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문제 정의
- 본 논문은 수동형 및 전동 보행보조기의 COP, COV를 측정하고 사용자 및 보행보조기의 위치 변위를 측정하였다. 측정된 거리 넓이를 이용하여 사용자와 보행보조기가 얼마나 이동이 편리하게 되었는지 여부에 대한 평가 기준을 마련하였다.
- 이에 본 논문에서는 보행보조기를 사용하는 사용자의 보행의지력을 파악할 수 있도록 스마트 핸들 바를 설계하고, 사용자의 보행의지력에 상응하여 차량의 이동성 및 사용자 편의성이 향상될 수 있도록 차량 제어기를 구현하였다. 또한 사용자가 보행 보조기 사용 시 차량의 편의성을 평가할 수 있는 방안을 마련하고 이러한 평가 방안에 맞춰 사용자의 전동 보행보조기 사용 시 최적의 편의성을 가질 수 있는 제어기 이득값을 취득하였다.
제안 방법
- FSR 센서의 경우 앞뒤로 두 개의 센서가 부착되어 있으며 기구부적으로 적은 힘에 대해서 지렛대효과가 날 수 있도록 받침 축을 설계하였다. 이에 사용자가 전진하려고 할 때 스마트 핸들바는 전방으로 힘을 받게 되며 이에 따라 뒤쪽 센서가 눌리게 된다.
- 측정된 거리 넓이를 이용하여 사용자와 보행보조기가 얼마나 이동이 편리하게 되었는지 여부에 대한 평가 기준을 마련하였다. 개발된전동형 보행보조기 및 스마트 핸들바를 이용하여 평가 기준에 맞춰 차량의 제어 이득의 변화에 따른 편의성 평가를 하였으며, 이를 근거로 차량 모터 제어기의 최적 이득 값 을 추정하였다.
- 또한 일반적인 수동 보행 보조기와 달리 사용자의 보행의지에 맞춰 모터가 제어되고 차량이 사용자의 보행 의지에 맞춰 이동될 수 있도록 차량 지지대 전면에 사용자 의지 감지가 가능하도록 고안된 스마트 핸들바가 내장된 손잡이를 삽입하였다. 그리고 경량형의 차량을 개발할 수 있도록 구동기로 인휠 모터를 적용하였다.
- 논문에서 제시된 보행보조기 편의성 평가 방법을 기반으로 차량 모션 제어기의 이득값에 따른 최적의 차량 제어기를 실험을 통해 추론하였다. 그림 9 는 적분 이득값 Kp 을'0'으로 하였을 때 적분 이득 값 변화에 따른 차량의 편의성 평가 결과이다.
- 식⑴을 통해 추정한 보행 의지력은 사용자마다의 특성 및 사용자의 근력에 따라 특성이 바뀌므로 사용자의 상황에 맞춰 정확한 보행 의지력 변환을 위해 퍼지 알고리즘을 기 구축되어 있는 사용자 정보를 기초로 현재.들어오는 정보를 통해 최적의 전진 및 회전 보행의지력을 결정하였다[15].
- 하나는 사용자가 보행 보조기를 사용하는지 여부를 파악하고 스마트 핸들바를 잡지 않았을 경우에 차량의 움직임을 제한할 수 있도록 정전용량 센서를 부착하였다. 또한 다른 하나는 사용자의 보행 의지에 사용자의 전, 후진 및 회전 여부 및 정도를 파악할 수 있도록 FSR(Force Sensing ResistorX 적용하였다.
- 그림 1에서의 전동 보행보조기는 고령자가 이동 시 지지 및 이동성능을 확보할 수 있도록 팔꿈치로 차량에 체중을 지지 할 수 있도록 하였다. 또한 일반적인 수동 보행 보조기와 달리 사용자의 보행의지에 맞춰 모터가 제어되고 차량이 사용자의 보행 의지에 맞춰 이동될 수 있도록 차량 지지대 전면에 사용자 의지 감지가 가능하도록 고안된 스마트 핸들바가 내장된 손잡이를 삽입하였다. 그리고 경량형의 차량을 개발할 수 있도록 구동기로 인휠 모터를 적용하였다.
