A time advance estimation method for human motions using stochastic resonance and multiple EMG sensors

使用随机共振和多个肌电图传感器的人体运动时间超前估计方法

• 批准号: 18K04071
• 负责人: 貞弘 晃宜
• 金额: $ 2.16万
• 依托单位: Oita University (2019-2022)Sasebo National College of Technology (2018)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K04071/
• 关键词: EMG; EMD; マルチセンサ; 特徴量抽出; 粗く量子化された信号; 筋電位; 電気力学的遅延; 機械学習; 同定; 確率共振; 事前推定; 並列加算ネットワーク; 操作能力熟達; マン・マシン・インターフェース; 人間動作推定; 表面筋電位

前年までも継続的に取り組んできた、マルチセンサと SR現象を用いることで、高い SN 比を実現する手法により計測された筋電位信号から、人間の動作を実際の動作よりも早く推定する方法として、(1) SR 現象により粗く量子化された信号をもちいつつも、機械学習を用いることで、従来手法である NDARX によるものよりも、より良い推定精度をもち、かつ Mixture of Experts によって、EMD 変動を考慮した手法を提案した。また、同様の取り組みとして、(2) 特徴量抽出法と電気力学的遅延特性との組み合わせを行うことで、実時間処理可能でかつ精度の良い推定ができることを示すことができた。従来我々のグループでは多くの運動単位活動電位の重畳であり、それらが主に取りたい信号のノイズかのように見えてしまう信号であるが故に、低域通過フィルタやマルチセンサとSR現象の組み合わせのようなノイズ除去手法により推定モデルへの入力とする前の処理が必要であると考えていた。そのため、生の筋電位信号を推定モデルへの入力とはできない、とも考えていた。一方で他者の研究成果により、生の筋電位信号に対して特徴量抽出と呼ばれる、後処理を行うことで、精度のよい推定ができることが示されていた。実時間処理を可能とするため、これに我々が着目する電気力学的遅延特性を組み合わせを発案し、NDARX を用いた方法と同程度には事前推定が行え、さらに精度は、これまで提案したどの手法よりも高いものになることを示すことができた。

The method of measuring tendon potential signal, the method of estimating early action of human action, the method of calculating early action of SR phenomenon, the method of calculating early action of human action, the method of calculating early action of SR phenomenon, the method of calculating early action of SR phenomenon. The accuracy of the estimation is determined by the method of calculation. (2) Characteristic quantity extraction method and electrodynamic delay characteristics and combination method. In the case of a multi-level movement, the active potential of the single level is re-examined, and the signal of the main level is re-examined. Therefore, in the case of a low-level movement, the signal of the main level is re-examined, and the SR phenomenon is re-examined. The potential signal of the rib is estimated. One side of the other's research results, the generation of muscle potential signal, the extraction of characteristics, post-processing, accuracy estimation, etc. The method of time processing is to combine the characteristics of electrodynamics with the accuracy of time processing.

项目成果

機械学習を用いた簡易な投球動作の熟達度判別

使用机器学习简单确定俯仰运动的熟练程度

• 发表时间: 2020
• 作者: 宇野龍市;貞弘晃宜
• 通讯作者: 貞弘晃宜

A human motion angle prediction method using a neural network and feature-extraction-processed sEMG obtained in real time to utilize mechanical delay of sEMG

一种利用神经网络和实时获得的经过特征提取处理的表面肌电图来利用表面肌电图的机械延迟的人体运动角度预测方法

• DOI: 10.15748/jasse.10.102
• 发表时间: 2023
• 期刊: Journal of Advanced Simulation in Science and Engineering
• 影响因子: 0.5
• 作者: Ikeda Naoki;Sadahiro Teruyoshi
• 通讯作者: Sadahiro Teruyoshi

並列加算ネットワークとマルチセンサを用いたローパスレス筋電位による肘関節角度推定法

基于并行加法网络和多传感器的低通肌电势肘关节角度估计方法

• 发表时间: 2021
• 作者: 池田直樹;貞弘晃宜
• 通讯作者: 貞弘晃宜

An Elbow joint angle prediction method using a NN cosidering EMD with FE processed sEMG as inputs

一种使用神经网络考虑 EMD 和 FE 处理的 sEMG 作为输入的肘关节角度预测方法

• 发表时间: 2022
• 作者: Kohei Tokorodani;Masafumi Hashimoto;Yusuke Aihara;and Kazuhiko Takahashi;N. Ikeda and T.Sadahiro
• 通讯作者: N. Ikeda and T.Sadahiro

粗く量子化された筋電位を用いた簡易な投球動作における熟達課程の解析

使用粗量化肌电位分析简单俯仰运动的熟练过程

• 发表时间: 2020
• 作者: 宇野龍市;平野遼太;貞弘晃宜
• 通讯作者: 貞弘晃宜