論文の概要: Compensation Effect Amplification Control (CEAC): A movement-based approach for coordinated position and velocity control of the elbow of upper-limb prostheses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05074v1
- Date: Thu, 08 Jan 2026 16:18:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.703851
- Title: Compensation Effect Amplification Control (CEAC): A movement-based approach for coordinated position and velocity control of the elbow of upper-limb prostheses
- Title（参考訳）: 補償効果増幅制御(CEAC):上肢義肢肘の座標位置と速度制御のための運動に基づくアプローチ
- Authors: Julian Kulozik, Nathanaël Jarrassé,
- Abstract要約: 補償効果増幅制御(英: Compensation Effect Amplification Control、CEAC)は、運動に基づく制御パラダイムである。
CEACは、制御遅延を導入しながら、トランクと補綴の自然な結合を増幅する。
その結果,自然腕の動きに匹敵するタスク性能が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8360662552057314
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Despite advances in upper-limb (UL) prosthetic design, achieving intuitive control of intermediate joints - such as the wrist and elbow - remains challenging, particularly for continuous and velocity-modulated movements. We introduce a novel movement-based control paradigm entitled Compensation Effect Amplification Control (CEAC) that leverages users' trunk flexion and extension as input for controlling prosthetic elbow velocity. Considering that the trunk can be both a functional and compensatory joint when performing upper-limb actions, CEAC amplifies the natural coupling between trunk and prosthesis while introducing a controlled delay that allows users to modulate both the position and velocity of the prosthetic joint. We evaluated CEAC in a generic drawing task performed by twelve able-bodied participants using a supernumerary prosthesis with an active elbow. Additionally a multiple-target-reaching task was performed by a subset of ten participants. Results demonstrate task performances comparable to those obtained with natural arm movements, even when gesture velocity or drawing size were varied, while maintaining ergonomic trunk postures. Analysis revealed that CEAC effectively restores joint coordinated action, distributes movement effort between trunk and elbow, enabling intuitive trajectory control without requiring extreme compensatory movements. Overall, CEAC offers a promising control strategy for intermediate joints of UL prostheses, particularly in tasks requiring continuous and precise coordination.
- Abstract（参考訳）: 上肢(UL)義肢の設計の進歩にもかかわらず、手首や肘などの中間関節の直感的な制御は、特に連続および速度変調運動において困難である。
本稿では,ユーザのトランク屈曲と伸展を入力として活用し,人工肘の速度を制御できる「補償効果増幅制御(CEAC)」という,運動に基づく新しい制御パラダイムを提案する。
上肢動作を行う際、トランクは機能的かつ補償的な関節であり得ることを考慮し、CEACは、トランクと補綴物の自然な結合を増幅するとともに、ユーザーが補綴関節の位置と速度を調節できる制御遅延を導入する。
本研究は,12名の健常者を対象に,活動性肘による人工骨頭置換術を用いてCEACの評価を行った。
さらに、10人の参加者のサブセットによって、マルチターゲット取得タスクが実行された。
その結果、動作速度や描画サイズが変化しても、自然腕の動きに匹敵するタスク性能を示し、エルゴノミックトランク姿勢を維持した。
解析の結果,CEACは関節協調動作を効果的に回復し,トランクと肘間の運動力を分配し,極度の補償運動を必要とせずに直感的な軌道制御を可能にした。
全体として、CEACは、特に連続的かつ正確な調整を必要とするタスクにおいて、UL人工装具の中間関節に対して有望な制御戦略を提供する。
関連論文リスト
