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J-GLOBAL ID：200902230377896030   整理番号：09A0658904

Bayesおよびニューラル・ネットワークを用いたEMGに基づくヒューマン-ロボット・インタフェイスへのハイブリッド動作識別法

A Hybrid Motion Classification Approach for EMG-Based Human-Robot Interfaces Using Bayesian and Neural Networks

著者 (3件)： BU Nan (National Inst. Advanced Industrial Sci. and Technol., Tosu, JPN) ,  OKAMOTO Masaru (Hiroshima City Univ., Hiroshima, JPN) ,  TSUJI Toshio (Hiroshima Univ., Higashi-Hiroshima, JPN)
資料名： IEEE Transactions on Robotics  (IEEE Transactions on Robotics)
巻： 25  号： 3  ページ： 502-511  発行年： 2009年06月 
JST資料番号： B0936C  ISSN： 1552-3098  CODEN： ITREAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： EMG(筋電図)に基づいた動作の識別に関するロバスト性と信頼性を改善するために,動作予測のためのBayesネットワーク(BN)を利用したタスク予測モデルを提案した。このタスクモデルは,事前の動作に関する情報を与えられるとそのタスクに関係した動作の発生確率を予測するもので,BN動作予測に基づいてハイブリッド動作識別の枠組も開発した。確率的ニューラルネットワーク(NN)を用いると,動作予測だけでなくEMG信号も同時に分類されるので,このNN分類子の出力をBNによる動作発生確率と結びつけて,制御のための動作コマンドを生成する。その結果,提案した動作識別枠組を用いて識別性能が強化され,動作コマンドのロバスト性および信頼性が向上すると考えられる。実験によってそれを実証した。

シソーラス用語： 福祉ロボット ,  ヒューマンインタフェイス ,  筋電図 ,  ネットワーク ,  *動作 ,  認識 ,  ニューラルネットワーク ,  予測 ,  *動作認識 ,  ロボット
準シソーラス用語： Bayesネットワーク ,  *人間-ロボットインタフェイス ,  *動作識別 ,  動作予測

分類 (1件)： ロボット工学一般  (IC04011S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラル・ネットワーク ,  EMG ,  ロボット ,  インタフェイス ,  動作識別