論文の概要: Deep Learning for Posture Control Nonlinear Model System and Noise Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04515v1
• Date: Thu, 4 Jun 2020 19:34:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 09:51:03.401035
• Title: Deep Learning for Posture Control Nonlinear Model System and Noise Identification
• Title（参考訳）: 姿勢制御非線形モデルシステムのための深層学習と雑音同定
• Authors: Vittorio Lippi, Thomas Mergner, Christoph Maurer
• Abstract要約: 本稿では,人間の姿勢制御モデルのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくシステム識別手法を提案する。 ヒューマノイド法の可能性についても論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we present a system identification procedure based on Convolutional Neural Networks (CNN) for human posture control models. A usual approach to the study of human posture control consists in the identification of parameters for a control system. In this context, linear models are particularly popular due to the relative simplicity in identifying the required parameters and to analyze the results. Nonlinear models, conversely, are required to predict the real behavior exhibited by human subjects and hence it is desirable to use them in posture control analysis. The use of CNN aims to overcome the heavy computational requirement for the identification of nonlinear models, in order to make the analysis of experimental data less time consuming and, in perspective, to make such analysis feasible in the context of clinical tests. Some potential implications of the method for humanoid robotics are also discussed.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人間の姿勢制御モデルのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくシステム識別手法を提案する。 人間の姿勢制御の研究における一般的なアプローチは、制御系のパラメータの同定である。 この文脈では、線形モデルは、必要なパラメータの識別と結果の解析が比較的単純であるため、特に人気がある。 逆に, 非線形モデルは, 被験者の実際の行動を予測するために必要であり, 姿勢制御解析に活用することが望ましい。 cnnの使用は, 実験データの解析に要する時間を減らし, 臨床検査の文脈でその解析を可能とするために, 非線形モデルの同定に対する重い計算要求を克服することを目的としている。 ヒューマノイドロボットの手法の潜在的意義についても考察する。

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