ニューラルネットワークを用いた人間-筋電義手インタフェース
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概要
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上肢切断者の日常生活動作(ADL)向上のために, これまで多くの筋電義手が開発されてきた.しかし, 実際の腕の動作とは, まだ大きな差がある.本研究では, 各自由度の駆動トルクを直接制御する方法を提案する.EMG(筋電位)信号から関節駆動トルクを推定するために, ニューラルネットワークを用いる.フィードバック誤差学習に基づいたシステムを構成し, ニューラルネットワークの学習を行った.手の開閉動作, 手関節の掌屈・背屈動作の2自由度を選択して実験を行った.その結果, ニューラルネットワークがEMG信号と関節駆動トルクの対応関係を学習できることを証明した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-15
著者
-
伊藤 宏司
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
-
柴田 克成
大分大学工学部電気電子工学科
-
柴田 克成
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
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
-
森田 聡
東工大
-
森田 聡
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
-
伊藤 宏司
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
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
-
伊藤 宏司
東京工業大学
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