論文の概要: Simulation of Adaptive Running with Flexible Sports Prosthesis using Reinforcement Learning of Hybrid-link System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08882v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 02:44:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.645386
• Title: Simulation of Adaptive Running with Flexible Sports Prosthesis using Reinforcement Learning of Hybrid-link System
• Title（参考訳）: ハイブリッドリンクシステムの強化学習を用いたフレキシブルスポーツ補綴による適応走行シミュレーション
• Authors: Yuta Shimane, Ko Yamamoto,
• Abstract要約: 本研究は, 葉ばね型スポーツ人工装具の柔軟性を考慮した片側半側的切断者の強化学習に基づく適応走行動作シミュレーションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.363388546004777
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study proposes a reinforcement learning-based adaptive running motion simulation for a unilateral transtibial amputee with the flexibility of a leaf-spring-type sports prosthesis using hybrid-link system. The design and selection of sports prostheses often rely on trial and error. A comprehensive whole-body dynamics analysis that considers the interaction between human motion and prosthetic deformation could provide valuable insights for user-specific design and selection. The hybrid-link system facilitates whole-body dynamics analysis by incorporating the Piece-wise Constant Strain model to represent the flexible deformation of the prosthesis. Based on this system, the simulation methodology generates whole-body dynamic motions of a unilateral transtibial amputee through a reinforcement learning-based approach, which combines imitation learning from motion capture data with accurate prosthetic dynamics computation. We simulated running motions under different virtual prosthetic stiffness conditions and analyzed the metabolic cost of transport obtained from the simulations, suggesting that variations in stiffness influence running performance. Our findings demonstrate the potential of this approach for simulation and analysis under virtual conditions that differ from real conditions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, ハイブリッドリンクシステムを用いた葉ばね型スポーツ人工装具の柔軟性を考慮した片側半側的切断者の強化学習に基づく適応走行動作シミュレーションを提案する。 スポーツ用補綴器の設計と選択は、しばしば試行錯誤に依存する。 ヒトの動作と義肢の変形の相互作用を考慮に入れた総合的な全身動態解析は、ユーザ固有の設計と選択に有用な洞察を与える。 ハイブリッドリンクシステムは、義肢の柔軟な変形を表現するために、Piece-wise Constant Strainモデルを導入することで、全身動態解析を容易にする。 本システムに基づくシミュレーション手法は, モーションキャプチャデータからの模倣学習と正確な補綴力学計算を組み合わせた強化学習に基づく, 片側半身切断者の全身運動を生成する。 仮想的な剛性条件下での走行動作をシミュレーションし, シミュレーションから得られた輸送の代謝コストを解析し, 剛性の変化が走行性能に与える影響を示唆した。 本研究は,実環境と異なる仮想条件下でのシミュレーションと解析における本手法の可能性を示すものである。

関連論文リスト

• Towards Embodied AI with MuscleMimic: Unlocking full-body musculoskeletal motor learning at scale [38.15316304510102]
  muscleMimicは、生理学的に現実的な筋肉駆動モデルを用いたモーション模倣学習のためのオープンソースのフレームワークである。 筋骨格シミュレーションに計算障壁とデータバリアを下げることにより、マッスルミミックは様々な動的運動にまたがる系統的なモデル検証を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-26T15:18:37Z)
• Musculoskeletal simulation of limb movement biomechanics in Drosophila melanogaster [32.89880065783502]
  ショウジョウバエの足の最初の3Dデータ駆動筋骨格モデルを紹介した。 複数の固定標本からの高分解能X線スキャンに基づくヒル型筋肉表現を応用した。 本モデルにより, 実験的に抽出可能なモデル生物における運動制御の解明が可能となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-08T08:21:14Z)
• Realistic Surgical Simulation from Monocular Videos [49.114370617718244]
  本稿では,手軽な手術映像からリアルな手術シミュレーションを自動実行することの課題に対処する。 本稿では,これらの制約を克服する新しい自動シミュレーションシステムであるSurgiSimを提案する。 様々な手術シナリオと相互作用の実験は、SurgiSimが軟組織の現実的なシミュレーションを行う能力を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T10:32:41Z)
• EquiJump: Protein Dynamics Simulation via SO(3)-Equivariant Stochastic Interpolants [13.493198442811865]
  EquiJumpは移動可能なSO(3)-同変モデルで、全原子タンパク質の動力学シミュレーションの時間ステップを直接ブリッジする。 提案手法は様々なサンプリング手法を達成し,高速な折りたたみタンパク質の軌道データに基づく既存のモデルと比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T23:22:49Z)
• MS-MANO: Enabling Hand Pose Tracking with Biomechanical Constraints [50.61346764110482]
  筋骨格系と学習可能なパラメトリックハンドモデルMANOを統合し,MS-MANOを作成する。 このモデルは骨格系を駆動する筋肉と腱の力学をエミュレートし、結果として生じるトルク軌跡に生理学的に現実的な制約を与える。 また,マルチ層パーセプトロンネットワークによる初期推定ポーズを改良する,ループ式ポーズ改善フレームワークBioPRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T02:18:18Z)
• DiffuseBot: Breeding Soft Robots With Physics-Augmented Generative Diffusion Models [102.13968267347553]
  本稿では,様々なタスクにおいて優れたソフトロボット形態を生成する物理拡張拡散モデルであるDiffuseBotを提案する。 我々は、その能力とともに、シミュレーションされた、そして製造された様々なロボットを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T18:58:48Z)
• Conditional Generative Models for Simulation of EMG During Naturalistic Movements [45.698312905115955]
  本稿では、運動単位活性化電位波形を生成するために、逆向きに訓練された条件付き生成ニューラルネットワークを提案する。 本研究では,より少ない数の数値モデルの出力を高い精度で予測的に補間できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T14:49:02Z)
• Skeleton2Humanoid: Animating Simulated Characters for Physically-plausible Motion In-betweening [59.88594294676711]
  現代の深層学習に基づく運動合成アプローチは、合成された運動の物理的妥当性をほとんど考慮していない。 テスト時に物理指向の動作補正を行うシステムSkeleton2Humanoid'を提案する。 挑戦的なLaFAN1データセットの実験は、物理的妥当性と精度の両方の観点から、我々のシステムが先行手法を著しく上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T16:15:34Z)

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。