선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 다음으로 어깨 운동의 Horizontal Abduction, Horizontal A&hiction을 살펴보자. 팔을 수평하게 어깨 높이까지 들어 올린 후 움직이는 것을 말하며, 몸 앞쪽으로 운동하는 것을 Horizontal Adduction이라 하며 몸 뒤쪽으로 운동하는 것을 Horizontal Abduction 이라 한다.
- 본 연구에서 제안한 시스템은 뇌졸중 환자와 같이 한쪽 팔이 마비된 사람들의 재활을 돕기 위한 시스템이다. 뇌졸중 환자의 경우 몸의 반쪽이 마비되는 증상이 있다.
- 본 연구에서는 사람 팔을 재활 하는데 있어 손목을 제외한 팔꿈치와 어깨부분의 재활을 목적으로 수행하였다. 비정상인 관절의 운동 범위를 증가시키기 위해서는 계속해서 비정상인 관절을 움직여주며 운동 가능 범위를 확장시켜 주는 것이 가장 중요하다[4, 5].
- 사람의 전면을 기준으로 팔을 앞으로 들어올리는 운동을 말하며, Extension운동은 뒤로 들어올리는 운동을 의미한다. 어깨에서 Flexion, Extension운동이 가능한 것과 달리 팔꿈치는 Flexion 운동만 가능하다, 다음으로 어깨 운동에서 Abduction, Adduction을 살펴보자. Abduction의 경우는 팔을 몸 바깥쪽으로 들어올리는 운동이며, Adduction의 경우는 몸 안쪽으로 들어 올리는 운동을 말한다.
제안 방법
- Abduction, Adduction의 경우 로봇의 기준 좌표계인 Z축을 중심으로 -90° 회전시켜 초기 위치를 설정하였고, Horizontal Abduction, Horizontal Adduction의 경우 로봇의 기준 좌표계인 Y축을 중심으로 -90°, Z축을 중심으로 -90° 회전시켜 초기위치로 설정하였다. Abduction, Adduc tion, Horizontal Abduction, Horizontal Adduction은 주어진 궤적과 로봇의 궤적을 비교하였다. 이로 인해 모든 팔의 궤적을 로봇의 기준 좌표계를 중심으로 Y-Z평면에서 실시하였다.
- 와 Limit Sensor를 사용하였다. Force-Torque Sensor는 로봇의 끝단에 부착하여 환자의 팔에서 힘을 입력받아 위험 상황을 판단하도록 사용하였으며, Limit Sensor는 로봇이 구동 범위를 넘어가는 경우를 대비하여 사용하였다. Force- Torque Sensor는 단순한 안전장치로써의 기능뿐만 아니라 운동 중에 발생하는 힘을 측정하여 재활운동의 상태를 파악할 수 있는 가능성을 가지고 있다.
- Robot의 구동 범위를 고려하여 각각의 궤적과 초기위치를 설정하였다.
- CPM은 사용법이 간단하지만 한 관절에 대해서만 재활 운동을 시켜주는 단점이 있으며, KIN·COM의 경우 사용법이 복잡하여 현재 병원에서 잘 쓰이고 있지 않으며 서양인의 체형에 맞게 개발되어 동양인에게 적용할 경우 해부학적으로 신뢰하기 어려운 단점이 있다. 따라서 기본적으로 사람 팔의 기본적인 운동을 구현하며, 우리나라 사람의 체형 데이터를 이용하여 재활 시스템을 개발하였다.
- 또한 어깨의 Abduction, Adduction, Horizontal Abduction, Horizontal Adduction운동의 경우 로봇의 구동 범위가 팔의 운동 범위를 포함하지 못해 다른 운동과 동일한 위치를 초기 위치로 설정하여 실험하지 못했다. 따라서 어깨의 Abduction, Adduction, Horizontal Abduction, Horizontal Adduction운동의 경우 로봇의 기준 좌표계를 기준으로 Y-Z평면에서 팔 길이를 입력하여 주어진 궤적과 로봇의 데이터만 비교하는 것으로 대신하였다.
- 이와 같은 실험을 통해 사람 팔의 기본적인 운동에 대해서 구현하였으며, 마스터 로봇(마우스)을 움직인 궤적을 따라 슬레이브 로봇이 비정상인 팔을 운동 시켜줄 수 있도록 시스템을 구성하였다. 또한 비정상인 팔이 정상인 팔의 궤적과 동일한 운동을 하게 하기 위해서 마스터-슬레이브 시스템으로 구성하였으며, 안전성 확보를 위해 Force-Torque Sensor와 Limit Sensor를 사용하였다. Limit Sensor는 로봇의 구동 범위에 제한을 주었으며, Force- Torque Sensor는 환자의 반사적인 힘을 측정하여 위험 상황을 판단한 후 로봇이 긴급정지 되도록 제어하였다[11, 12].
