論文の概要: sEMG-Driven Physics-Informed Gated Recurrent Networks for Modeling Upper Limb Multi-Joint Movement Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16599v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 15:09:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 13:23:15.056445
• Title: sEMG-Driven Physics-Informed Gated Recurrent Networks for Modeling Upper Limb Multi-Joint Movement Dynamics
• Title（参考訳）: 上肢多関節運動のモデリングのためのsEMG駆動物理インフォームドGated Recurrent Networks
• Authors: Rajnish Kumar, Anand Gupta, Suriya Prakash Muthukrishnan, Lalan Kumar, Sitikantha Roy,
• Abstract要約: 本研究では,多関節トルク予測のための物理インフォームドGated Recurrent Network(PiGRN)を提案する。 PiGRNモデルは10個の不慣れな運動に対する関節トルクを正確に予測した。 これらの知見は、PiGRNのリアルタイム外骨格およびリハビリテーションへの応用の可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.524068837259551
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Exoskeletons and rehabilitation systems offer great potential for enhancing human strength and recovery through advanced human-machine interfaces (HMIs) that adapt to movement dynamics. However, the real-time application of physics-informed neural networks (PINNs) is limited by their reliance on fixed input lengths and surrogate models. This study introduces a novel physics-informed Gated Recurrent Network (PiGRN) designed to predict multi-joint torques using surface electromyography (sEMG) data. The PiGRN model employs a Gated Recurrent Unit (GRU) to convert time-series sEMG inputs into multi-joint kinematics and external loads, which are then integrated into an equation of motion to ensure consistency with physical laws. Experimental validation with sEMG data from five participants performing elbow flexion-extension tasks showed that the PiGRN model accurately predicted joint torques for 10 unfamiliar movements, with RMSE values between 4.02\% and 11.40\% and correlation coefficients ranging from 0.87 to 0.98. These findings highlight the PiGRN's potential for real-time exoskeleton and rehabilitation applications. Future research will explore more diverse datasets, improve musculoskeletal models, and investigate unsupervised learning methods.
• Abstract（参考訳）: 外骨格とリハビリテーションシステムは、運動力学に適応する高度なヒューマンマシンインタフェース(HMI)を通して、人間の強度と回復を高める大きな可能性をもたらす。 しかし、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)のリアルタイム適用は、一定の入力長と代理モデルに依存しているため制限される。 本研究では,表面筋電図(sEMG)データを用いた多関節トルク予測のための物理インフォームドGated Recurrent Network(PiGRN)を提案する。 PiGRNモデルは、時系列sEMG入力をマルチジョイントキネマティクスと外部負荷に変換するためにGRU(Gated Recurrent Unit)を使用しており、物理法則との整合性を確保するために運動方程式に統合される。 肘屈曲・伸展作業を行う5人の被験者のsEMGデータによる実験的検証の結果, RMSE値が4.02\%から11.40\%, 相関係数が0.87から0.98であった。 これらの知見は、PiGRNのリアルタイム外骨格およびリハビリテーションへの応用の可能性を示している。 今後の研究は、より多様なデータセットを探索し、筋骨格モデルを改善し、教師なし学習方法を検討する。

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