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J-GLOBAL ID：202002291680896787   整理番号：20A2099130

慣性動捕データ駆動下の知的下肢義足運動意図認識法【JST・京大機械翻訳】

An Improved Motion Intent Recognition Method for Intelligent Lower Limb Prosthesis Driven by Inertial Motion Capture Data

著者 (5件)： Su Benyue (安慶師范大学計算机与信息学院 安慶246133;安徽省智能感知与計算重点実験室 安慶246133) ,  Wang Jie (安慶師范大学計算机与信息学院 安慶246133;安徽省智能感知与計算重点実験室 安慶246133) ,  Liu Shuangqing (安徽省智能感知与計算重点実験室 安慶246133;安慶師范大学数学与計算科学学院 安慶246133) ,  Sheng Min (安徽省智能感知与計算重点実験室 安慶246133;安慶師范大学数学与計算科学学院 安慶246133) ,  Xiang Kui (武漢理工大学自動化学院 武漢430070)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 46  号： 7  ページ： 1517-1530  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： マルチモードセンサ信号を用いて,従来の意図認識方式の複雑性と認識変換モードが遅れるという問題を解決するために,慣性センサに基づく知的下肢義足の運動意図のリアルタイム認識法を提案した。パターン認識の角度から、対象空間からモード空間への転換において、運動モード、特に運動転換モードに対して再定義を行った。モード収集において、患側の運動モードを変換する前に、健側にあるセンサーが揺れ位相前期に生じた時系列運動データを採集し、平均値、分散などの特徴統計量とサポートベクトルマシン分類器を選択して特徴選択抽出と特徴分類の策略を選択する。障害者の運動意図を正確かつリアルタイムに認識する。実験により、提案手法は単肢切断患者の異なる地形における運動の意図を識別でき、平地歩行、上階、下階、上坂、下坂の5種類の安定モードを含み、認識率は97.52%に達し、そして5種類のモード間の相互変換の転換モードに加えた。認識率は95.12%であった。本論文の方法は知能下肢義足のコントロール性能を大幅に向上させ、知能義足は人の運動意図に従って、多種の運動モードの間で自然、シームレスな状態切り替えを行うことができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パターン認識 ,  *義足 ,  相互変換 ,  特徴選択 ,  統計量 ,  位相 ,  センサ ,  多モード ,  障害者 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 慣性センサ ,  認識率 ,  複雑性 ,  実時間 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 慣性 ,  データ駆動 ,  下肢 ,  義足 ,  運動 ,  意図