ロボット制御のための音声とEMGデータのマルチモーダルデータ融合【JST・京大機械翻訳】

Mohd Tauheed Khan; Carvalho Jackson; Javaid Ahmad Y

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213486629191 整理番号：22P0024474

ロボット制御のための音声とEMGデータのマルチモーダルデータ融合【JST・京大機械翻訳】

Multi-modal data fusion of Voice and EMG data for Robotic Control

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発行年： 2022年01月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

摩耗可能な電子機器は絶えず進化し,人間と技術の統合が増加している。様々な形態で,これらの柔軟で曲げ可能なデバイスが感覚し,人体の生理学的および筋肉変化を測定でき,機械制御にこれらの信号を使用する可能性がある。そのようなデバイスの一つであるMYOジェスチャーバンドは,筋電信号を用いて筋電図データ(EMG)を捕捉し,それらをいくつかのあらかじめ定義されたジェスチャーを通して入力信号として使用するためにそれらを翻訳する。マルチモーダル環境におけるこのデバイスの使用は,そのようなデバイスの助けで達成できる可能性のあるタイプの仕事を増加させるだけでなく,実行されるタスクの精度の改善にも役立つであろう。本論文では,ロボットアームを制御するために,マイクロホンおよびMYOバンドを通して捉えられた音声および筋電信号のような入力モダリティの融合に取り組んだ。性能解析に対する精度と同様に得られた実験結果も提示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人間機械系 , ロボットの運動・制御

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