6.データ解析
- 前処理は、必要に応じて関係する機器の生データ：そのような無関係な高周波貢献と測定ノイズのような望ましくない影響を除去するために、適切なフィルタを適用し、製造業者のプロトコルに従って、関連する時間ウィンドウを保持しています。
注：フィルタ特性は、用途に応じて選択されるべきです。本研究では、MATLAB信号処理ツールボックス7は、関連するすべての信号に対して20Hzでカットオフ周波数を有するローパスフィルタリングを実行するために適用されます。 - 各参加者の場合：計算は、離散フーリエ変換は、MATLAB Signal Processing Toolboxの7を使用して重心の登録加速度の変換および得られたスペクトルにおける基本波の支配的なピークの周波数と平均負荷周波数を特定します。
- 負荷サイクルのうちのいずれか2つ名目上同一のイベント間の時間を特定します詳述された方法[3]またはPediVib MATLABツールボックス8のlc_timingツールを使用しての
- データベクトル（lc_timing>ロード）をロードします。
- サンプリングレートを指定し、平均負荷周波数を推定します。必要に応じて、該当する時間ウィンドウを指定します。名目上同一の事象、 すなわち、負荷サイクル（> Saveをlc_timing）の識別されたタイミングを保存します。
- （6.3で識別される）、その後の負荷サイクル間の平均時間の逆数として平均負荷周波数を計算します。
- 実験室での実験のために：結果の床反力と各個人の重心に登録加速度の両方のために6.3で詳述した手順を適用します。
注：この手順では、GRFSを直接測定することができないでその場での実験のために適用される手順の検証として機能します。詳述された方法は、[3]を示すかの時変ペーシングレート歩行者は、個々の重心付近に登録加速度および結果としてGRFSの間の関係を特徴づけることによって同定することができます。 - その場での実験のために：各個体の重心に登録加速度6.3に詳述した手順を適用します。
構造応答の7.シミュレーションと解析
注：以降の手順は、MATLAB 7を使用して実行されます。 9（歩行）Li らによって定義されたの人為的な力は一般負荷モデルを適用することにより決定され、バッハマン：構造応答はPediVibツールボックス、作者8によって開発されたMATLABのツールボックス（ 図6）を用いて計算されますら 1（ジャンプ、実行し、破壊行為ロード）、およびモーダルで処方される構造モデルは10を調整します。付属のマニュアルでは、明確に説明するチュートリアルが含まれて以下の手順を実行します。
- 構造応答のシミュレーション
- 自然周波数、モーダル減衰比、質量正規化モーダル変位、対応するノードの座標（PediVib>構造パラメータ>新規）：試験構造のモーダルパラメータを定義します。視覚モーダル入力情報（PediVib>構造パラメータ>表示）を確認します。
- 歩行者の特性と対応する誘導された負荷を定義します。負荷の種類、重量、パス/位置、平均ペーシングレート、各負荷サイクルの開始を歩く（PediVib>シングル歩行者>新規）。関係する参加者のためのシミュレートされた構造応答を実行し、保存します。視覚結果（PediVib>シングル歩行者>表示）を確認します。
- 、すなわち 、個々の応答の重ね合わせを介して対応するベクトルの総和を全構造応答を計算し、測定された構造応答と結果を比較します例えば、測定され、シミュレートされた構造応答を表示する図を作成することもできます。
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Representative Results
まず、個人の重心付近に登録加速度が結果としてGRFSを特徴付けるために使用することができる方法を示しています。結果は歩行個々の3のためにここで説明されています。完全に同等の観測は、ときにリズミカルな人間の活動、 すなわち、ジャンプやボビング作られていると考えられている。 図7 のショーの連続垂直足の力の振幅スペクトルことと歩行者の重心付近に登録されている対応の加速度レベルを定性的に非常に似ています、 すなわち、形状及び周波数インチ活動の平均ペーシングレートは、これらのスペクトルの最初の支配的なピークの周波数として同定することができます。登録GRFSおよびCOMの加速度の分析は、同じ平均ペーシングレートは、±0.1％まで同定され、このような方法であることを示しています。続いて、名目上同一のイベントのタイミングは、FRが同定されそれぞれ、GRFSおよびCOM近い加速度オム。この手順は、GRFSとCOMの加速度がそれぞれ、地球（グラム= 9.81メートル/sec²）の人と重力の重量に正規化され、図8に示されています。異なる試験の分析は、このように、各サイクルの期間を示し、従って、活動の時間変化ペーシングレートは、より低い95％信頼区間を用いて人物の重心の加速度から識別することができます登録GRFSから識別されるものと比較して3％3（ 表1参照します）。初期ローディングサイクルの開始時間のほかに会計、すべての荷重サイクルの開始を計算することができます。
