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J-GLOBAL ID：201702287865874239   整理番号：17A1393538

パターン分類器選択を用いた多重回帰モデル推定器を用いた比例筋電義手制御【Powered by NICT】

Proportional myoelectric prosthetic hand control using multi-regression model estimator with pattern classifier selector

著者 (3件)： Arafa Mostafa A. (Faculty of Engineering, Mechatronics department, Ain Shams University, 11517 Cairo, Egypt) ,  Awad Mohammed I. (Faculty of Engineering, Mechatronics department, Ain Shams University, 11517 Cairo, Egypt) ,  Tolbah Farid A. (Faculty of Engineering, Mechatronics department, Ain Shams University, 11517 Cairo, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ARSO  ページ： 1-5  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： パターン認識制御方式を用いた筋電義手の同時運動を欠いており,ロボット非天然パターン間運動を行った。sEMG(表面筋電図)信号に比例して手の運動の推定のための回帰モデルの使用は,それ以上の同時的および自然な動きを証明した。本研究の目的は,ロボットハンド運動に対する比例速度制御を導入することである,各指は手の非ロボット性能を達成するためにそれ自身の推定モデルを持っている。各フィンガーは四パターン上の手指の運動をカバーする四回帰モデルを持っている。パターン認識分類器は四手のジェスチャを分類するために訓練し,それに応じて,手指の回帰モデルは分類器意思決定に従って変化することである。市販sEMGセンシングアームバンドは,人工制御システムの開発の後期に使用できることを訓練データの取得に使用した。線形(最小二乗適合モデル)及び非線形(ANN)回帰モデルのためのデータの再現を調べ,ANNは指速度の良好な再現性を証明した。モデルも減少したRMS特徴,選択された特徴は,89.27±1.92%の再現性をもたらすパターンを遂行中の活動筋上で配置される唯一のチャネルに訓練した。これらの結果は,広い可動域の重回帰モデルシステムのロバスト性を実証した。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： ロバスト性 ,  制御系 ,  再現性 ,  パターン認識 ,  *回帰モデル ,  *パターン分類 ,  チャネル ,  制御方式 ,  線形性 ,  速度制御 ,  意思決定 ,  ロボット ,  最小二乗法
準シソーラス用語： 推定モデル ,  *筋電義手 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体代行装置  (EL04000N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分類器 ,  多重回帰モデル ,  推定 ,  比例 ,  筋電義手