- Safe Whole-Body Loco-Manipulation via Combined Model and Learning-based Control [46.47619556874003]
そこで本研究では,マニピュレータアームのモデルベースアプタンス制御と足歩行の強化学習ポリシを組み合わせた全身制御を提案する。
アクセタンスコントローラは、物理的相互作用中に人間によって適用されるような外部レンチを、望ましいエンドエフェクタ速度にマッピングし、従順な振る舞いを可能にする。
6-DoFアームと手首に装着した6-DoF Force/Torqueセンサーを備えたUnitree Go2四足歩行ロボットを用いて,シミュレーションとハードウェアの両方におけるアプローチを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-02T22:31:12Z) - CHIP: Adaptive Compliance for Humanoid Control through Hindsight Perturbation [70.5382178207975]
hIsight Perturbation (CHIP)は、制御可能なエンドエフェクタ剛性を実現するプラグイン・アンド・プレイモジュールである。
CHIPの実装は簡単で、データ拡張も追加の報酬チューニングも必要ありません。
そこで本研究では,CHIPでトレーニングした汎用モーショントラッキングコントローラが,多種多様な操作タスクを実行できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-16T18:56:04Z) - Adaptive Torque Control of Exoskeletons under Spasticity Conditions via Reinforcement Learning [0.0]
膝外骨格に対する深部強化学習(RL)による新しい適応型トルク制御器について述べる。
模擬膝伸展運動の結果から, 味覚レベルが異なる個人に対して, エージェントが外骨格を制御できることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-14T14:22:09Z) - Continuous Wrist Control on the Hannes Prosthesis: a Vision-based Shared Autonomy Framework [4.5540732576876986]
義肢をつかむためのほとんどの制御技術は、器用な指の制御に焦点をあてるが、手首の動きを見渡す。
これにより、肘、肩、腰で補償運動を行い、手首をつかむように適応させる。
本稿では,共有自律フレームワークにおけるユーザと自動システムの協調を利用したコンピュータビジョンベースシステムを提案する。
当社のパイプラインでは,人工手首をシームレスに制御して対象物を追尾し,最終的にユーザの意図に応じて把握するように調整しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-24T15:48:25Z) - Deep-Learning Control of Lower-Limb Exoskeletons via simplified Therapist Input [0.0]
部分補助性外骨格は歩行回復に有意な可能性を秘めている。
外骨格における相互作用トルクの制御は階層的な制御構造に依存している。
この研究は、外骨格における階層制御の限界に対処する3段階のデータ駆動型アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-10T22:52:44Z) - Growing Q-Networks: Solving Continuous Control Tasks with Adaptive Control Resolution [51.83951489847344]
ロボット工学の応用において、スムーズな制御信号はシステム摩耗とエネルギー効率を減らすために一般的に好まれる。
本研究では,離散的な動作空間を粗い状態から細かい制御分解能まで拡大することにより,この性能ギャップを埋めることを目的とする。
我々の研究は、値分解とアダプティブ・コントロール・リゾリューションが組み合わさることで、単純な批判のみのアルゴリズムが得られ、連続制御タスクにおいて驚くほど高い性能が得られることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-05T17:58:37Z) - OmniControl: Control Any Joint at Any Time for Human Motion Generation [46.293854851116215]
テキスト条件付き人体動作生成モデルにフレキシブルな空間制御信号を統合するために,OmniControlという新しい手法を提案する。
本稿では,入力制御信号に厳密に適合した動作を実現するための解析的空間ガイダンスを提案する。
同時に、全ての関節を洗練してよりコヒーレントな動きを生み出すためにリアリズムガイダンスが導入された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-12T17:59:38Z) - Continuous Decoding of Daily-Life Hand Movements from Forearm Muscle
Activity for Enhanced Myoelectric Control of Hand Prostheses [78.120734120667]
本研究では,前腕のEMG活性をハンドキネマティクスに連続的にマップする,長期記憶(LSTM)ネットワークに基づく新しい手法を提案する。
私たちの研究は、この困難なデータセットを使用するハンドキネマティクスの予測に関する最初の報告です。
提案手法は, 人工手指の複数のDOFの独立的, 比例的アクティベーションのための制御信号の生成に適していることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-29T00:11:32Z) - Learning Compliance Adaptation in Contact-Rich Manipulation [81.40695846555955]
本稿では,コンタクトリッチタスクに必要な力プロファイルの予測モデルを学習するための新しいアプローチを提案する。
このアプローチは、双方向Gated Recurrent Units (Bi-GRU) に基づく異常検出と適応力/インピーダンス制御を組み合わせたものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-01T05:23:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。