[논문]보행보조 재활로봇의 센서 시스템 구성 및 사용자 의도 감지 알고리즘

정준영; 박현섭; 이덕연; 장인훈; 이동욱; 이호길

doi:10.5302/j.icros.2010.16.10.933

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose the organization of a sensor system and user's intent detection algorithm for walking assist rehabilitation robots. The main purpose of walking assist rehabilitation robots is assisting SCI patients to walk in normal environment. To use walking assist rehabilitation robot i...

In this paper, we propose the organization of a sensor system and user's intent detection algorithm for walking assist rehabilitation robots. The main purpose of walking assist rehabilitation robots is assisting SCI patients to walk in normal environment. To use walking assist rehabilitation robot in normal environment, it is needed to consider various factors about user's safety and detection of user's intent and so on. For these purposes, we have analyzed the use case of rehabilitation robots and organized the system of sensors for walking assist rehabilitation robots and finally, we have developed the algorithm which is used to detect user's intent for those. We applied our proposal method in the rehabilitation robot, ROBIN, and verified their effectiveness by normal, not patient.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서 일상 생활용 보행보조 재활로봇의 의도감지 문제에 대해 고찰하고 이 문제를 해결하기 위한 센서시스템 구성과 사용자 의도감지 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘과 센서 시스템을 통해 재활 로봇이 사용자의 의도를 감지하여 보행, 기립, 착석 등의 기본 동작을 하는 것을 검증 하였다.
본 논문에서는 이를 보행보조 재활로봇의 사용자 의도감지 문제로 정의한다. 이 사용자 의도감지 문제를 해결하기 위한 방법으로 단말기 조작, 음성 입력 조작 등의 방법을 생각할 수 있다.
본 논문에서는 일상생활용 보행보조 재활로봇의 필수적인 사용자 의도 감지 문제를 해결하기 위한 보행보조 재활로봇의 센서시스템과 사용자의 요구사항과 로봇의 동작 분석에 기반한 알고리즘을 제안한다.

제안 방법

위의 요구사항을 만족시키기 위해 본 논문에서 제안하는 센서 시스템 구성은 다음과 같다. 그림 2의 c와 같이 양쪽 발에 FSR (Force Sensing Register)를 8개씩 설치하였으며, 양쪽 목발에 FSR을 하나씩 설치하였다 또한 로봇의 4개의 관절 축에 인코더를 설치하였다. 또한 사용자의 사용 의도를 명확하게 입력하고 사용자에게 로봇의 상태를 전달하기 위해 손목에 단말기를 마련하였다.
그림 2의 c와 같이 양쪽 발에 FSR (Force Sensing Register)를 8개씩 설치하였으며, 양쪽 목발에 FSR을 하나씩 설치하였다 또한 로봇의 4개의 관절 축에 인코더를 설치하였다. 또한 사용자의 사용 의도를 명확하게 입력하고 사용자에게 로봇의 상태를 전달하기 위해 손목에 단말기를 마련하였다. 우리는 위의 요구사항을 만족하기 위해 손목 단말기를 제외한 모든 센서를 로봇에 탑재하였으며 사용자가 로봇을 직관적으로 사용할 수 있게 하기 위해 보행 등의 동작 시 환경과 직접적으로 접촉하는 부위의 힘을 측정하기 위해 FSR을 발바닥과 목발에 장착하였다.
본 논문에서 제안한 사용자 보행의도 감지 알고리즘을 재활보행 보조로봇 ROBIN에 적용하여, 일반인 실험으로 검증하였다. 그림 7에서와 같이 양쪽 발의 FSR 센서 값의 변화 추이를 살펴보면 원으로 표시한 부분에서 중심이동이 일어남을 감지하였다.
또한 사용자의 사용 의도를 명확하게 입력하고 사용자에게 로봇의 상태를 전달하기 위해 손목에 단말기를 마련하였다. 우리는 위의 요구사항을 만족하기 위해 손목 단말기를 제외한 모든 센서를 로봇에 탑재하였으며 사용자가 로봇을 직관적으로 사용할 수 있게 하기 위해 보행 등의 동작 시 환경과 직접적으로 접촉하는 부위의 힘을 측정하기 위해 FSR을 발바닥과 목발에 장착하였다.
이를 위해 우선 정상인의 행동을 분석하여 정상인의 행동의 시작 시 자연스럽게 나오는 행동들 중 운동 역학적으로 중요한 요인이 되는 요소들을 검출 하였고, 본 요인을 정상인이 아닌 환자가 행동 가능한지에 대해서 검증 하였다. 이 검증 결과를 바탕으로 환자가 사용 가능한 사용법을 만들었으며, 환자가 사용법대로 사용할 경우 로봇의 센서 시스템이 이를 감지하고 이 결과를 바탕으로 사용자 의도를 추출하는 알고리즘을 정의하였다. 본 사용자 의도감지의 결과는 로봇의 행동 전이 신호로 사용된다.
또한 사람의 실제 보행 시 나타나는 행동을 바탕으로 한다면 매우 직관적이고 로봇의 보행에도 도움을 줄 수 있다. 이를 위해 우선 정상인의 행동을 분석하여 정상인의 행동의 시작 시 자연스럽게 나오는 행동들 중 운동 역학적으로 중요한 요인이 되는 요소들을 검출 하였고, 본 요인을 정상인이 아닌 환자가 행동 가능한지에 대해서 검증 하였다. 이 검증 결과를 바탕으로 환자가 사용 가능한 사용법을 만들었으며, 환자가 사용법대로 사용할 경우 로봇의 센서 시스템이 이를 감지하고 이 결과를 바탕으로 사용자 의도를 추출하는 알고리즘을 정의하였다.

대상 데이터

그림 7. 무게 중심 이동 감지 및 발 FSR 센서 데이터.

