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J-GLOBAL ID：201802228578935475   整理番号：18A0942181

スパースモデリングに基づく人間の歩行速度の非支援推定に向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward the Unaided Estimation of Human Walking Speed Based on Sparse Modeling

著者 (1件)： Brzostowski Krzysztof (Faculty of Computer Science and Management, Wrocl/aw University of Science and Technology, Wybrzeze Wyspianskiego 27, Wroclaw, Poland)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 67  号： 6  ページ： 1389-1398  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 人間の運動(例えば,人間の歩行)を追跡する能力は,多くの研究分野における興味の重要な話題である。例えば,デッドレコニングに基づく最先端のシステムは,通常,追加のインフラストラクチャを必要としない。この方法の欠点は,測定雑音のために低い精度である。雑音除去への典型的なアプローチはゼロ速度更新(ZUPT)である。この方法は人間の歩行の周期的性質の利点を利用する。従って,ZUPT手法のいくつかの限界は,雑音推定によりこれらの誤差を軽減するために,過渡アーチファクト低減アルゴリズム(TARA)に基づく新しい方法を提案する。Taraは,スパース最適化の概念を適用することにより,信号中の低周波成分を推定する新しい手法である。提案したアルゴリズムを合成および実信号で検証した。合成信号に対する試験を,Hurst指数により特性化された雑音をもつパルス信号に対して行った。実際の信号研究において,著者らは,人間の歩行推定に対するアルゴリズムをテストするために準備された3つの異なるデータセットからの信号を適用した。著者らは,TARAが,デッドレコンベースシステムにおける基礎となるノイズを推定できることを見出した。結果は,TARA方法がZUPTのような最先端の方法の代替として人間の歩行速度推定の精度を改善するために使用できることを示した。結果は,デッドレコーニング技術に基づく人間の歩行速度の非支援推定に向けての重要なステップであることを証明した。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： LF【周波数】 ,  *雑音 ,  最適化 ,  雑音除去 ,  アルゴリズム ,  キャラクタリゼーション ,  インフラストラクチャー
準シソーラス用語： 速度推定 ,  Hurst指数 ,  アーチファクト低減 ,  雑音推定 ,  周期的性質 ,  最先端 ,  デッドレコニング ,  *歩行速度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： スパースモデリング ,  人間 ,  歩行速度 ,  支援 ,  推定