文献

J-GLOBAL ID：202002274529097767   整理番号：20A2037533

適応学習アプローチを用いた下肢外骨格の最適歩行支援制御【JST・京大機械翻訳】

Optimal Walking Assistance Control of Lower Limb Exoskeleton Using Adaptive Learning Approach

著者 (5件)： Peng Zhinan (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,P. R. China,611731) ,  Luo Rui (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,P. R. China,611731) ,  Hu Jiangping (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,P. R. China,611731) ,  Kumar Ghosh Bijoy (Texas Tech University,Department of Mathematics and Statistics,Lubbock,TX,USA,79409-1042) ,  Kiong Nguang Sing (University of Auckland,Department of Electrical,Auckland,New Zealand,1010)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 4825-4830  発行年： 2020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： 本論文では,適応強化学習(RL)ベースコントローラを開発し,歩行における片麻痺個人を支援するための,下Limb Exosork(LLE)に対する支援制御問題を解決した。2つの下肢と患者の影響を受けない下肢の間の通信相互作用関係を,リーダ-フォロー(LF)フレームワークの文脈でモデル化した。患者によるLLEの歩行支援制御問題は,最適制御問題に変換した。最適制御問題を取り扱うために,割引コスト関数を局所追跡誤差に関して設計し,次に,最適制御方策を生成するために,次に,提示したアルゴリズムの収束解析に,政策反復アルゴリズム(PI)を提案した。さらに,異なる患者への制御装置の適応を改善するために,PIアルゴリズムに基づいて,オンライン学習方式で提示した制御方式を実装するために,アクター-批評ベースのニューラルネットワーク(AC/NN)アーキテクチャを導入した。最後に,シミュレーションシナリオを確立して,提案した歩行支援制御手法の有効性を試験した。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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  相互作用 ,  ニューラルネットワーク ,  費用関数 ,  制御方式 ,  通信 ,  *外骨格 ,  計算機アーキテクチャ ,  片麻痺 ,  強化学習
準シソーラス用語： *適応学習 ,  オンライン学習 ,  *歩行支援 ,  反復アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応学習 ,  下肢 ,  外骨格 ,  歩行支援