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J-GLOBAL ID：202002257601953490   整理番号：20A1363373

上肢変形に基づく肘関節角度と荷重の同時推定【JST・京大機械翻訳】

Simultaneous Estimation of Elbow Joint Angle and Load Based on Upper Arm Deformation

著者 (6件)： Kurasumi Tetsuya (Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology,Division of Information Science,Japan) ,  Cho Sung-Gwi (Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology,Japan) ,  Ding Ming (Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology,Division of Information Science,Japan) ,  Ricardez Gustavo Alfonso Garcia (Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology,Division of Information Science,Japan) ,  Takamatsu Jun (Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology,Division of Information Science,Japan) ,  Ogasawara Tsukasa (Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology,Division of Information Science,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CBS  ページ： 24-29  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： 上肢の動きの測定は,ロボットデバイスのための操作をより直感的にし,日常生活活動の運動解析を容易にする。種々の生体信号が動き推定のために測定された。本研究では,筋肉,腱および骨に関する複雑な運動情報を提供するため,生体信号としての上肢変形に焦点を当てた。本論文では,距離センサアレイで測定した上肢変形のみを用いて,手の肘関節角度と荷重を同時に推定するための新しい方法を提案した。設計した距離センサアレイは3つのセンサユニットを持ち,witchは上肢の3つの主筋の変形を測定することができる。測定した情報に基づいて,肘関節角度をサポートベクトル回帰(SVR)を用いて推定し,手の負荷をサポートベクトルマシン(SVM)を用いて推定した。実験では,運動を推定し,5人の被験者の参加で提案した方法の性能を評価する。結果は,提案方法が17.9deg未満の二乗平均平方根誤差(RMSE)で肘関節角度を推定でき,すべての被験者で94%以上の補正率(CR)で手の負荷を推定することができることを示した。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】

シソーラス用語： 動作分析 ,  ロボット ,  生体信号 ,  *上肢 ,  センサ ,  *肘関節 ,  センサアレイ ,  動き推定 ,  サポートベクトルマシン ,  主筋
準シソーラス用語： 被験者 ,  サポートベクトル回帰 ,  *同時推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 上肢 ,  肘 ,  関節角度 ,  荷重 ,  同時推定