論文の概要: I am Robot: Neuromuscular Reinforcement Learning to Actuate Human Limbs
through Functional Electrical Stimulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05349v1
- Date: Tue, 9 Mar 2021 10:58:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-10 14:50:24.320086
- Title: I am Robot: Neuromuscular Reinforcement Learning to Actuate Human Limbs
through Functional Electrical Stimulation
- Title（参考訳）: I am Robot:機能的電気刺激によるヒト肢の活性化のための神経筋強化学習
- Authors: Nat Wannawas, Ali Shafti, A. Aldo Faisal
- Abstract要約: 機能電気刺激(FES)は筋肉の上の皮を刺激して収縮を誘発することによって筋肉を収縮させる確立された技術です。
動的状態表現のためのリカレントニューラルネットワークを用いて,人間の筋肉をFESで制御するためのDeep Reinforcement Learningアプローチを提案する。
以上の結果から,本制御器は筋力操作を学習でき,与えられた課題を達成するために適切なレベルの刺激を施し,作業中に生じる筋疲労の進行を補償できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.066245628617513
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Human movement disorders or paralysis lead to the loss of control of muscle
activation and thus motor control. Functional Electrical Stimulation (FES) is
an established and safe technique for contracting muscles by stimulating the
skin above a muscle to induce its contraction. However, an open challenge
remains on how to restore motor abilities to human limbs through FES, as the
problem of controlling the stimulation is unclear. We are taking a robotics
perspective on this problem, by developing robot learning algorithms that
control the ultimate humanoid robot, the human body, through electrical muscle
stimulation. Human muscles are not trivial to control as actuators due to their
force production being non-stationary as a result of fatigue and other internal
state changes, in contrast to robot actuators which are well-understood and
stationary over broad operation ranges. We present our Deep Reinforcement
Learning approach to the control of human muscles with FES, using a recurrent
neural network for dynamic state representation, to overcome the unobserved
elements of the behaviour of human muscles under external stimulation. We
demonstrate our technique both in neuromuscular simulations but also
experimentally on a human. Our results show that our controller can learn to
manipulate human muscles, applying appropriate levels of stimulation to achieve
the given tasks while compensating for advancing muscle fatigue which arises
throughout the tasks. Additionally, our technique can learn quickly enough to
be implemented in real-world human-in-the-loop settings.
- Abstract（参考訳）: 人間の運動障害や麻痺は、筋肉の活性化と運動制御の制御の喪失につながります。
機能電気刺激(FES)は筋肉の上の皮を刺激することによって筋肉を収縮させる確立された、安全な技術です。
しかし、FESを介して運動能力を人間の手足に復元する方法に関するオープンな課題は未だに残っており、刺激を制御する問題は不明である。
究極のヒューマノイドロボットである人体を電気筋肉刺激で制御するロボット学習アルゴリズムを開発することで、この問題をロボティクスの視点から捉えています。
人間の筋肉は疲労および他の内部状態の変更の結果として非定常である力の生産が原因でアクチュエーターとして制御することは自明ではないです広い操作範囲上のよく理解され、定常であるロボットアクチュエーターとは対照的に。
本研究では, 動的状態表現のための繰り返しニューラルネットワークを用いて, 外部刺激下でのヒト筋の挙動の観察不能な要素を克服するために, 筋のfes制御に対する深層強化学習アプローチを提案する。
本技術は神経筋シミュレーションでも人体でも実験的に実証する。
以上の結果から,本制御器は筋力操作を学習でき,与えられた課題を達成するために適切なレベルの刺激を施し,作業中に生じる筋疲労の進行を補償できることがわかった。
さらに、私たちのテクニックは、実世界のヒューマンインザループ設定で実装できるほど迅速に学習できます。
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