- Sensor, Limit Sensor로 구성 하였다. 로봇 구동 시스템은 Robot, Robot Motor Driver, PC, 마우스로 구성하였고, 재활을 위한 안전 관리 시스템은 로봇 시스템에 Force Torque Sensor, Limit Sensor를 추가하여 구성하였다. 이렇게 구성한 시스템을 이용하여 로봇의 안전성을 판단한 후 직접 환자에게 적용하도록 구성하였다.
- 본 논문에서는 로봇을 재활에 적용하여 연구하였다. 실험 결과 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇의 구동 데이터에서 최대 4mm의 오차가 발생함을 알 수 있다.
- 이러한 오차는 로봇과 인체가 연결되는 부분에서 발생하는 것으로 상지의 운동 범위에 비해 아주 작은 오차로 판단된다. 본 연구에서는 마우스를 이용하여 정상인 팔의 데이터를 획득하여 CPM과 KIN·COM 과 같은 2차원에 대해서 적용하였다. 그러나 이것을 확장하여 3차원에서 사용할 수 있도록 힘 반향이 고려된 3차원 마스터 암을 개발해 팔 전체의 자유도를 표현 할 수 있도록 시스템을 구성할 수 있다.
- 본 절에서는 로봇의 정 기구학을 해석하였다[13]. 다음은 로봇의 좌표계를 설정한 것이다.
- 비정상인 팔을 운동 시켜주는 부분은 로봇을 이용 하였으며 실험은 팔의 기본적인 운동인 팔꿈치의 Flexion운동, 어깨의 Flexion, Extension, Abduction, Adduction, Horizontal ab duction, Horizontal adduction, Internal rotation, External rotation 운동을 설정하여 수행하였다.
- 결과와 실험 결과를 비교하였다. 실험은 삼각형과 원 궤적을 입력해 주고 로봇 각 축의 인코더 값을 받아 정 기구학을 이용해 로봇 끝단 궤적을 확인하는 방법을 사용하였다. 위의 그림에서 볼 때 원 궤적의 경우는 최대 2mm의 오차를 보이며, 삼각형 궤적의 경우는 최대 4mm의 오차를 보인다.
- 실험하였다. 여기서 어깨의 Abduction, Adduction, Horizontal Abduction, Horizontal Adduction운동의 경우 팔의 운동 범위가 Robot의 구동 범위안에 있지 않아 초기 위치를 변경해서 실험하였다. Abduction, Adduction의 경우 로봇의 기준 좌표계인 Z축을 중심으로 -90° 회전시켜 초기 위치를 설정하였고, Horizontal Abduction, Horizontal Adduction의 경우 로봇의 기준 좌표계인 Y축을 중심으로 -90°, Z축을 중심으로 -90° 회전시켜 초기위치로 설정하였다.
- 이 장에서는 팔의 기본적인 운동인 팔꿈치의 Flexion, 어깨의 Flexion, Extension, Abduction, Adduction, Horizontal Abduction, Horizontal Adduction, Internal Rotation, External Rotation의 운동을 표현해주는 궤적을 마우스로부터 획득하여 실험하였다. 여기서 어깨의 Abduction, Adduction, Horizontal Abduction, Horizontal Adduction운동의 경우 팔의 운동 범위가 Robot의 구동 범위안에 있지 않아 초기 위치를 변경해서 실험하였다.
- 로봇 구동 시스템은 Robot, Robot Motor Driver, PC, 마우스로 구성하였고, 재활을 위한 안전 관리 시스템은 로봇 시스템에 Force Torque Sensor, Limit Sensor를 추가하여 구성하였다. 이렇게 구성한 시스템을 이용하여 로봇의 안전성을 판단한 후 직접 환자에게 적용하도록 구성하였다.
- 이와 같은 환자의 정상운동이 가능한 팔의 움직임을 이용해 마비되거나 정상적으로 움직이기 어려운 팔을 혼자서 운동할 수 있도록 마스터-슬레이브 시스템으로 구성하고, 사람 팔의 팔꿈치와 어깨의 기구학을 해석하기 위하여 기존의 인체에 대한 연구 결과를 적용하였다. 이로 인해 물리치료사의 도움 없이 환자 혼자 운동이 가능하도록 하는 시스템을 구성하였다. 또한 로봇에 Force- Torque Sensor를 부착하여 환자의 재활 정도를 측정할 수 있도록 하였으며, 시스템의 안전성을 높였다[6].
- 판단하는 것이 가장 중요하다고 할 수 있다[7, 8]. 이에 따라본 논문에서는 마우스로부터 원하는 궤적을 입력받아 로봇의 구동 범위 안에 있고, 사람 팔이 운동할 수 있는 범위인지를 판단한 후, 로봇을 구동하여 환자를 재활 하도록 개발하였다[9, 101
- 이러한 경우에는 Force-Torque Sensor의 기능이 무의미하다. 이와 같은 경우를 대비하기 위해 환자가 1차 안전 장치로 소프트웨어에서 로봇의 구동 범위와 환자의 운동 가능 범위를 설정하여 제한을 주었다. 2차 안전 장치로는 환자가 위급 상황 버튼을 이용해 로봇을 강제로 정지시킬 수 있도록 구성하였다.
