論文の概要: The Importance of Models in Data Analysis with Small Human Movement Datasets -- Inspirations from Neurorobotics Applied to Posture Control of Humanoids and Humans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02543v1
• Date: Thu, 4 Feb 2021 11:02:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 18:33:48.089202
• Title: The Importance of Models in Data Analysis with Small Human Movement Datasets -- Inspirations from Neurorobotics Applied to Posture Control of Humanoids and Humans
• Title（参考訳）: 小型人体運動データセットを用いたデータ解析におけるモデルの重要性-ヒトとヒトの姿勢制御に応用した神経ロボティクスからの吸入
• Authors: Vittorio Lippi, Christoph Maurer and Thomas Mergner
• Abstract要約: 本研究では,DECパラメトリックモデルを用いた姿勢制御のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくシステム同定手法を提案する。 提案した制御モデルのモジュラ構造は、異なる自由度を制御するモジュールのパラメータを特定するために同じニューラルネットワークを使用するという意味で、モジュール識別手順の設計にインスピレーションを与えた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This work presents a system identification procedure based on Convolutional Neural Networks (CNN) for human posture control using the DEC (Disturbance Estimation and Compensation) parametric model. The modular structure of the proposed control model inspired the design of a modular identification procedure, in the sense that the same neural network is used to identify the parameters of the modules controlling different degrees of freedom. In this way the presented examples of body sway induced by external stimuli provide several training samples at once.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、DEC(Disturbance Estimation and Compensation)パラメトリックモデルを用いた人間の姿勢制御のためのConvolutional Neural Networks(CNN)に基づくシステム識別手順を提案する。 提案した制御モデルのモジュラ構造は、異なる自由度を制御するモジュールのパラメータを特定するために同じニューラルネットワークを使用するという意味で、モジュール識別手順の設計にインスピレーションを与えた。 このように、外部刺激によって引き起こされる身体動揺の例では、複数のトレーニングサンプルを一度に提供しています。

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