超音波センサを用いた人工ニューラルネットワークベースの歩幅予測-靴型計測デバイスによるシミュレーションから実現へ

WIDODO Romy Budhi; WIDODO Romy Budhi; WADA Chikamune

文献

J-GLOBAL ID：201702273284125537 整理番号：17A0437710

超音波センサを用いた人工ニューラルネットワークベースの歩幅予測-靴型計測デバイスによるシミュレーションから実現へ

Artificial Neural Network Based Step-Length Prediction Using Ultrasonic Sensors from Simulation to Implementation in Shoe-Type Measurement Device

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=17A0437710&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=17A0437710&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=F1398A") }}

著者 (3件)： , ,
資料名：
巻： 21 号： 2 ページ： 321-329 発行年： 2017年03月20日
JST資料番号： F1398A ISSN： 1343-0130 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

空間的な歩行パラメータとしての歩幅計測は,医師や理学療法士による患者の歩行条件の決定に役立つ。筆者等は,それが靴型計測デバイスに装着した超音波センサで決定できると仮定した。この目的のために,歩行パラメータを計測する靴型計測デバイスを開発した。筆者等のシステムは,歩幅と圧力分布を効率的に測定することが判った。しかし,筆者等は,靴の存在がセンサの壊れやすさや脆弱性をもたらすことに気がついた。そこで,靴に装着する超音波センサの数,角度,および範囲を再設計し,歩幅予測を明確化した。本稿では,実際の靴で実現した靴型計測デバイスや人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた歩幅予測について論じた。実験結果によれば,超音波センサの数,角度,および位置は,人間のステップ領域の捕捉能力に影響することが判った。そのステップ領域は30度までの足進行角の下で50×70cmである。提案ANNアーキテクチャを採用した歩幅予測パフォーマンスの結果は改善を示した。(翻訳著者抄録)

, , , , , , , ,
, , , ,

人工知能

引用文献 (17件)：

B. Mariani, C. Hoskovec, S. Rochat, C. Büla, J. Penders, and K. Aminian, “3D gait assessment in young and elderly subjects using foot-worn inertial sensors,” J. of Biomechanics, Vol.43, pp. 2999-3006, 2010.
F. Dadashi, B. Mariani, S. Rochat, C. J. Büla, B. Santos-Eggimann, and K. Aminian, “Gait and foot clearance parameters obtained using shoe-worn inertial sensors in a large-population sample of older adults,” Sensors, Vol.14, pp. 443-457, 2014.
C. Wada, F. Wada, K. Hachisuka, T. Ienaga, Y. Kimuro, and T. Tsuji, “Improvement study for measurement accuracy on wireless shoe-type measurement device to support walking rehabilitation,” Proc. of Int. Conf. on Complex Medical Engineering, pp. 471-474, 2012.
S. Ikeda and C. Wada, “Estimation of foot placement during walking by particle filter method,” The 28th Symposia of SICE Sensing Forum Measurement Division, pp. 105-108, 2011 (in Japanese).
R. B. Widodo and C. Wada, “Attitude Estimation Using Kalman Filtering: External Acceleration Compensation Considerations,” J. of Sensors, Vol.2016, Article ID 6943040, p. 24, 2016, doi:10.1155/2016/6943040.

, , , , , ,

前のページに戻る