筋骨格シミュレーションと機械学習を用いた抱え上げ動作の解析と分類

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT22102

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2022/12/14

タイトル(英語): Analysis of Lifting Motion Based on Musculoskeletal Simulation and Classification Using Machine Learning

著者名: 河内 智也(徳島大学),鈴木 浩司(徳島大学),北島 孝弘(徳島大学),桑原 明伸(徳島大学),安野 卓(徳島大学),高田 信二郎(徳島病院)

著者名(英語): Tomoya Kawauchi(Tokushima University),Hiroshi Suzuki(Tokushima University),Takahiro Kitajia(Tokushima University),Akinobu Kuwahara(Tokushima University),Takashi Yasuno(Tokushima University),Shinjiro Takata(Tokushima National Hospital)

キーワード: 抱え上げ動作|分類|機械学習|筋骨格シミュレーション|Lifting motion|Classification|Machine learning|Musculoskeletal simulation

要約(日本語): 本稿では、パワーアシストスーツによる業務支援を想定し、様々な産業で必要とされる抱え上げ動作に着目する。まず、6軸IMUで計測した腰部の運動情報を教師なし学習を用いたクラスタリングによって、抱え上げ動作の外的な運動情報の特徴を確認する。_x000D_ 次に、モーションキャプチャシステムと筋骨格モデリング・シミュレーションを用いて、持ち上げ動作の動作と椎間板の圧縮力を解析する。

要約(英語): This paper focuses on the lifting motion required in various industries, assuming that a power-assistive suit is used to support work. First, the external motion information of the lifting motion are characterized by clustering the waist motion information measured by a 6-axis IMU using unsupervised learning. Next, the motion and intervertebral disc compression force of the lifting motion are analyzed by using a motion capture system and musculoskeletal modeling simulation and the characteristics of the internal kinematic information of the lifting motion are confirmed.

本誌: 2022年12月17日制御研究会

本誌掲載ページ: 11-15 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 656 Kバイト