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J-GLOBAL ID：201902271503280193   整理番号：19A2493110

有効ブルセンサとディープニューラルネットワークを用いた歩行時の足底力の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Plantar Forces During Gait Using Wearable Sensors and Deep Neural Networks^*

著者 (6件)： Nagashima Mikihisa (Division of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST), Japan) ,  Cho Sung-Gwi (Division of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST), Japan) ,  Ding Ming (Division of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST), Japan) ,  Garcia Ricardez Gustavo Alfonso (Division of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST), Japan) ,  Takamatsu Jun (Division of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST), Japan) ,  Ogasawara Tsukasa (Division of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST), Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： EMBC  ページ： 3629-3632  発行年： 2019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： 時間と高忠実度の下肢外骨格制御を可能にするために,観察された状態から将来の人間運動を予測することは効果的である。本研究では,IMUと足底センサを用いて歩行中の将来の足底力を予測する新しい方法を提案した。深いニューラルネットワーク(DNN)を用いて,測定したセンサデータと将来の足底力データとの間の非線形関係を学習した。訓練されたネットワークを用いて,歩行中だけでなく歩行の開始と終了時に足底力を予測することができる。実験では,提案した方法の性能を異なる予測時間で確認した。Copyright 2019 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： *ニューラルネットワーク ,  *センサ ,  外骨格 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： センサデータ ,  高忠実度 ,  *足裏 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： ディープニューラルネットワーク ,  歩行 ,  足底 ,  予測