表面筋電信号を用いた腕の姿勢推定

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概要

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筋電信号は、筋肉の出す力を遅れ無しに推定する事が出来る為、インタフェースや医用工学などへの応用が期待されている。筋肉信号と関節角度の非線形な関係を神経回路モデルで学習すれば、腕の姿勢推定を行うことが出来るが、学習には大量の時間がかかりリアルタイムに推定できない。学習済みのモデルを使用した場合、同一被験者でも電極を張り替えると異なる筋電信号となり、さらに、異なる被験者に対しては被験者ごとに使っている筋肉も違うと考えられるので、うまく関節角度を推定できない。本研究では、未学習の被験者に対してもリアルタイムに腕の姿勢推定を行うために、筋電信号の正規化と、元の信号を復元する5層の神経回路モデルを用いてモデルを選択する方法を提案する。
社団法人電子情報通信学会の論文
2000-05-04

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