Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Using switched systems, we model individual driver steering behaviour from a new point of view. This approach allows to incorporate the idea of human motion being built up by an individual and limited repertoire of learned patterns. The identification of the generating subsystem parameters of such individual motion primitives solely on measured output data requires a new identification method. We propose an algorithm using a multi-step model output error criterion and discuss different implementations in detail. We show that this method is capable of tracking real measurement data of driver steering motion trajectories with low model orders and number of switches respectively. The presented method is online-capable. Experimental driving results proof the concept.