| Item type |
紀要論文 / Departmental Bulletin Paper_02(1) |
| 公開日 |
2019-10-18 |
| タイトル |
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タイトル |
脳波（EEG）を用いた装着型多自由度外骨格ロボットの パワーアシスト技術の開発 |
| その他のタイトル |
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その他のタイトル |
Development of Power Assistive Technology for a Wearable Multi-DOF Exoskeleton Robot by Using EEG Signals |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題 |
Brain-machine Interface |
| キーワード |
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主題 |
Motion Estimation |
| キーワード |
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主題 |
Power Assistive Suit |
| キーワード |
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主題 |
Shoulder Joint |
| 著者 |
梁, 宏博
上田, 直哉
岩田, 悠
前殿, 翔太
朱, 赤
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
Brain-Machine Interface (BMI) has emerged as a powerful tool for assisting disabled\npeople and for augmentinghuman performance. In this work, we propose a motion\nestimation method based on electroencephalography (EEG) signals to realize the power\nassistance. In order to improve the accuracy of on-line estimation, a time lag is introduced,\nand in particular, a linear model that correlates the EMG to the EEG signal is constructed\nutilizing motion-related features extracted from multi-location EEG measurements. The\nconstructed model is used to estimate the human muscular activity of shoulder joint from\nEEG. The proposed approach is experimentally verified. Our results suggest that the\nestimation of EMG based on EEG is feasible, further demonstrating the potential of using\nEEG signals via the control of brain-machine interface to support human activities. |
| 書誌情報 |
発行日 2019-03-31
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1343-8867 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11225201 |
| 資源タイプ |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Thesis or Dissertation |
| 更新日 |
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日付 |
2019-10-19 |
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日付タイプ |
Created |
17〔解説・総説〕脳波（EEG）を用いた装着型多自由度外骨格ロボットのパワーアシスト技術の開発（朱・RA梁）.pdf (226.2 kB)
