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J-GLOBAL ID：201702281032413086   整理番号：17A1779781

EMG角神経回路網モデルを用いた持ち上げ動作における体重変化のもとでの肘運動意図の推定【Powered by NICT】

Estimation of elbow motion intension under varing weight in lifting movement using an EMG-Angle neural network model

著者 (3件)： Luh Guan-Chun (Department of Mechanical Engineering, Tatung University, Taipei City, Taiwan, ROC) ,  Cai Jhih-Jie (Department of Mechanical Engineering, Tatung University, Taipei City, Taiwan, ROC) ,  Lee Yi-Sheng (Department of Mechanical Engineering, Tatung University, Taipei City, Taiwan, ROC)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMLC  ページ： 640-645  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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)-角神経回路網は本研究におけるsEMG信号から持ち上げ作業における肘の動きを推定するために構築した。運動条件を六つの異なる量と無負荷によって変化する。予測角は2自由度駆動外骨格の制御信号として利用することができた。十六チャネルEMG生データセットは二商業的ウェアラブルMYOジェスチャarmbandsから取得した。信号を分割し,FIRフィルタを用いた整流とフィルタリングされたEMG信号の特徴を抽出した。その後三層BPNN(逆伝搬ニューラルネットワーク)は,肘関節角度を予測するように訓練した。最後に実験は開発したアーキテクチャの実現可能性を評価するために実施した。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： 自由度 ,  肘関節 ,  筋電図 ,  FIRフィルタ ,  *神経回路網 ,  計算機アーキテクチャ ,  外骨格 ,  フィルタリング ,  予測 ,  制御信号
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  身振り ,  ウェアラブル ,  持ち上げ作業 ,  *神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (8件)： EMG ,  神経回路網モデル ,  持ち上げ ,  体重変化 ,  肘 ,  運動 ,  意図 ,  推定