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/2408.16599v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 11:20:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:03:59.706030
• 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: 外骨格とリハビリテーションシステムは、適応的なヒューマン・マシン・インタフェースを用いて、人間の強さと回復を改善する可能性がある。 本稿では,SEMGデータから多関節運動のダイナミクスを予測する新しいモデルPiGRNを提案する。 PiGRN は Gated Recurrent Unit (GRU) を使用して時系列のsEMG入力を処理し、マルチジョイントキネマティクスと外部負荷を推定し、トレーニング中に物理ベースの制約を取り入れながら関節トルクを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.524068837259551
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• Abstract: Exoskeletons and rehabilitation systems have the potential to improve human strength and recovery by using adaptive human-machine interfaces. Achieving precise and responsive control in these systems depends on accurately estimating joint movement dynamics, such as joint angle, velocity, acceleration, external mass, and torque. While machine learning (ML) approaches have been employed to predict joint kinematics from surface electromyography (sEMG) data, traditional ML models often struggle to generalize across dynamic movements. In contrast, physics-informed neural networks integrate biomechanical principles, but their effectiveness in predicting full movement dynamics has not been thoroughly explored. To address this, we introduce the Physics-informed Gated Recurrent Network (PiGRN), a novel model designed to predict multi-joint movement dynamics from sEMG data. PiGRN uses a Gated Recurrent Unit (GRU) to process time-series sEMG inputs, estimate multi-joint kinematics and external loads, and predict joint torque while incorporating physics-based constraints during training. Experimental validation, using sEMG data from five participants performing elbow flexion-extension tasks with 0 kg, 2 kg, and 4 kg loads, showed that PiGRN accurately predicted joint torques for 10 novel movements. RMSE values ranged from 4.02\% to 11.40\%, with correlation coefficients between 0.87 and 0.98. These results underscore PiGRN's potential for real-time applications in exoskeletons and rehabilitation. Future work will focus on expanding datasets, improving musculoskeletal models, and investigating unsupervised learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 外骨格とリハビリテーションシステムは、適応的なヒューマン・マシン・インタフェースを用いて、人間の強さと回復を改善する可能性がある。 これらのシステムにおける精密かつ応答的な制御は、関節角度、速度、加速度、外質量、トルクなどの関節運動のダイナミクスを正確に推定することに依存する。 機械学習(ML)アプローチは表面筋電図(sEMG)データから関節キネマティクスを予測するのに使われてきたが、従来のMLモデルは動的運動をまたいだ一般化に苦慮することが多い。 対照的に、物理インフォームドニューラルネットワークは生体力学の原理を統合しているが、完全な運動力学を予測する効果は十分に研究されていない。 これを解決するために、sEMGデータから多関節運動のダイナミクスを予測するために設計された新しいモデルPiGRN(Physical-informed Gated Recurrent Network)を導入する。 PiGRN は Gated Recurrent Unit (GRU) を使用して時系列のsEMG入力を処理し、マルチジョイントキネマティクスと外部負荷を推定し、トレーニング中に物理ベースの制約を取り入れながら関節トルクを予測する。 肘屈曲伸展を0 kg, 2 kg, 4 kg負荷で行う5人の被験者のsEMGデータを用いて, PiGRNが10個の新しい運動の関節トルクを正確に予測した。 RMSE値は4.02\%から11.40\%であり、相関係数は0.87から0.98である。 これらの結果は、外骨格とリハビリテーションにおけるPiGRNのリアルタイム応用の可能性を強調している。 今後の研究は、データセットの拡大、筋骨格モデルの改善、教師なし学習アプローチの調査に注力する。

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