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J-GLOBAL ID：201702256780903203   整理番号：17A1392922

機械的センサに基づいた下肢運動の意図パターン認識【Powered by NICT】

Intent pattern recognition of lower-limb motion based on mechanical sensors

著者 (4件)： Liu Zuojun (School of Control Science and Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China, and also with the Engineering Research Center of Intelligent Rehabilitation, Ministry of Education, Tianjin 300130, China) ,  Lin Wei (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Case Western Reserve University, Cleveland, OH 44106, USA) ,  Geng Yanli (Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China) ,  Yang Peng (Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China)
資料名： IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica  (IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica)
巻： 4  号： 4  ページ： 651-660  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2424A  ISSN： 2329-9266  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： 下肢運動の規則性に基づいて,本論文で提案した大腿義足のための意図パターン認識アプローチ。筋電図U EMG Uに基づく認識器の欠陥を改善するために,著者らは下肢運動の意図パターン認識のための純機械的センサ構造を開発した。センサシステムは,加速度計,補綴ソケットに搭載されたジャイロスコープ,唯一の下部に据付けられた二圧力センサから構成されている。補綴の制御における遅延を補償するために,立脚相の信号は遊脚期における地形と速度を予測するために使用した。特に,意図パターン認識は,歩行速度と地形のカルテシアン積に従ってクラス内相関係数U ICC Uを利用している。さらに,センサデータはDempster-Shafer U BC理論を介して融合した。また隠れMarkovモデルU HMM Uを用いて,前段階の関連したリアルタイム運動状態を認識することである。提案した方法は,異なる地形,平地,階段上昇,階段下降,アップとランプダウンを含む歩行の補綴ユーザU BC S意図の推論が可能である。実験は,意図パターン認識器は95.8%の割合を有する五つの典型的な地形モードを同定することができることを示した。本研究の結果は,駆動大腿義足の制御性能を本質的に向上させると期待されている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *パターン認識 ,  隠れMarkovモデル ,  ジャイロスコープ ,  相関係数 ,  加速度計 ,  *センサ ,  圧力センサ ,  補綴 ,  *下肢 ,  筋電図 ,  ソケット
準シソーラス用語： 歩行速度 ,  遊脚 ,  センサシステム ,  大腿義足 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 下肢運動 ,  意図 ,  パターン認識