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J-GLOBAL ID：202102220977974893   整理番号：21A0591252

MYOに基づくロボットアーム運動把持システムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Robotic Arm Movement Grasping System Based on MYO

著者 (2件)： Wei Ye (School of Information Science and Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, Liaoning, 110870, China) ,  Jia Danping (School of Information Science and Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, Liaoning, 110870, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1754  号： 1  ページ： 012173 (6pp)  発行年： 2021年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,MYOに基づくロボットアームの連続運動捕捉システムを研究した。MYOセンサは運動中の腕の筋電図信号(sEMG)と運動信号(IMU)を収集でき,筋電図信号をフィルターにかけ,特徴を抽出し,特徴を回復する。最初の変換の後,機械学習アルゴリズムをモデル訓練のために使用する。深層学習法に及ぼすEMG信号の認識の効果を検証するために,BPニューラルネットワークによる精度比較実験も加えた。さらに,2リンクアームモデルを構築して,アームの端の姿勢情報をEuler角変換を通して得て,次に,ロボットアームのエンド姿勢情報を座標マッピングを通して得て,エンド姿勢シミュレーションをMatlabソフトウェアを用いて実行した。シミュレーション結果は,システムの性能が期待を満たし,次の研究の方向を指摘することを証明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  フィルタ ,  *つかみ装置 ,  捕獲 ,  筋電図 ,  ソフトウェア ,  センサ ,  比較試験 ,  *ロボットアーム ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： Euler角 ,  MATLAB ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロボット ,  アーム運動 ,  把持システム ,  研究