次に、この情報はPediVibツールボックス8を用いGRFSをシミュレートするために適用される。 図9は、測定されシミュレートされた間の小さな定量的および定性的差異を可視化縦シングルステップ足の力。これらの小さな相違は、文献9で定義され、対応する歩行速度のために考慮人の平均垂直シングルステップ足の力を加えることによって最小化することができるように一般化されたシングルステップ負荷モデルを適用した結果です。しかし、直接的な力の測定は、一般的に、その場での実験に関わる人のため利用できません。さらに、ペーシングレートにおける小さな変化と比較して、力の大きさや接触時間の小さな変化に誘発される構造的な応答の感度はneglegible 3,11と考えることができる。 図9はまた、従って足跡のタイミングことを示し、そして、時変ペーシングレート、正確に歩行者の登録運動から識別される。 図10にシミュレートし、測定GRFSの振幅スペクトルを示します。排他的にコンプしている完全に周期的な力とは対照的に、ステップ周波数の高調波のosed、ペーシングレートの小さな変化は、支配的な高調波12,13の周りの力の分布につながります。アカウントに識別される変数ペーシングレートを取ることによって、これらの狭帯域力がシミュレートされた力（ 図10）にも存在します。 2つのスカラー量は、その後、測定された振幅スペクトル間の類似性を表すために使用され
そして、シミュレートされた力
：（1）リニア順位または相関
[ - ]これは0と1の間、1は完全な相関を反映するために変化し、（2）正規化された2ノルム[％]： 
振幅スペクトルは、FRに比較されequency範囲の低周波土木構造物（0-10ヘルツ）に関連する。以上0.96の高い相関係数が発見された図10に示す図 。完全に周期的であることが歩行動作を仮定すると、0.5未満の線形相関に生じます。正規化された2ノルムは、この残りの不一致は、主に一般的なシングルステップの負荷モデルを適用した結果、約20％です。参考のために、GRFSが識別平均シングルステップ歩行荷重でシミュレートされた場合、相関は150まで増加し、実際の登録された力に対して、対応する2-ノルム未満8％まで減少することに留意されたいです。このように、異なる試験の分析は、一般的な負荷モデルに基づくシミュレーションと識別された時変ペーシングレートは、人間の動きによって誘発される不完全な現実のGRFSの良い近似を可能にすることを示しています。
私個々の誘発される負荷の特性にn個のほか、ワイヤレスモーショントラッカーの時刻同期は、参加者間の同期率を分析することができます。同期レート
[ - ]は次のように定義されています。 
ここで、T S [sec]が活動の期間であり、ΔtのS [sec]が異なる参加者のサイクル間の時間シフトです。同等の負荷サイクルが関与していると、この同期レートのみ該当します。 [ - ½TS <T <T +½TS T]時間がΔtのsは 、したがってのみ関連する時間窓内で発生するサイクルのために考慮されているシフト。結果として、同期速度ゼロと団結の間で変動することができ、これにより、後者は完全な同期を示しています。この手順は同じステップ周波数は、メトロノームを使用して課されるために6歩行者を含む実験のために示されている（ 図5Bを参照）。 図11Aは 、単一の垂直線によってすべての参加者の各負荷サイクルの識別された開始を表します。ラインを一致、最初の40秒の間に観察されるように、同期の高い割合を示しています。散乱線は、考え裁判の50と60秒の間に観察されるように、参加者の間での同期の低レートまたは損失を示しています。同様の観察は、識別時変ペーシングレートが誘導垂直荷重をシミュレートするために適用され、対応する同期速度と図11Cと11Dを示す図11Bから作製することができます。
最後に、プロトコルは、詳細な分析を実行するために適用されますEekloの歩道橋上で、人間の活動によって誘発振動の（ 図5を参照）。 図12は、構造体の最初の6つのモードのモーダル特性を示します。実験は、人々がジャンプとペーシングレートメトロノームによって課される基本または第二の固有周波数をターゲットにしてボビング、3を歩い伴います。構造物の応答は5三軸センサー（ 図3と図5（b）を参照）を使用して登録されています。続いて、測定された構造応答は構造の較正された数値モデルを占める数値シミュレーション、実験的に同定されたモーダル減衰比と特徴付けインフィールド歩行者の行動と比較されます。
まず、その結果、ステップ周波数の最初の（F S = F 1と一致するように選択される6歩行者を伴う実験のために議論されています（F S = F 2/2 = 1.49 Hz）で。歩行者は、（ 図12参照 ）は、それぞれ、第一及び第二のモードの励起を最大にするために構造体の長手方向の軸に対して非対称（全て一つずつ並ん）又は対称的に（2つずつ）配置されています。参加者の実際の不完全な歩行動作の影響を説明するために、構造的な応答は、最初の完全に周期的な歩行力を想定し予測されます。第二に、イントラおよびインター者の変動性は、また、それによって識別された時変ペーシングレートと、歩行者の間で真の同期を考慮することによって考慮されます。
