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자료유형
학술저널
저자정보
김윤성 (Soonchunhyang University) 장승완 (Soonchunhyang University) 민세동 (Soonchunhyang University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제72권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
280 - 287 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2023.72.2.280

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2023

인공신경망 기반 무릎 관절 각도 추정 시스템 개발
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2022

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김윤성 소프트웨어융합 2022.01 학위논문

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In order to estimate the knee joint angle to control the exoskeleton robot, many sensors and equations require many parameters. Since this is unfavorable for the commercialization of exoskeleton robots, a new MLP method was attempted to compensate for this. In this study, a study was conducted to estimate the knee joint angle based on plantar pressure data to identify the wearer"s movement intention using a walking aid exoskeleton robot. This is a pHRI-based system used to determine the wearer"s intention in the exoskeleton system, and the angle of the wearer"s knee joint was estimated through the planter pressure data. A device capable of simultaneously measuring plantar pressure and knee joint angle was designed, and data were obtained by conducting a walking experiment with 10 adult male subjects on a treadmill. An artificial neural network was trained through the obtained data, and a study was conducted to estimate the knee joint angle using the planter pressure data through the trained artificial neural network. The MLP model trained on 10 subjects each had an R2 Score and Adjusted R2 Score close to 1. It showed R2 Score and showed high performance.
#Artificial Neural Network #Exoskeleton System #Knee Joint Angle #Physical Human-Robot Interaction #Plantar Pressure

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 고찰 및 결론
References

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