1335 トルク推定に基づく筋電義手の動作制御
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概要
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EMG signal includes the information of muscle activities for the arm movements. It has been utilized to manipulate the prosthetic hand under the similar control feeling to the natural limb. The present paper proposes a direct torque control method for the prosthetic hand. The artificial neural network is used for the torque estimation. Also the learning system based on the feedback error learning schema is used for the neural network renewing. The desired angle and EMG signals are measured from the normal and amputed arm. 2-DOF motions, i.e. hand grasp and open and arm flexion and extension, are picked up. Then it is verified that the neural network can learn the relation between the EMG signal and joint torque.
- 社団法人日本機械学会の論文
- 2000-07-31
著者
-
柴田 克成
大分大学工学部電気電子工学科
-
柴田 克成
大分大
-
森田 聡
東工大
-
鄭 心知
ASTEM
-
伊藤 宏司
東工大
-
鄭 心知
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻:(財)京都高度技術研究所メカトロニクス研究室
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