図13Aが f 2月2日を対象とペーシングレートで、2つずつを歩く人のためのミッドスパンで測定し、シミュレートされた垂直加速度を示します。目図は、歩行動作を完全に周期的であると仮定される場合、構造応答は4倍以上に過大評価されていることを示しています。予測振動レベルが3倍であるが、真の不完全な歩行動作の会計処理が大幅測定された応答との合意を向上させます。
図13Bは、F S = F 1を対象とペーシングレートで、ブリッジの一方の側に歩く人のためのミッドスパンで測定し、シミュレートされた加速度を示します。この場合には、ミッドスパンで登録シミュレー横応答が提示されている、 すなわち、第一モードの支配的な成分。 図13Bは、加速度のピーク値が、移動力モデルが適用され、完全に周期的な歩行動作を想定した場合いることを示し応答が2倍に過大評価されています。 MEAの減少sured加速度による歩行者の低減同期約40秒後に観察されます。同定された時変ペーシング率を占める場合にも同様の傾向がシミュレートされた応答に反映されています。で測定された応答を持つ方が良質な合意に後者のリードは、しかし、まだ少し過大評価します。
14および図 15は、それぞれ、ジャンプやボビングを伴う測定およびシミュレート構造応答の同様の比較を提示します。再び、人為的な負荷が完全に周期的であると仮定されている場合、構造応答が非常に過大評価されていることが観察されます。同定された時変ペーシングレートの会計処理測定された応答を持つ方が良質な合意に至ります。
測定とシミュレートさstructu間の残りの不一致RAL応答は、（a）は、構造的挙動および（b）は歩行者誘導性の負荷に関するモデルにおけるエラーに起因する可能性があります。構造モデルを含む、主要な不確実性は、モーダル減衰比に関するものです。しかし、SSI-COV 14から得られたモーダルパラメータの共分散はほかに、自由減衰はモーダル減衰比はほとんど振動振幅3に依存しないことを示す分析し、低かったと。歩行者の励起に関しては、同定された時変ペーシングレートは、小さな違いが原因で一般化力モデルのアプリケーションに発生する可能性があることにより、実際の不完全な歩行動作の近似です。予測と13-15が顕著である。図中の測定された応答との間の振幅の差は、単にこれらの残りの不確実性に起因することはできません。これは、しかしながら、結合されたヒト構造SYの動的特性の変化に、すなわち 、増加した減衰によって説明することができます空の構造のものに比べてステム。しかし、関与時変ペーシング率を占めたこれらのヒト-構造相互作用（HSI）効果10,15-17に起因している残りの不一致を定量化することができます。このように、ここで紹介する方法は、HSI-効果の人為的な負荷の検証と定量化のための不可欠な入力を提供します。
図1（A）Xsens -複数の無線慣性単位からなるMTW開発キット方位基準フレーム、及び（C）を定義するように設計された（MTWの）2、（B）プラットフォーム特別に設計され、クリックでフルボディストラップ2。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図2. プレート4は、ジャンプ中にGRFSを登録するために加えられた力/ボビング。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図3. ワイヤレス三軸Geosigセンサ5は、構造の加速度を登録するために適用される。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図4. <人間のリズミカルな実験を伴う研究実験用strong>の構成設定。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図5（A）Eeklo歩道橋と6参加者の（B）同期歩行（この図は、[3]から変更されている）。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
PediVibツールボックス8 6図は、 人為的振動をシミュレートするために適用されます 。= "https://www.jove.com/files/ftp_upload/53668/53668fig6large.jpg"ターゲット= "_空白">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図7（A）垂直GRFS（左右の足の合計）と（B）重心の近くに対応する加速度レベルの線形スペクトル（この図はから変更されている[3]）。 表示するには、こちらをクリックしてください。この図の拡大版。
図8.重心近くに正規化（AC）垂直シングルステップ（破線）と連続（固体）GRFS（BD）正規化された加速度そして、（AB）GRFS（固体）とCOM（破線）に近い加速度から名目上同一のイベント（縦線）の識別されたタイミング（この図は、[3]から変更されているが）。 拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。この図の。
