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J-GLOBAL ID：202102242651154175   整理番号：21A0671237

人間の行動の反復学習による電力外骨格の適応歩容パターン生成【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Gait Pattern Generation of a Powered Exoskeleton by Iterative Learning of Human Behavior

著者 (4件)： Park Kyeong-Won (Korea Advanced Institute of Science and Technology,Department of Mechanical Engineering,Daejeon,Korea) ,  Park Jeongsu (Korea Advanced Institute of Science and Technology,Department of Mechanical Engineering,Daejeon,Korea) ,  Choi Jungsu (Yeungnam University,Department of Robotics Engineering,Gyeongsan,Korea) ,  Kong Kyoungchul (Korea Advanced Institute of Science and Technology,Department of Mechanical Engineering,Daejeon,Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 3410-3415  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： いくつかの動力外骨格が開発され,完全な脊髄損傷を有する人々を助けるために商業化されている。動力外骨格の運動制御のために,正常歩行パターンは参照としてしばしば適用される。しかし,対麻痺の身体能力と動力外骨格の自由度は,障害のない人々と完全に異なる。したがって,本論文では,正常歩行から離れている新しい歩行パターンを導入し,それは対麻痺に適切である。人間が含まれているので,動力外骨格のシステムは,パラプレジクス(SCIレベル,上体の筋力,体パラメータ,慣性)の異なった物理的性質, c(位置およびタイミング),いくつかのタイプの訓練(期間,方法論)などから,完全に予測されないかもしれない多くの運動不確実性を有する。次に,個々のユーザに適応した安定かつ安全な歩行パターンを見つけるために,歩行パターンを補償するための反復的方法も必要である。本論文では,歩行軌跡を調整するための歩行中に蓄積されたデータを利用する人間の反復学習アルゴリズムを提案した。さらに,提案した歩行パターンの有効性を,人間の歩行実験によって検証する。Copyright 2021 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： *電力 ,  不確実性 ,  *外骨格 ,  自由度 ,  商業化 ,  有効性 ,  脊髄損傷 ,  *歩容 ,  筋力 ,  両麻痺 ,  学習アルゴリズム ,  運動制御
準シソーラス用語： *反復学習 ,  歩行パターン ,  歩行軌跡 , 【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 (7件)： 人間 ,  行動 ,  反復学習 ,  外骨格 ,  適応 ,  歩容 ,  パターン生成