Inseung Kang
収録論文 11本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 股関節外骨格の生体力学的トルク制御におけるアシスト遅延が関節力学とエネルギーに与える影響外骨格2026/9/21
股関節外骨格の生体トルク制御において、アシスト遅延が平地・登坂・降坂歩行時の関節仕事と代謝に与える影響を調査した。遅延は関節仕事を変化させたが代謝率には影響せず、降坂では代謝が悪化した。
- 被験者条件付き拡散モデルによる歩行速度横断的な下肢運動学の個人化生成歩行生成/拡散モデル/パーソナライズ2026/7/1
単一の歩行速度での計測データから、未見の速度における個人化された下肢関節軌道を生成する被験者条件付き残差拡散フレームワークを提案した。健常者データのみで訓練し、脳卒中患者にも適用可能なことを示した。
- 多様体認識型経験再生による外骨格制御の継続的オンライン個人化外骨格制御2026/6/1
外骨格制御のオンライン適応中に生じる破滅的忘却を防ぐため、多様体認識型の経験再生フレームワークを開発し、歩行タスクの切り替え時でも個人化支援を維持できることを示した。
- 筋骨格模倣による歩行障害者向けパーソナライズ外骨格制御ポリシーの学習外骨格制御2026/4/1
筋骨格シミュレーションと強化学習を組み合わせ、健常者と臨床集団の両方に適用可能な外骨格制御ポリシーを学習するフレームワークを提案。筋力低下を模擬した歩行障害モデルでも、非対称で欠損特異的な支援を生成し、エネルギー効率と運動対称性を改善することを示した。
- 予測的神経筋骨格シミュレーションによる股関節外骨格制御ポリシーの学習外骨格制御2026/3/1
モーションキャプチャデータを使わず、シミュレーション内で強化学習により股関節外骨格の制御ポリシーを訓練し、実機へ転移させる手法を提案。歩行速度や傾斜に応じて筋活動を低減する補助を学習し、シミュレーションと実機で効果を検証した。
- 可変弾性アクチュエーションと重量フィードバックを用いた適応力プロファイルを持つソフトな半能動背中支援装置ウェアラブル支援装置2026/3/1
軽量でコンパクトな背中支援装置を開発し、可変剛性の受動要素と人工筋肉の能動要素を組み合わせて、持ち上げ動作に応じた支援力を提供する。重量検出と筋電図解析により、背筋活動の低減を実証した。
- 股関節外骨格のアシストパラメータが滑り外乱時の歩行安定性に与える影響の系統的評価外骨格/歩行安定性2026/1/1
両側股関節外骨格のトルクの大きさと持続時間を系統的に変化させ、滑り外乱時の全身角運動量を指標に安定性を評価した。安定性最適パラメータはエネルギー最適化制御より全身角運動量範囲を平均25.7%低減したが、被験者間のばらつきが大きかった。
- 物理情報を活用した模倣学習による速度適応型歩行エージェントの学習歩行2024/12/1
生体力学データから合成歩行データを生成し、敵対的模倣学習で様々な歩行速度に適応する骨格ヒューマノイドエージェントを訓練した研究。
- 歩行中の下肢運動学的状態による地面外乱検出歩行2024/12/1
歩行中の下肢の関節角度などの運動学的状態のずれを追跡し、外乱を高精度・低遅延で検出する手法を開発した。
- 股関節エクソスケルトンのための生体力学的関節モーメント推定における歩行タスクセットの最適化exoskeleton2024/12/1
ウェアラブルセンサから股関節モーメントを推定する深層学習モデルの訓練に必要なタスクをクラスタ分析で最小化し、データ収集負担を減らしつつ精度を維持できることを示した。
- コンピュータビジョンを用いたウェアラブルセンサーによる関節運動推定の個人化：股関節エクソスケルトンへの応用ウェアラブルセンサー/エクソスケルトン2024/11/1
スマホカメラで撮影した1〜2歩行周期のデータを使い、転移学習でウェアラブルセンサーによる関節角度推定モデルを個人適応させるフレームワークを提案。