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J-GLOBAL ID：201902236243457560   整理番号：19A0137090

軟部組織アーチファクトの欠如における平面姿勢と回転の推定におけるBayes逆運動学対最小二乗逆運動学【JST・京大機械翻訳】

Bayesian inverse kinematics vs. least-squares inverse kinematics in estimates of planar postures and rotations in the absence of soft tissue artifact

著者 (3件)： Pataky Todd C. (Department of Human Health Sciences, Kyoto University, Japan) ,  Vanrenterghem Jos (Department of Rehabilitation Sciences, KU Leuven, Belgium) ,  Robinson Mark A. (Research Institute for Sport and Exercise Sciences, Liverpool John Moores University, UK)
資料名： Journal of Biomechanics  (Journal of Biomechanics)
巻： 82  ページ： 324-329  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0632A  ISSN： 0021-9290  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多様な逆運動学(IK)アルゴリズムは,最小二乗(LS)センスにおけるすべてのマーカの間の誤差を分布させることにより,IK誤差を最小化することを目的として,雑音のあるマーカ位置の集合から姿勢と変位を推定するために存在する。本論文では,与えられた確率的運動学モデルが観測されたマーカー位置を生成する確率を最大化するために,Bayes推論がどのように用いられるかについて述べた。二つの平面IK応用のためのBayes IKを開発した。(1)明示的前進運動学モデルを用いた運動学的連鎖姿勢推定,(2)マーカ変位による陰的運動学モデリングを用いた剛体回転推定。次に,0.2mmと2.0mmの間に一様に分布するGauss雑音振幅を用いて,ランダムマーカ誤差を導入したモンテカルロシミュレーションにおいて,Bayes IK結果をLS結果と比較し,比較した。結果は,Bayes IKがシミュレーションの92%以上においてLS-IKより正確であることを示した。1つの中心回転座標平面回転を除いて,Bayes IKがシミュレーションの68%においてより正確であった。さらに,LS誤差は標識雑音と共に増加したが,Bayes誤差は雑音振幅により比較的影響を受けなかった。それにもかかわらず,LS解は0.5s未満の平均計算時間を必要としたが,平均Bayes IK期間は平面回転に対する11.6sから運動連鎖姿勢に対する2000s以上の範囲であった。これらの結果は,Bayes IKが単純な平面IKに対して大きさのIK改善をもたらすことができるが,その計算要求はいくつかの応用に対して実用的になる可能性があることを示唆している。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Gauss雑音 ,  Bayes推定 ,  *アーチファクト ,  モーションキャプチャ ,  アルゴリズム ,  動作分析 ,  *軟部組織 ,  *最小二乗法 ,  雑音 ,  モデリング
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  姿勢推定 ,  運動学モデル ,  *逆運動学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 生体力学 ,  モーションキャプチャ ,  人間の運動解析 ,  Bayes解析 ,  Markov連鎖モンテカルロシミュレーション

分類 (3件)： 生体計測  (EL03020C) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  筋骨格系・皮膚モデル  (EL02040R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 軟部組織 ,  アーチファクト ,  欠如 ,  姿勢 ,  推定 ,  逆運動学 ,  最小二乗