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J-GLOBAL ID：202002225554232437   整理番号：20A2636441

頭部位置追跡を用いた座位から立位運動の神経ファジィ制御【JST・京大機械翻訳】

Neuro-fuzzy control of sit-to-stand motion using head position tracking

著者 (4件)： Rafique Samina (Bahria University, Islamabad, Pakistan) ,  Najam-ul-Islam M (Bahria University, Islamabad, Pakistan) ,  Shafique M (Riphah International University, Islamabad, Pakistan) ,  Mahmood A (Bahria University, Islamabad, Pakistan)
資料名： Measurement + Control  (Measurement + Control)
巻： 53  号： 7-8  ページ： 1342-1353  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0293B  ISSN： 0020-2940  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： 多感覚システムで測定した頭部位置が運動制御に寄与するという臨床的証拠に基づいて,本研究は,座位から立位への運動合成のための生体力学人間中心神経系モデリングと制御フレームワークを示唆する。中枢神経系による動きのタスク指向符号化の証拠により動機づけられて,高レベルタスク制御環境における頭部位置軌跡のみを用いて,座位から立位への動きを合成および制御するためのフレームワークを提案した。最初に,著者らは,中枢神経系をエミュレートするために,人間生体力学モデルと適応ニューロファジー推論システムから成る一般化解析フレームワークを設計した。適応ニューロファジー推論システム訓練のためのタスク空間訓練アルゴリズムを導入した。適応ニューロファジー推論システム制御装置を,過剰適合を避けるために,メンバーシップ関数と訓練サイクルの数で最適化した。次に,実際の被験者の身体計測データに基づくカスタム人間モデルを開発した。重み係数法を用いて,体セグメントパラメータを推定した。被験者固有の身体セグメントパラメータ値を,(1)実際の被験者に対する人間モデルおよび(2)カスタム適応ニューロファジー推論システムコントローラを訓練するタスク空間訓練において,使用した。モデリングと制御スキームを検証するために,実際の被験者による座位から立位への移動の広範な運動捕捉実験を行った。運動学解析を用いて合成および実験運動を比較した。この解析的モデリング制御スキームは,実際の被験者の身体セグメントパラメータに対してスケーラブルであり,タスク空間訓練アルゴリズムは,適応ニューロファジー推論システムを,効率的にカスタム化するための手段を提供することを証明した。カスタマイズ適応ニューロファジー推論システムは,一般的適応ニューロファジー推論システムに対して68%~98%の改善を与える。本研究は,ハイレベルタスク制御方式に基づくリハビリテーション,ヒューマノイドロボット,および仮想特性の運動計画の分野でより広い範囲を持っている。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  動作分析 ,  中枢神経系 ,  リハビリテーション ,  エミュレーション ,  制御方式 ,  捕獲 ,  身体測定 ,  *座位 ,  メンバシップ関数 ,  *ファジィ制御 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  生体力学
準シソーラス用語： ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応ニューロファジィ推論システム ,  頭部位置追跡 ,  運動解析 ,  モーションキャプチャ ,  座位からスタンドへ

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 頭部 ,  位置追跡 ,  座位 ,  立位 ,  運動 ,  神経 ,  ファジィ制御