生物学的関節モメント推定によるタスクアグノスティック外骨格制御
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まとめ
この要約は機械生成です。この研究は,下肢外骨格のための新しいタスクアグノスティックコントローラを導入し,関節の瞬間を推定するために深いニューラルネットワークを使用します. これは様々な人間の活動で協調された支援を可能にし,現実世界の外骨格の生存能力を向上させます.
科学分野
- ロボット
- バイオメカニクス
- 人工知能
背景
- 現在の下肢外骨格制御は 様々な人間の動きに 苦しんでおり 現実の世界での応用が 制限されています
- 既存のシステムはしばしばタスク固有のチューニングを必要とし,活動間のシームレスな移行を妨げています.
研究 の 目的
- 下肢外骨格のためのタスク・アグノスティック・コントローラを開発し評価し,幅広い活動においてユーザーを支援する.
- ディープニューラルネットワークを用いて 生物学的関節瞬間を推定することで 自律的な多関節支援を可能にします
主な方法
- ヒップと膝の関節の瞬間を リアルタイムで推定するように 訓練されました
- コントローラーは服に統合された外骨格に統合され,28の異なる活動でテストされました.
- 性能は,推定された瞬間と地面の真相を比較し,ユーザーエネルギーを評価することによって評価されました.
主要な成果
- コントローラーは,サイクル運動から非構造的な作業までの28の活動で,ヒップと膝のモメント (平均R2 0.83) を正確に推定しました.
- タスク・アグノスティック・コントローラはタスク・クラシファーの方法よりもはるかに優れている.
- 制御器の再校正なしで10のさまざまな活動において,ユーザーエネルギーが5. 3~19. 7%減少した.
結論
- 深部ニューラルネットワークベースのモメント推定を使用するタスクアグノスティックコントローラにより,下肢の外骨格における効果的な協調された支援が可能になります.
- このアプローチは人間の行動の幅広い範囲で 外骨格の適応性と効率性を大幅に高めます
- 開発されたコントローラーは 支援外骨格の実用化に向けた重要なステップです
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