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J-GLOBAL ID：201802240808148688   整理番号：18A0188993

協調フィルタリングを用いた生体信号ベースロボット制御のためのデータベース駆動アプローチ【Powered by NICT】

Database-driven approach for Biosignal-based robot control with collaborative filtering

著者 (3件)： Furukawa Jun-ichiro (Dept. of Brain Robot Interface, ATR computational Neuroscience Labs) ,  Takai Asuka (Dept. of Brain Robot Interface, ATR computational Neuroscience Labs) ,  Morimoto Jun (Dept. of Brain Robot Interface, ATR computational Neuroscience Labs)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Humanoids  ページ： 606-611  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： 本研究では,EMGベースロボット制御のためのdatabasedrivenトルク推定アプローチを提案した。従来のEMGベース制御器のために,トルク推定モデルは,多自由度を持つロボットを制御するように注意深く較正される必要がある。しかし,このような較正手順は大きな努力を必要とし,実用的な状況にEMGベース法の適用を制限している。この問題に対処するために,キャリブレーションプロセスを避けるために他のユーザから得られた大規模データを使用し,EMG信号間の以前に導いた関係と他のユーザの関節トルクを利用することにより,新しいユーザの関節トルクを推定するための協調フィルタリングを提案した。提案手法を検証するために,標準的な線形変換モデルを用いて関節トルク推定性能を比較した。我々の実験では,被験者のEMG信号を測定する16チャネル電極を用い,推定された関節トルクと上肢外骨格ロボットを制御した。比較では,提案した方法は,慎重な較正プロセスを必要とする標準的アプローチと同等の制御性能を示した。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： *フィルタリング ,  *生体信号 ,  *データベース ,  トルク ,  上肢 ,  モデル ,  *ロボット ,  可制御性 ,  外骨格 ,  制御装置
準シソーラス用語： 被験者 ,  関節トルク ,  多自由度 ,  推定モデル ,  *ロボット制御 ,  *協調フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 協調フィルタリング ,  生体信号 ,  ロボット制御 ,  データベース