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J-GLOBAL ID:202002236173671815   整理番号:20A0873362

多チャネルSEMGを用いた連続膝/足首角推定のための時間平滑化MLP回帰スキーム【JST・京大機械翻訳】

A Temporally Smoothed MLP Regression Scheme for Continuous Knee/Ankle Angles Estimation by Using Multi-Channel sEMG
著者 (7件):
資料名:
巻:ページ: 47433-47444  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  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)
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日常生活において徐々に出現する共存協調認知ロボットにより,instinで効率的な人間-ロボット相互作用(HRI)はますます挑戦的で必要になっている。相互作用の主流の一つである表面筋電図(sEMG)信号を用いて,人間の意図を予測した。本論文では,立位および座位ダウンのための自然支援を提供するために,1つの下肢の活動筋から得られたsEMG信号を用いて,連続運動を予測した。時間的に平滑化した多層パーセプトロン(MLP)回帰方式を,多チャネルsEMG信号による連続膝/足首角度推定のために提案した。sEMG信号と運動の相関分析の後,一連の線形および非線形回帰モデルを訓練して,前処理sEMGから人間の意図を解読した。さらに,直接マッピングの局所的変動を取り除くために,時間的に平滑化された技術を後処理としてさらに実装した。立位アップと座位ダウンの実験において,10人の健康な被験者の広範囲な結果は,Savitzky-Golayフィルタを有する3層MLPが平均二乗誤差(MSE,試験:59.58)とR2スコア(R2,試験:0.948)に関して最良の性能を達成することを示した。提案した回帰方式を他の方法と比較し,高精度視覚運動捕捉システムの測定により検証した。Copyright 2020 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】
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
音声処理  ,  信号理論  ,  生体計測 

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