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J-GLOBAL ID：201702234521914795   整理番号：17A0214375

下肢外骨格ロボットのための歩容相予測【Powered by NICT】

Gait phase prediction for lower limb exoskeleton robots

著者 (6件)： Wu Guizhong (Guangdong Provincial Key Lab of Robotics and Intelligent System, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  Wang Can (Guangdong Provincial Key Lab of Robotics and Intelligent System, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  Wu Xinyu (Guangdong Provincial Key Lab of Robotics and Intelligent System, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  Wang Zhouyang (Guangdong Provincial Key Lab of Robotics and Intelligent System, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  Ma Yue (Guangdong Provincial Key Lab of Robotics and Intelligent System, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  Zhang Ting (Guangdong Provincial Key Lab of Robotics and Intelligent System, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 19-24  発行年： 2016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： 外骨格ロボットへの重要なロバスト歩行相予測,ユーザの意図を検出し,運動信号の遅れを改善する。それ故,本論文は,二つの観点から歩行相空間特徴の一つと他の空間-時間特徴を含むを予測した。二観点から二機械学習モデルを予測した。一つは粒子群最適化(PSO)アルゴリズムにより最適化されたサポートベクトルマシン(SVM)であり,関節情報に焦点を当てる。もう一つは外部入力(NARX)を用いた非線形自己回帰モデルであり,以前のデータを利用している現状を予測した。入力に関しては,外骨格ロボットに組み込まれた四ゴニオメータ歩行プロセス中の股関節と膝関節角度を集めるのに使用される。歩行相を得るために,三個の力敏感抵抗(FSR)から成る多重圧力センサネットワークを構築し,四歩行相,踵接地,足底,かかと離れと足指高を含む,足底圧分布に従って決定した。実験結果は,SVMとNARX両方が歩行相を予測できることを示した。具体的には,NARXは精度の点では,SVMよりも優れており,それはFSRデータを用いて誤った予測を補正するからである。,空間および時間次元に基づく歩行相を予測するために優れていた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  ロバスト性 ,  *外骨格 ,  接地 ,  自己回帰モデル ,  歩行 ,  *ロボット ,  ゴニオメータ ,  圧力センサ ,  最適化 ,  *歩容 ,  股関節 ,  学習モデル
準シソーラス用語： 足裏 ,  粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 下肢 ,  外骨格 ,  ロボット ,  歩容 ,  予測