Fugu-MT 論文翻訳(概要): Segmentation and Classification of EMG Time-Series During Reach-to-Grasp Motion

論文の概要: Segmentation and Classification of EMG Time-Series During Reach-to-Grasp Motion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09627v1
Date: Mon, 19 Apr 2021 20:41:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-21 13:32:53.380313
Title: Segmentation and Classification of EMG Time-Series During Reach-to-Grasp Motion
Title（参考訳）: Reach-to-Grasp動作中の筋電図時系列の分割と分類
Authors: Mo Han, Mehrshad Zandigohar, Mariusz P. Furmanek, Mathew Yarossi, Gunar Schirner, Deniz Erdogmus
Abstract要約: 動的アーム/ハンド姿勢の変動を伴う連続把握動作から発生するEMG信号を分類するためのフレームワークを提案する。提案されたフレームワークはリアルタイムに評価され、時間とともに精度が変化した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.388787606334745
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The electromyography (EMG) signals have been widely utilized in human robot interaction for extracting user hand and arm motion instructions. A major challenge of the online interaction with robots is the reliable EMG recognition from real-time data. However, previous studies mainly focused on using steady-state EMG signals with a small number of grasp patterns to implement classification algorithms, which is insufficient to generate robust control regarding the dynamic muscular activity variation in practice. Introducing more EMG variability during training and validation could implement a better dynamic-motion detection, but only limited research focused on such grasp-movement identification, and all of those assessments on the non-static EMG classification require supervised ground-truth label of the movement status. In this study, we propose a framework for classifying EMG signals generated from continuous grasp movements with variations on dynamic arm/hand postures, using an unsupervised motion status segmentation method. We collected data from large gesture vocabularies with multiple dynamic motion phases to encode the transitions from one intent to another based on common sequences of the grasp movements. Two classifiers were constructed for identifying the motion-phase label and grasp-type label, where the dynamic motion phases were segmented and labeled in an unsupervised manner. The proposed framework was evaluated in real-time with the accuracy variation over time presented, which was shown to be efficient due to the high degree of freedom of the EMG data.
Abstract（参考訳）: エレクトロミオグラフィー(EMG)信号は、人間のロボットインタラクションにおいて、ユーザの手と腕の動き指示を抽出するために広く利用されている。ロボットとのオンラインインタラクションの大きな課題は、リアルタイムデータからの信頼性の高いEMG認識である。しかし, 従来の研究では, 少数の把持パターンを有する定常的筋電図信号を用いた分類アルゴリズムの実装が主であり, 動的筋活動変動に対するロバスト制御が不十分であった。トレーニングとバリデーションの間により多くのEMG変数を導入することで、より優れた動的動き検出を実現することができるが、そのような把握動作の識別に焦点を絞った研究は限られており、非静的EMG分類に関するこれらの評価は、移動状態の教師付き地味ラベルを必要とする。本研究では,連続的把持動作から発生する筋電図信号の動的アーム・ハンド姿勢の変化を教師なし動作分節法を用いて分類する枠組みを提案する。我々は,複数の動的動作位相を持つ大規模ジェスチャー語彙からデータを収集し,握り動作の共通配列に基づいて,ある意図から別の目的への遷移を符号化した。動作相ラベルと把持型ラベルを識別するために2つの分類器を構築し,動的動作相を分割し教師なしでラベル付けした。提案手法は,emgデータの自由度が高いため,時間経過に伴う精度の変動をリアルタイムに評価した。

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