論文の概要: Towards AI-controlled FES-restoration of movements: Learning cycling
stimulation pattern with reinforcement learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09986v3
- Date: Thu, 16 Nov 2023 12:12:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-18 01:19:26.031846
- Title: Towards AI-controlled FES-restoration of movements: Learning cycling
stimulation pattern with reinforcement learning
- Title（参考訳）: ai制御fes-rerestoration of movement--強化学習によるサイクリング刺激パターンの学習
- Authors: Nat Wannawas, A. Aldo Faisal
- Abstract要約: 機能的電気刺激(FES)は、ロボットを含む他のリハビリテーションデバイスとますます統合されている。
ここでは、余分なハードウェアやセンサーを必要としないパターンを見つけるためのAIベースの手法を提案する。
本手法は,筋骨格モデルと筋骨格モデルを用いて,モデルに基づくパターンの探索から始まる。
わずか100秒のサイクリングデータを使用することで、より優れたサイクリング性能を実現するための微調整パターンを実現できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6787556334630334
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Functional electrical stimulation (FES) has been increasingly integrated with
other rehabilitation devices, including robots. FES cycling is one of the
common FES applications in rehabilitation, which is performed by stimulating
leg muscles in a certain pattern. The appropriate pattern varies across
individuals and requires manual tuning which can be time-consuming and
challenging for the individual user. Here, we present an AI-based method for
finding the patterns, which requires no extra hardware or sensors. Our method
has two phases, starting with finding model-based patterns using reinforcement
learning and detailed musculoskeletal models. The models, built using
open-source software, can be customised through our automated script and can be
therefore used by non-technical individuals without extra cost. Next, our
method fine-tunes the pattern using real cycling data. We test our both in
simulation and experimentally on a stationary tricycle. In the simulation test,
our method can robustly deliver model-based patterns for different cycling
configurations. The experimental evaluation shows that our method can find a
model-based pattern that induces higher cycling speed than an EMG-based
pattern. By using just 100 seconds of cycling data, our method can deliver a
fine-tuned pattern that gives better cycling performance. Beyond FES cycling,
this work is a showcase, displaying the feasibility and potential of
human-in-the-loop AI in real-world rehabilitation.
- Abstract（参考訳）: 機能的電気刺激(fes)はロボットを含む他のリハビリデバイスと統合されつつある。
FESサイクリングはリハビリテーションにおける一般的なFES応用の1つであり、特定のパターンで脚の筋肉を刺激することによって行われる。
適切なパターンは個人によって異なり、個々のユーザにとって時間と困難を伴う手動チューニングが必要になる。
ここでは、余分なハードウェアやセンサーを必要としないパターンを見つけるためのAIベースの手法を提案する。
本手法は強化学習と詳細な筋骨格モデルを用いたモデルベースパターンの探索から始める2つのフェーズを有する。
モデルはオープンソースソフトウェアを使って構築されており、私たちの自動化されたスクリプトでカスタマイズすることができます。
次に,実際のサイクリングデータを用いてパターンを微調整する。
シミュレーションと実験の両方を定常三輪車でテストします。
シミュレーションテストでは,異なるサイクリング構成のモデルに基づくパターンを頑健に提供することができる。
実験により,本手法はEMGパターンよりも高速なサイクリング速度を誘導するモデルに基づくパターンを見つけることができることがわかった。
100秒のサイクリングデータを使用することで、より優れたサイクリングパフォーマンスを実現するための微調整パターンを提供できる。
FESサイクリング以外にも、この研究は実世界のリハビリテーションにおける人間のループ内AIの可能性と可能性を示す展示会である。
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