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粒子群最適化に基づく前腕骨格モデルの剛性パラメータ同定手法1

机译:基于粒子锁优化的前臂骨架模型僵硬参数识别方法1

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摘要

前腕骨格モデルに関して,Kecskemethyらは尺骨近位端にスライド関節変位を考慮するとともに,:つの剛性パラメ 一タを同定することで回内回外角度から肘関節内部の微小な関節角度と関節変位を推定できることを示した.しかしながら,人間の関節機構は運動による姿勢変化に伴い関節剛性が調節されるという特徴を持つが,Kecskemethyらは剛性パラメータを不変として同定している.そこで本論文では,粒子群最適化(PSO)を用いて剛性パラメータを同定する手法を提案する.PSOは,群れを成した粒がお互いに適度な距離を保ちつつ探索空間内を動き回ることで局所解に陥りにくく最終的に大域的最適解周辺に収束していく特徴を有する.そして,回内回外時の前腕CT画像から導出した理論値と提案手法により得られる前腕骨格モデルに基づく推定値のフィッティング性能が向上できることを示す.
机译:对于oremock骨骼模型,Kecskemethy等。考虑到超骨近端的滑动铰接位移,并且通过识别一个刚性参数,从室外到达角识别肘关节内的微关节角度和关节位移,但是可以估计。然而,随着锻炼的姿势变化,人类联合机制具有铰接性刚性的特点,但kecskemethy等。鉴定刚性参数。因此,在本文中,使用组优化(PSO)识别刚性参数的方法。通过在彼此围绕谷物的高度移动时,PSO难以进入本地解决方案。它具有收敛到全球最佳解决方案的大面积的功能。然后,配件基于来自前臂CT图像的理论值和所提出的方法的估计值的性能可以提高。

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