論文の概要: Towards Robust and Accurate Myoelectric Controller Design based on
Multi-objective Optimization using Evolutionary Computation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02179v3
- Date: Mon, 22 May 2023 14:07:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 11:30:35.279734
- Title: Towards Robust and Accurate Myoelectric Controller Design based on
Multi-objective Optimization using Evolutionary Computation
- Title（参考訳）: 進化的計算を用いた多目的最適化に基づくロバストで高精度な筋電制御器設計
- Authors: Ahmed Aqeel Shaikh, Anand Kumar Mukhopadhyay, Soumyajit Poddar, and
Suman Samui
- Abstract要約: 我々は、カーネル化されたSVM分類器を考慮し、エネルギー効率の良いEMGベースのコントローラを設計する手法を提案している。
EMGをベースとした制御器の最適化性能を達成するため,分類器設計の主な戦略は,システム全体の誤動作を低減することである。
エリート的多目的進化アルゴリズムの$-$は、非支配的なソート遺伝的アルゴリズムNSGA-II (Non-dominated sorting genetic algorithm II) であり、SVMのハイパーパラメータをチューニングするために使われている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22835610890984162
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Myoelectric pattern recognition is one of the important aspects in the design
of the control strategy for various applications including upper-limb
prostheses and bio-robotic hand movement systems. The current work has proposed
an approach to design an energy-efficient EMG-based controller by considering a
kernelized SVM classifier for decoding the information of surface
electromyography (sEMG) signals to infer the underlying muscle movements. In
order to achieve the optimized performance of the EMG-based controller, our
main strategy of classifier design is to reduce the false movements of the
overall system (when the EMG-based controller is at the `Rest' position). To
this end, we have formulated the training algorithm of the proposed supervised
learning system as a general constrained multi-objective optimization problem.
An elitist multi-objective evolutionary algorithm $-$ the non-dominated sorting
genetic algorithm II (NSGA-II) has been used to tune the hyperparameters of
SVM. We have presented the experimental results by performing the experiments
on a dataset consisting of the sEMG signals collected from eleven subjects at
five different upper limb positions. Furthermore, the performance of the
trained models based on the two-objective metrics, namely classification
accuracy, and false-negative have been evaluated on two different test sets to
examine the generalization capability of the proposed training approach while
implementing limb-position invariant EMG classification. It is evident from the
presented result that the proposed approach provides much more flexibility to
the designer in selecting the parameters of the classifier to optimize the
energy efficiency of the EMG-based controller.
- Abstract（参考訳）: 筋電図認識は上肢義肢や生体ロボティックハンドムーブメントシステムを含む様々な応用のための制御戦略の設計において重要な側面の1つである。
筋運動を推定するために表面筋電図(SEMG)信号の復号化を行うSVM分類器について検討し,エネルギー効率の高いEMG制御器の設計手法を提案する。
EMGをベースとした制御器の最適化性能を達成するため,分類器設計の主な戦略は,システム全体の誤動作を低減することである(EMGをベースとした制御器が'Rest'位置にある場合)。
そこで本研究では,教師付き学習システムの学習アルゴリズムを,一般制約付き多目的最適化問題として定式化した。
エリート的多目的進化アルゴリズムは、非支配的なソート遺伝的アルゴリズムNSGA-II (Non-Maninated sorting genetic algorithm II) として$-$を用いてSVMのハイパーパラメータをチューニングしている。
5つの異なる上肢位置において11名の被験者から収集したsEMG信号からなるデータセットを用いて実験を行った。
さらに,二目的メトリクス,すなわち分類精度,偽陰性性に基づくトレーニングモデルの性能を2つの異なるテストセットで評価し,四肢位不変emg分類を実装したトレーニングアプローチの一般化能力について検討した。
提案手法は,emgベースの制御器のエネルギー効率を最適化するための分類器のパラメータ選択において,設計者にはるかに柔軟性を与える。
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