図9.正規化測定（固体）および歩行時にシミュレート（破線）垂直GRFSを対応する（この図はから変更されている[3]）。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図10。
図11. 6歩行者の識別された歩行動作：（グレー）左と右（黒によって誘導される（A）単一の垂直線（B）の同期速度、および（CD）で示されるすべての人の各ステップをシミュレートし、対応する垂直力）足（この図は、[3]）から変更されている。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
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Eekloの歩道橋の最初の6つのモードの 図12. 実験的に同定されたモーダルパラメータ：1 = 1.71 HzのF（A）モード1（ξ1：自然周波数（f j）は 、減衰比（ξjの）とモード形状をモーダル= 2.3％）。 （B）モード2（F = 2.99 Hzで、ξ2 = 0.2％）。 （C）モード3（3 F = 3.25 Hzで、ξ3 = 1.5％）。 （D）モード4（4 F = 3.46 Hzで、ξ4 = 3.0％）。 （E）モード5（5 F = 5.77 Hzで、ξ5 = 0.2％）。及び（F）モードでは、6（6 F = 5.82 Hzで、ξ6 = 0.2％）。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
ペーシングレートで2により（A）2を歩く人のためのミッドスパンで図13の加速度は、ペーシングレートf S = F 1でF S = F 2月2日及び（B）1つのファイルにをターゲット：測定（黒） その場で識別されたペーシングレート（灰色）がなく、（青）との応答を予測（この図は、[3]から変更されている）。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図14（A）は、f S = F 2月2日を対象とペーシングレートでジャンプする人のためのミッドスパンでの加速お よび（
図15を対象とペーシングレートでボビング人のためのミッドスパンでの加速度（A）は、f S = F 2月2日及び（B）は、f S = F 1：測定（黒）とせずに予測された応答（灰色）とで（青） その場で識別されたペーシングレート。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
| 歩行速度 | ステップ周波数 | ＃ステップ | 重心 |
| 【キロ/時] | [Hz]と | [ - ] | 2σ[％] |
| 3.0 | 1.55 | 166 | 2.8 |
| 3.5 | 1.68 | 178 | 2.3 |
| 4.0 | 1.75 | 1.82 | 2.1 |
| 4.5 | 1.85 | 182 | 2.0 |
| 5.0 | 1.92 | 193 | 2.1 |
| 5.5 | 2.00 | 215 | 2.0 |
| 6.0 | 2.06 | 217 | 2.1 |
各試験について 表1：diffe歩行速度、平均ステップ周波数を借り、登録ステップの数およびCOMの近くに登録された動きに基づいて、各段階の識別された開始の95％信頼区間（このテーブルは、から変更されている[3]）。
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Discussion
人間の動きとGRFSを結果としては、通常、力プレートは、このような中古Vicon 18とCODA 19とインストルメントトレッドミルだけでなく、光学式モーションキャプチャ技術の応用によって識別されます。これらの技術の適用は、しかしながら、実験室環境に制限されます。この欠点への答えでは、多くの繰り返しと中断のないサイクルにわたって「天然」の人の行動の測定を可能にする革新的な技術の可能性は、現在20を検討されています。代替技術は、感圧インソールシステム21または計装靴22の使用を含みます。これらのシステムは、例えば 、トランク運動20の構造上の接触力の直接測定を可能にするが、一般的に垂直成分のみを産出し、世界的な身体動作をキャプチャしません。別の歩行技術が組み合わされた磁気慣性センサを採用し、 すなわち、加速度計20,23 例えば 、軟組織アーチファクト24、接続性を、）遭遇しているが、それは人為的荷重の間接的な特徴付けのためだけでなく、個人、グループと群衆行動の分析のための大きな可能性を提供しています23,24。本研究では、運動科学、エンターテイメント産業のために開発された3D慣性モーショントラッキング技術が検討され、方法論は、人間の動きとその結果GRFSのインフィールド特徴付けのために開発されています。
ここで紹介する方法の第一の必須のステップは、人間の動きとGRFSが同時に登録されている実験室条件下での総合的な実験的研究で構成されています。このデータセットは、焦点の人間活動のそれぞれのためのペーシングレートと個人の関連セットを含むべきです。その後、このデータセットはregisteの関係を特定するために適用することができます参加者とその結果GRFSの赤動き。次に、手順は、登録された動きと対応GRFS両方から各負荷サイクルの名目上同一のイベントのタイミングを同定するために開発することができます。このようにして、これらのデータセットは、人為的な負荷を特徴付けることを目指し手順の検証として働くが、また、対応する精度を定量化することを可能にするだけでなく。
