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문제 정의
- 수행한다. 개발된 무릎 착용 로봇 시스템이 인간의 무릎 동작에 얼마나 도움이 되는가를 보여주기 위해서 로봇 시스템 착용 전/후의 근전도 신호의 크기를 보여주고자 한다. 그림 11에서 각도추출 알고리즘이 적용된 무릎 착용 근척 지원 로봇 시스템을 무릎에 착용하기전의 근전도 신호와 착용한 후의 근전도 신호를 비교하였다.
- 본 논문에서는 관절 토크와 근육의 수축에 비례하는 상관관계를 이용하여 각도 추정을 논하고자 한다[13, 14]. 근전도 신호를 이용하여 무릎 관절의 각도를 예측하는 방법으로 다음과 같은 간단한 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제시된 방법은 그림 6과 같이 의자 위에 앉아서 다리를 폈다 굽혔다 했을 때 얻어진 대퇴직근과 대퇴이두근 신호를 위에서 제시한 RMS와 LPF를 취한 후, , 이를 무릎관절의 구동에 요구되는 토크 식을 다음과 같이 대응을 시킨다.
- 곤!계를 확인 할 수 있대3, 11]. 본 논문에서는 관절 토크와 근육의 수축에 비례하는 상관관계를 이용하여 각도 추정을 논하고자 한다[13, 14]. 근전도 신호를 이용하여 무릎 관절의 각도를 예측하는 방법으로 다음과 같은 간단한 방법을 제안하고자 한다.
- 미국 미시간 대학의 Powered Lower Limb Qt也osis 는 신경 손상된 환자의 재활을 목적으로 연구되었고 다리에 착용하는 형태로 근전도 신호를 이용하여 움직임을 예측하고 모터대신 공기압력을 이용한 인공근육을 움직이게 하여 사람의 보행을 돕는다[7]. 본 논문에서는 인간의 근육활동에서 생성되는 여러 근전도 신호 중에서 무릎동작과 관련된 근전도 신호를 이용하여 근전도 신호의 처리 방법 및 착용형 무릎동작 보조 로봇 시스템 개발에 중점을 두고 이 시스템의 개발과정을 설명하고자 한다. 본 논문에서 설명된 무릎 착용 근력지원 로봇에서 기구설계 부분에는 사람 마다 신체 크기가 다르기 때문에 다리에 부착하기 위한 고정밴드가 있고, 기구와 사람의 다리 유격을 고려하여 다리에 접촉되는 부분에 부드러운 큐션을부착하였다.
- 본 연구에서 무릎 관절 운동에 중추적 역할을 하는 대퇴직근, 대퇴이두근의 근전도 신호를 분석하였다. 또한 자체적으로 개발한 근전도 센서보드를 이용하여 두 개의 신호를 추출하였으며 신호를 분석하는 다양한 방법 중에서 증폭한 근전도 신호에 Root Mean Square와 Low Pass Filter를 적용함으로써 간단하고 실시간으로 처리가 가능한 방법을 제안하였다 추출된 두 개의 신호를 이용하여 각도를 예측하는 알고리즘을 제안하였으며 실험을 통하여 근전도 신호 변화에 따른 각도를 확인하였다.
- 무릎 착용 근력 지원 로봇 시스템 개발을 위해서 생체 신호의 획득에 적합한 소형화, 모듈화된 근전도 센서를 본 연구실에서 직접 개발하여 센서 내부에서 생체신호처리를 하였다. 특히 본 연구에서는 실험을 통하여 근전도 신호의 특징을 파악하고 실시간 동작에 적합한 방법을 제안한다. 또한 이러한 방법을 이용한 무릎 동작 예측 방법을 제안하고 무릎 착용 로봇 시스템에 적용하여 로봇시스템이 무릎을 굽히고 펴는 동작을 할 때 이러한 동작의 보조가 가능함을 보인디]
가설 설정
- 여기서 대퇴직근 근전도 신호와 대퇴이두근 근전도 신호의 차가 근사적으로 관절 토크에 비례한다고 가정하고자 하는데, 이는 일본 Tsukuba대학의 Sankai교수가 개발한 HAL 시스템에서 적용하고 있는 근전도 신호로부터 가상의 관절토크를 생성하는 방법에서 제안한 가정이다[2, 3]. 우리는 같은 가정을 이용하여 다음의 식을 얻게 된다.
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