講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-05-28 15:25
慣性センサを用いたニューラルネットワークによる体重心位置推定に関する基礎検討 ○渡邊駿典・渡邉高志(東北大) MBE2021-3 |
抄録 |
(和) |
体重心(CoM)位置は歩行運動を定量的に評価する指標の一つであり,臨床現場や在宅環境で利用可能な簡便な推定方法が望まれている.本報告では,慣性センサとニューラルネットワーク(ANN)を用いたCoM位置推定方法について検討した.健常者の直線歩行運動中のCoM位置を推定するための3種類のANNモデルを設計し,これらの比較を行った.また,推定精度改善のために教師データのCoM位置に対する座標変換を検討した.ANNによる推定結果は三次元動作解析装置による推定結果とおおむね一致し,ANNを用いたCoM位置の推定が可能であることが確認された. |
(英) |
In this report, a method for body center of mass (CoM) position estimation using inertial sensors and an artificial neural network (ANN) was investigated. Three ANN models were designed to estimate CoM during walking of a healthy subject. Coordinate transformations of teacher CoM data were also tested. The estimation results of ANNs were in general agreement with the results of the 3D motion measurement system and it showed that it is possible to estimate CoM position using ANN. |
キーワード |
(和) |
体重心位置 / 慣性センサ / ニューラルネットワーク / / / / / |
(英) |
Center of Mass / Inertial Sensor / Neural Network / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 50, MBE2021-3, pp. 6-9, 2021年5月. |
資料番号 |
MBE2021-3 |
発行日 |
2021-05-21 (MBE) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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