第二に、関与する測定システムとの間の同期が非常に重要です。後者は、好ましくは、単一のデータ取得システムまたは共有トリガーチャンネル2を使用することによって達成されます。 （前述したように）適切に設計され、一貫して実行されるプロトコルは、特にその場でのアプリケーションのために、有用な代替として機能することができます。
本研究で説明したように手順が完全に10または12の参加者まで動作します。しかし、参加者の数など、さらにincreaSESとは、従って、ワイヤレス動き追跡装置の数が増加するように、対応するデータ収集システムを大幅に低減するためにサンプリングレートを必要とします。面倒が、測定システムは、次に、データが共通トリガーチャンネルのアプリケーションを介して同期された複数Xsensデータ収集ステーションによって拡張することができます。目的は、より大きなグループと群集の挙動を監視する場合、そのようなビデオ/画像処理などの代替技術の適用が検討され得ます。
その場観察では代表的な運用データのロードに関する詳細かつ正確な情報を得るための唯一の情報源です。さらなる研究は、したがって、大規模なグループと群衆を伴う実際の歩道橋上のフルスケールの測定値が含まれます。本技術は、参加者の自然な歩行動作を識別し、それによって、適切なMの開発のための必須の入力を提供するために適用することができます実際の交通状況における歩行者の間で相関のためodels。また、識別された歩行動作は、現在利用可能な負荷モデルと組み合わせて、誘導された構造応答をシミュレートするために適用することができます。対応する測定構造振動との比較では、このような追加されたダンピングなどの関連人間構造の相互作用現象を推定することにより、例えば 、適用される負荷モデルを検証し、キャリブレーションすることができます。
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Acknowledgments
歩いて個人を含む実験は、運動＆姿勢分析研究所ルーベン（MALL）25と協力して行われています。彼らの協力と支援を深く感謝されています。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| MTw Development Kit + MT Manager Software | Xsens | MTW-38A70G20-1 | Development kit with wireless, highly accurate, small and lightweight 3D human motion trackers and accompanying click-in full body straps. |
| True Impulse Kinetic Measurement System + NDI Open Capture Data Acquisition and Visualization System | NDI Northern Digital Inc. | 791028 | TrueImpulse measures reaction forces exerted by humans during a wide variety of activities. |
| GMS-24 | GeoSIG Ltd | Rev. 03.08.2010 | (Wireless) accelerometers to register the structural vibrations. |
| GeoDAS GeoSIG Data Acquisition System | GeoSIG Ltd | Rev. 03.08.2010 | Graphical MS Windows application running under Windows 9x/NT/2000, providing a software interface between users and GeoSIG recorders GSR/GCR/GBV/GT. |
| PediVib toolbox | KU Leuven | Software interface/toolbox to simulate the structural vibrations induced by pedestrians. | |
| Metronome | A device to indicate the targetted pacing rate of the activity (free applications are available online for pc/laptop/smartphone). |
References
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