メンバシップ関数の同定にニューラルネットワークを用いた上肢姿勢を表すファジィモデル

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS12-1

グループ名: 【C】平成14年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2002/09/02

タイトル(英語): Fuzzy modeling identify by Menbership-Function applied by Neural Network prove Human-like Pose of the Arms

著者名: 大矢範広 (東京電機大学),花崎 泉(東京電機大学)

著者名(英語): Oya Norihiro(Tokyo Dennki University),Hanazaki Izumi(Tokyo Denki University)

キーワード: ニューラルネットワーク|ファジィモデル|Nurak network|Fuzzy model

要約(日本語): 本稿では机上での、人間の上肢姿勢のモデリングを検討する。上肢姿勢は手先位置となす角度を用いて逆運動学問題を解くことで表すことができる。人間の上肢姿勢、動作には常にゆとりがあり、ゆとりには個人差はあるものの大きな差異はない。また、姿勢は目的に応じて姿勢を決まることに注目してモデリングを行う。個人差や目的の違いによる曖昧さの取り扱いにはファジィモデリング手法を用い、ファジィモデルの課題となるメンバシップ関数の同定にニューラルネットワークを用いて数学的な裏付けを行う。また、人間の動作を監視することによって得られる新たなデータによってモデルを更新する学習機能を導入することを検討する。

PDFファイルサイズ: 1,250 Kバイト