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건구동식 로봇 의수용 착용형 인터페이스
A Wearable Interface for Tendon-driven Robotic Hand Prosthesis 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.16 no.4, 2010년, pp.374 - 380  

정성윤 (동의대학교 대학원 지능시스템공학과) ,  박찬영 (동의대학교 대학원 지능시스템공학과) ,  배주환 (동의대학교 대학원 지능시스템공학과) ,  문인혁 (동의대학교 메카트로닉스공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a wearable interface for a tendon-driven robotic hand prosthesis. The proposed interface is composed of a dataglove to measure finger and wrist joint angle, and a micro-control board with a wireless RF module. The interface is used for posture control of the robotic hand prosthes...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 다양한 기능을 검증하기에는 어려움이 있다. 논문에서는 데이터글로브[15]를 이용한 착용형 인터페이스를 개발하고, 이를 이용하여 로봇 의수의 동작을 검증한다. 개발된인터페이스는 플렉스 센서(flex sensor)로 손의 관절 각도를 측정하고, 손목에 부착된 소형 제어기의 무선통신 모듈을 통해측정 데이터를 전송한다.
  • 본 논문에서는 데이터글로브를 이용하여 개발한 로봇 의수의 동작을 제어할 수 있는 착용형 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안한 시스템으로는 손의 각 관절각도로부터 손동작을 제어하는 관절각도기반 제어방법이 있으며, 정해진 동작을 학습시켜두고 입력된 데이터로부터 손동작을 인식하여손동작 자세를 제어하는 패턴인식기반 제어방법이 있다.
  • 본 논문에서는 우리가 개발하고 있는 다자유도 건구동식 (tendon-driven) 로봇 의수μ4] 동작을 제어할 수 있는 착용형인터페이스 시스템을 제안한다. 로봇 의수는 인간손을 모방하여 건구동식 오지를 가지고 있으며’ 총 4개의 구동기를 사용하여, 15축 6자유도가 가능하다.

가설 설정

  • 먼저 센서에서 측정된 데이터가 PC로 전송되면이동평균(moving average)을 이용하여 데이터의 잡음을 제거한다. 그리고 잡음이 제거된 데이터로부터 최대값과 최소값을 구하여 최대값은 최대 굽힘 각도 최소값은 최대 폄 각도로 하고, 그 사이 각도는 선형이라는 가정하에 추정한다. 그리고 우리는 교정과정에서 손가락의 최대 굽힘 각도값은 90 도 최대 폄 각도값은 이도로 정의하였다
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참고문헌 (19)

  1. M. Carrozza, G. Cappiello, G. Stellin, F. Zaccone, F. Vecchi, S. Micera, and P. Dario, "On the development of a novel adaptive prosthetic hand with compliant joints: experimental platform and EMG control," Proc. of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robotics and System, pp. 123-145, 2005. 

  2. M. Carrozza, G. Cappiello, S. Micera, B. Edin, L. Beccai, and C. Cipriani, "Design of a cybernetic hand for perception and action," Biological Cybernetics, vol. 95, no. 6, pp. 629-644, 2006. 

  3. http://www.touchbionics.com 

  4. C. Lovchik and M. Diftler, "The robonaut hand: a dexterous robot hand for space," Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 907-912, May 1999. 

  5. Shadow Robot Company, "Design of a dexterous hand for advanced CLAWAR application," Shadow Robot Company, 2003. 

  6. H. Liu, K. Wu, P. Meusel, N. Seitz, G. Hrizunger, M. H. Jin, Y. W. Liu, S. W. Fan, T. Lan, and Z. P. Chen, "Multisensory five-finger dexterous hand: the DLR/HIT hand II," Proc. of IEEE/RSJ International Conference on intelligent Robots and System, pp. 3692-3697, Sep. 2008. 

  7. R. Ozawa and N. Ueda, "Supervisory control of a multi-fingered robotic hand system with data glove," Proc. of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 1606-1611, Oct. 2007. 

  8. T. Oomichi, T. Miyatake, A. Maekawa, and T. Hayashi, Mechanics and "Multiple sensory bilateral control of a fingered manipulator," Proc. of the fourth International Symposium Robotics Research, pp. 145-153, 1988. 

  9. J. M. Hollerbach and S. C. Jacobsen, "Anthropomorphic robots and human interactions," Proc. of 1st Intl. Symp. on Humanoid Robots(Huro 96), pp. 83-91, Oct. 1996. 

  10. S. M. Goza, R. O. Ambrose, M. A. Diftler, and I. M. Spain, "Telepresence control of the NASDA/DARPA robonaut on a mobility platform," Proc. of the SIGCHI conf. on Human factors in computing systems, pp. 623-629, 2004. 

  11. K. N. Tarchanidis and J. N. Lygouras, "Data glove with a force sensor," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 52, no. 3, pp. 984-989, 2003. 

  12. J. Hong and X. Tan, "Calibrating a VPL data glove for teleoperationg the Utah/MIT hand," Proc. of IEEE Int. Conf. Robotics and Automation, pp. 1752-1757, 1989. 

  13. D. J. Sturman and D. seltzer. "A survey of glove-based input," IEEE Transactions on Computer Graphics and Applications, vol. 14, no. 1, pp. 30-39, 1994. 

  14. 정성윤, 강성균, 배주환, 문인혁, “생체모방형 건구동식의수의 설계,” 대한의용생체공학회지, 제30권 제3호, pp. 205-212, 2009. 

  15. 박찬영, 문인혁, “상지 마비 재활훈련로봇용 데이터글로브의 개발,” 한국재활복지공학회 논문지, 제2권 SC-제1호, pp. 45-49, 2009. 

  16. http://sizekoreaats.go.kr/. 

  17. E. Alpaydn, Introduction to Machine Learning, The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England. 

  18. F. Tenore, A. Ramos, A. Fahmy, S. Acharya, R.Etienne-Cumnmings, and N. V. Thakor, "Towards the control of individual fingers of a prosthetic hand using surface EMG signals," Proc. of IEEE International Conference on Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 6145-6148, 2007. 

  19. C. Cipriani, F. Zaccone, S. Micera, and M. Carrozza, "On the shared control of an EMG-controlled prosthetic hand: analysis of user-prosthesis interaction," IEEE Transactions on Robotics, vol. 24, no. 1, pp. 170-184, 2008. 

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