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J-GLOBAL ID：201802220958924434   整理番号：18A0030449

極端学習機械を用いた頚髄損傷者のための手のタイピストロボットのモデリング【Powered by NICT】

Hand typist robot modelling for quadriplegic person using extreme learning machine

著者 (11件)： Kurniawan Dimas A. (Shipbuilding Institute of Polytechnic Surabaya (SHIPS) / Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Indonesia) ,  Syai’in Mat (Shipbuilding Institute of Polytechnic Surabaya (SHIPS) / Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Indonesia) ,  Kautsar S. (Politeknik Negeri Jember, Indonesia) ,  Hasin M. Khoirul (Shipbuilding Institute of Polytechnic Surabaya (SHIPS) / Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Indonesia) ,  Herijono Boedi (Shipbuilding Institute of Polytechnic Surabaya (SHIPS) / Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Indonesia) ,  Endrasmono J. (Shipbuilding Institute of Polytechnic Surabaya (SHIPS) / Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Indonesia) ,  Soelistijono R. T. (Shipbuilding Institute of Polytechnic Surabaya (SHIPS) / Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Indonesia) ,  Wahidin Aang (Shipbuilding Institute of Polytechnic Surabaya (SHIPS) / Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Indonesia) ,  Subiyanto L. (Shipbuilding Institute of Polytechnic Surabaya (SHIPS) / Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Indonesia) ,  Setyoko A. S. (Shipbuilding Institute of Polytechnic Surabaya (SHIPS) / Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Indonesia) ,  Soeprijanto Adi (Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： QiR  ページ： 330-335  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： 手Typistロボット(HTR)のプロトタイプにおける極端学習機械(ELM)の実行を提示した。HTRは頚髄損傷者のために設計されたTypistロボットである。HTRは,各アームに搭載された三dynamixel AX12二ロボットアームから構成されている。各アームは3自由度を持つことである。HTRを操作するために,ユーザはコンパスセンサ(CMPS10)を装備した,良好な機能を持つことを体の一部に設置しなければならない。本論文ではELMはロボットアームにより達成されるアルファベットのCMPS10と位置による送信信号の間の決定を地図化するために用いた。ELMの利点は訓練プロセスで優れており,実装が容易である。ELMを用いて,入力と出力の間の関係は,一つの簡単な行列のみ存在する可能性がある。実験結果からコンピュータキーボードの七十三の鍵は,誤差5%でHTRによって達成されることを示した。が移動するとき,誤差はdynamixel AX12の振動に起因する累積誤差である。誤差を最小にするためにHTRは規則的にリセットする必要がある。Copyright 2018 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： *モデリング ,  アーム ,  ロボットアーム ,  自由度 ,  *ロボット ,  プロトタイプ ,  *頚髄損傷
準シソーラス用語： 送信信号 ,  *極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 極端学習機械 ,  頚髄損傷 ,  手 ,  ロボット ,  モデリング