- Y-Z PlanQ의 경우에 대해서 실시하였다. 이와 같은 실험을 통해 사람 팔의 기본적인 운동에 대해서 구현하였으며, 마스터 로봇(마우스)을 움직인 궤적을 따라 슬레이브 로봇이 비정상인 팔을 운동 시켜줄 수 있도록 시스템을 구성하였다. 또한 비정상인 팔이 정상인 팔의 궤적과 동일한 운동을 하게 하기 위해서 마스터-슬레이브 시스템으로 구성하였으며, 안전성 확보를 위해 Force-Torque Sensor와 Limit Sensor를 사용하였다.
- 뇌졸중 환자의 경우 몸의 반쪽이 마비되는 증상이 있다. 이와 같은 환자의 정상운동이 가능한 팔의 움직임을 이용해 마비되거나 정상적으로 움직이기 어려운 팔을 혼자서 운동할 수 있도록 마스터-슬레이브 시스템으로 구성하고, 사람 팔의 팔꿈치와 어깨의 기구학을 해석하기 위하여 기존의 인체에 대한 연구 결과를 적용하였다. 이로 인해 물리치료사의 도움 없이 환자 혼자 운동이 가능하도록 하는 시스템을 구성하였다.
대상 데이터
- 로봇 시스템을 안전하게 구동하기 위해서 Force-Torque Sensor 와 Limit Sensor를 사용하였다. Force-Torque Sensor는 로봇의 끝단에 부착하여 환자의 팔에서 힘을 입력받아 위험 상황을 판단하도록 사용하였으며, Limit Sensor는 로봇이 구동 범위를 넘어가는 경우를 대비하여 사용하였다.
- 본 시스템은 수직다관절 6축 로봇과 마스터 로봇을 대체한 마우스, 실험 기구(C&R ARM I), PC, Robot Motor Driver, Force-Torque Sensor, Limit Sensor로 구성 하였다. 로봇 구동 시스템은 Robot, Robot Motor Driver, PC, 마우스로 구성하였고, 재활을 위한 안전 관리 시스템은 로봇 시스템에 Force Torque Sensor, Limit Sensor를 추가하여 구성하였다.
- 실험 및 시뮬레이션은 팔의 운동 범위인 2차원(로봇 기준 좌표계의 Y-Z PlanQ의 경우에 대해서 실시하였다. 이와 같은 실험을 통해 사람 팔의 기본적인 운동에 대해서 구현하였으며, 마스터 로봇(마우스)을 움직인 궤적을 따라 슬레이브 로봇이 비정상인 팔을 운동 시켜줄 수 있도록 시스템을 구성하였다.
데이터처리
- 위에서 구한 정 기구학과 역 기구학을 Matlab으로 시뮬레이션 결과와 실험 결과를 비교하였다. 실험은 삼각형과 원 궤적을 입력해 주고 로봇 각 축의 인코더 값을 받아 정 기구학을 이용해 로봇 끝단 궤적을 확인하는 방법을 사용하였다.
성능/효과
- 위 그림의 실험 데이터와 시뮬레이션을 로봇 구동 범위의 전체로 보면 큰 오차가 보이지 않는다. 따라서 오차가 큰 부분을 확대하여 (B)로 나타내었으며 팔꿈치의 Flexion 운동에서 최대 4mm의 오차가 나타나며, 위의 실험 결과 그래프에 나타난 어깨 운동인 Flexion, Extension, Horizontal Abduction, Horizontal Adduction, Internal Rotation, External Rotation에서는 최대 3mm의 오차가 존재한다. 이것은 로봇의 각 축의 수렴속도 및 초기위치 설정에서 발생하는 오차로 인해 발생한다고 판단된다.
- 이로 인해 물리치료사의 도움 없이 환자 혼자 운동이 가능하도록 하는 시스템을 구성하였다. 또한 로봇에 Force- Torque Sensor를 부착하여 환자의 재활 정도를 측정할 수 있도록 하였으며, 시스템의 안전성을 높였다[6]. 이러한 시스템은 앞으로 진행될 원격 진료시 상당한 잇점이 있으며, 아직까지 이러한 시스템에 대한 큰 연구 성과가 보고되어 있지 않다.
- 실험 결과 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇의 구동 데이터에서 최대 4mm의 오차가 발생함을 알 수 있다. 이러한 오차는 로봇과 인체가 연결되는 부분에서 발생하는 것으로 상지의 운동 범위에 비해 아주 작은 오차로 판단된다.
후속연구
- 또한 현재의 로봇으로는 팔 전체의 운동 범위를 표현해주기 어려운 단점이 있다. 따라서 보다 넓은 구동 범위를 나타내는 로봇으로 대체하여야 할 것으로 판단되었다.
- 또한, 재활운동 시스템으로써의 가능성을 보다 분명히 확인할 수 있도록 임상실험에 적용할 필요성이 확인되었으며, 본연구에서 제안한 시스템을 기본으로 하여 6자유도 마스터 로봇을 도입한다면 상지를 포함한 인체의 다양한 관절의 재활 운동에 적용할 수 있는 인간 친화적인 재활 시스템으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.