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J-GLOBAL ID：202002235614377022   整理番号：20A2014549

冗長筋電図チャネルを有するリハビリテーション外骨格の人間-機械インタフェイス【JST・京大機械翻訳】

Human-Machine Interface of Rehabilitation Exoskeletons with Redundant Electromyographic Channels

著者 (5件)： Trifonov Andrey (Southwest State University, Kursk, Russia) ,  Filist Sergey (Southwest State University, Kursk, Russia) ,  Degtyarev Sergey (Southwest State University, Kursk, Russia) ,  Serebrovsky Vadim (Southwest State University, Kursk, Russia) ,  Shatalova Olga (Southwest State University, Kursk, Russia)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 187  ページ： 237-247  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 筋電図(EMG)信号を解読することによって得られた指示によって外骨格を制御する方法を考察した。この方法は,垂直化モードで外骨格を位置決めするとき,誤差を最小化することができる。EMG信号を交差または非切断ウィンドウに分割し,以前のステップで得られた各セグメントに対して,EMG信号の多くのサイン(情報記号のベクトル)を受信した。有益な特徴のベクトルをニューラルネットワーク分類装置に供給して,それは外骨格サーボモータの制御装置を制御する。有益な特徴のベクトルは,マルチレベルコンパレータを通して得られ,そのレベルの数は有益な特徴のベクトルの次元を決定する。EMG分類器は,コンパレータユニット,マルチプレクサ,有益な特徴計算ユニット,最初のニューラルネットワーク,メモリユニットおよび第二ニューラルネットワーク,サーボモータコントローラを制御する出力を含む。外骨格制御システムを患者に適応させるために,EMG信号を分類するための付加的チャネルを,人間機械インタフェイスに導入した。EMG信号の各チャンネルは,同じ肢関節の運動を制御する筋肉の特定の筋肉または群と関連する。サーボモータコントローラは,これらの信号を単一制御信号に集約するために3番目のニューラルネットワークを使用する。冗長EMGチャンネルによるニューラルネットワーク制御法を,患者の垂直化を制御する瞬間の外骨格で試験した。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  ベクトル ,  *冗長性 ,  分類装置 ,  サーボモータ ,  ニューラルネットワーク ,  *リハビリテーション ,  コンパレータ ,  多重装置 ,  *筋電図 ,  *外骨格 ,  チャネル ,  制御信号 ,  マンマシンインタフェイス
準シソーラス用語： マルチレベル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 外骨格 ,  垂直化 ,  筋電図信号 ,  ニューラルネットワーク ,  人間-機械インタフェイス

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  生体代行装置  (EL04000N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 冗長 ,  筋電図 ,  チャネル ,  リハビリテーション ,  外骨格 ,  人間 ,  インタフェイス