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J-GLOBAL ID：201802211267329502   整理番号：18A0708362

回帰モデルを用いた人間の腕の力のSEMGに基づく推定【JST・京大機械翻訳】

sEMG-based estimation of human arm force using regression model

著者 (6件)： Wang Chenliang (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Jiang Li (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Guo Chuangqiang (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Huang Qi (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Yang Bin (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Liu Hong (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ROBIO  ページ： 1044-1049  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： 人間の腕の力推定は,生体力学システムを制御しながら,主要な問題の1つである。筋肉の収縮により生じる表面筋電図(sEMG)により,ヒト腕の終点力を推定する効果的な方法である。本論文では,sEMGベースの力を,Bayes線形回帰(BLR)とサポートベクトル回帰(SVR)アルゴリズムの両方によって推定した。実験結果は,両方のモデルが,2N以下のBLRと1N以下のSVRのRMS誤差の平均で,高性能を持つことを示した。一方,BLRモデルによって推定された力は,測定値と非常に線形に相関している。本論文では,電極がアーム上の異なる位置に置かれたときの力推定の効果も検討した。性能はより良いが,電極は前腕と上腕の両方に置かれている。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  アーム ,  ヒト ,  生体力学 ,  前腕 ,  アルゴリズム ,  *モデル ,  *回帰モデル
準シソーラス用語： 上腕 ,  サポートベクトル回帰 ,  線形回帰 ,  エンドポイント ,  表面筋電図 ,  力推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 回帰モデル ,  人間 ,  腕 ,  力 ,  推定