성능/효과

그림 7에서와 같이 양쪽 발의 FSR 센서 값의 변화 추이를 살펴보면 원으로 표시한 부분에서 중심이동이 일어남을 감지하였다. 또한 그림 8에서 볼 수 있듯 본 논문에서 제안하는 알고리즘과 센서 시스템을 이용하여 보행을 하는 것을 확인 하였다.
본 논문에서 일상 생활용 보행보조 재활로봇의 의도감지 문제에 대해 고찰하고 이 문제를 해결하기 위한 센서시스템 구성과 사용자 의도감지 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘과 센서 시스템을 통해 재활 로봇이 사용자의 의도를 감지하여 보행, 기립, 착석 등의 기본 동작을 하는 것을 검증 하였다. 현재 단계에선 정상인이 로봇을 착용하고, 보행, 기립, 착석 등의 의도를 감지하여 로봇이 작동하는 것을 확인 하였으나 향후 실제 하체마비 환자를 대상으로 본 알고리즘의 유효성을 검증하고, 실제 일상 생활에서 사용하기 위해 계단 오르기, 계단 내려오기, 방향 전환하기 등의 의도감지 기법을 연구할 계획이다.
여기서 목발의 FSR 센서는 목발이 땅에 닿았는지 아닌지를 판단하는 역할을 하며, 또한 사용자의 체중이 목발에 분산된 정도를 추정하는데 사용된다. 인코더의 역할은 현재 관절의 포지션을 바탕으로 로봇의 위치와 자세를 추정 하며 본 데이터를 바탕으로 로봇은 현재 동작의 완료를 확인할 수 있다. 마지막으로 손목 단말기는 로봇에게 사용자의 명시적인 사용의도를 전달해주며 또한 사용자에게 현재 로봇의 상태를 알려줌으로써 사용자의 로봇 사용에 도움을 준다.

후속연구

본 알고리즘과 센서 시스템을 통해 재활 로봇이 사용자의 의도를 감지하여 보행, 기립, 착석 등의 기본 동작을 하는 것을 검증 하였다. 현재 단계에선 정상인이 로봇을 착용하고, 보행, 기립, 착석 등의 의도를 감지하여 로봇이 작동하는 것을 확인 하였으나 향후 실제 하체마비 환자를 대상으로 본 알고리즘의 유효성을 검증하고, 실제 일상 생활에서 사용하기 위해 계단 오르기, 계단 내려오기, 방향 전환하기 등의 의도감지 기법을 연구할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	보행보조 재활로봇에는 어떠한 것들이 있는가?	이러한 문제를 해결하기 위해, 로봇 기구를 사용한 재활 로봇에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 보행보조 재활로봇으로 스위스의 LOKOMAT [1], LOPES [2], PAM [3], the Gait Trainer [4], Haptic Walker [5], AutoAmbulator [6] 등이 있다. 위의 로봇의 특징은 재활 치료실 등의 실내에서 트래드밀이나 페달 등의 위, 즉 한정된 위치에서 사용되는 재활로봇이라는 점이다.
	보행보조 재활로봇이 환자들에게 널리 적용되지 못한 이유는 무엇인가?	그 중 보행보조 재활로봇은 노약자, 하체마비환자, 뇌졸중환자 등에 적용하여 폭넓게 사용 될 수 있기 때문에 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 기존에 하체마비환자나 뇌졸중환자의 증세 개선에 재활운동이 많은 도움이 되었지만 환자들에게 널리 적용되지 못하였던 이유가 재활치료사들의 노동과 숙련도에 많이 의존하였기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 로봇 기구를 사용한 재활 로봇에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다.
	HAL은 어떠한 목적을 가진 로봇으로 개발되었는가?	이러한 문제를 해결하고 일상 생활에서 로봇을 착용하여 재활과 함께 보행을 보조하기 위한 것으로 일본의 HAL [7], 이스라엘의 Rewalk 등의 로봇이 있다. HAL은 뇌졸중이나 하체마비 환자를 대상으로 한 것이 아닌, 노약자 등의 근력 증강을 목적으로 하는 로봇으로 개발되었다. Rewalk은 하체마비환자를 대상으로 일상 생활에서 휠체어 등을 이용하지 않고 외골격 로봇을 착용하여 재활을 하고, 보행을 보조하기 위한 로봇이다.

참고문헌 (7)

G. Colombo, M. Joerg, R. Schreier, and V. Dietz, "Treadmill traning of paraplegic patients using a robotic orthosis," Journal of Rehabilitation Research and Development, vol. 37, no. 6, 2000.
J. F. Veneman et al., "Design and evaluation of the Lopes exoskeleton robot for interactive gait rehabilitation," Neural Systems And Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions On Rehabilitation Engineering, vol. 15, no. 3, pp. 379-386, Sep. 2007.

상세보기
D. J. Reinkensmeyer, et al, "Tools for understanding and optimizing robotic Gait Training," Journal of Rehabilitation Research & Development, vol. 43, no. 5, pp. 657-670, 2006.

상세보기
S. Hesse and D. Uhlenbrock, "A mechanized gait trainer for restoration of gait," Journal of rehabilitation research & development, vol. 37, no. 6, pp. 701-708, 2000.

상세보기
H. Schmidt, S. Hesse, R. Bernhardt, and J. Kruger, "Haptic Walker-a novel haptic foot device," ACM Transactions on Applied Perception, vol. 2, no. 2, pp. 166-180, Apr. 2005.

상세보기
"Autoambulator" [Online]. Available: http://www.autoambulator.com
H. Kawamoto and Y. Sankai, "Power assist system hal-3 for gait disorder person," Proc. of International Conference on Computers for Handicapped Persons, vol. 2398, pp. 196-203, 2002.

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