- 먼저 보행의지 력 파악 센서인 스마트 핸들 바를 통해 들어온 데이터를 기초로 사용자의 전진 보행 의지력과 회전 보행 의지력을 식(1)을 통해 파악하였다. 식⑴을 통해 추정한 보행 의지력은 사용자마다의 특성 및 사용자의 근력에 따라 특성이 바뀌므로 사용자의 상황에 맞춰 정확한 보행 의지력 변환을 위해 퍼지 알고리즘을 기 구축되어 있는 사용자 정보를 기초로 현재.
- 보행 의지파악 모듈로부터 추정된 최적의 보행 의지력에 대해 차량이 사용자의 의지에 정확하게 반응할 수 있도록 차량 모션 제어기를 개발하였다. 차량 모션 제어기는 크게 두 부분으로 나뉘는데, 첫 번째는 보행 의지력에 대해 차동 구동 알고리즘을적용시켜 사용자의 의지에 따라 각 바퀴의 속도를 계산하는 것이다.
- 을 추정하였다. 본 논문에서는 PI 제어기의 이득값을 차량의 편의성 평가에 맞춰 최적의 이득 값을 추정하였다.
- 스마트 핸들바를 장착 함으로써 사용자는 수동 보행 보조기와 같이 본인이 전동 휠체어처럼 조이스틱이나 기타 다른 조작장치 없이 수동휠체어와 같은 느낌으로 차량을 제어할 있도록 하였다. 즉, 기존의 조작장치와는 달리 사용자가 수동 보행 보조기를 사용하는 방식과 같이 스마트 핸들바를 잡고 임의의 조작 없이 이동할 경우 사용자의 보행 의지력을 해석하였다.
- 스마트 핸들바를 통해 들어온 센서 데이터 입력값을 기초로 사용자의 의지 파악에 따른 적절한 차량 구동을 위해 그림 5와 같이 차량 저〕어 알고리즘을 구축하였다.
- 이를 회피하고자 차량을 적분 제어로 수행할 경우 사용자의 반응에 둔감하게 되어 사용자는 차량을 사용하는데 불편함을 겪게 된다. 이를 극복할 수 있도록 본 논문에서는 식(4)와 같이 PI 제어기를 내부에 적용하여 사용자와 차량의 움직임이 동기화 되어 움직일 수 있도록 하였다.
- 즉, 기존의 조작장치와는 달리 사용자가 수동 보행 보조기를 사용하는 방식과 같이 스마트 핸들바를 잡고 임의의 조작 없이 이동할 경우 사용자의 보행 의지력을 해석하였다. 이에 따라 차량의 각 축 모터를 사용자의 의지에 따라 제어하게 함으로써 사용자가 조작한다는 의식 없이 차량이 제어될 수 있도록 조작 장치를 구성하였다. 그림 2는 스마트 핸들바의 3D 모델 및 실제 하드웨어를 나타낸다.
- 79cm2로써 이득값이 클수록 비교적제어 성능이 좋아짐을 볼 수 있었다. 이에 비례 제어 이득값이 2로 고정한 후 적분 제어 이득값을 증가시키면서 최적의 이득값을 추정하였다. 그림 10은 제어 이득값이 2인 경우 적분 제어 이득값을 증가시키면서 제어 성능을 평가한 결과이다.
- 스마트 핸들바를 장착 함으로써 사용자는 수동 보행 보조기와 같이 본인이 전동 휠체어처럼 조이스틱이나 기타 다른 조작장치 없이 수동휠체어와 같은 느낌으로 차량을 제어할 있도록 하였다. 즉, 기존의 조작장치와는 달리 사용자가 수동 보행 보조기를 사용하는 방식과 같이 스마트 핸들바를 잡고 임의의 조작 없이 이동할 경우 사용자의 보행 의지력을 해석하였다. 이에 따라 차량의 각 축 모터를 사용자의 의지에 따라 제어하게 함으로써 사용자가 조작한다는 의식 없이 차량이 제어될 수 있도록 조작 장치를 구성하였다.
- 차량 모션 제어에 있어 제어 이득값에 따른 사용자의 편의성을 제안된 방식으로 평가하기 위해 3차원 보행 분석기를 적용하였다. 본 논문에서 적용된 보행 분석 시스템은 12대의 적외선 카메라, 10mm 반사마커, CCD 카메라 2대, 데이터 처리장치, PC 등으로 구성되어 있는 3차원동작 분석기를 이용하였다.
대상 데이터
- 보행 분석기를 적용하였다. 본 논문에서 적용된 보행 분석 시스템은 12대의 적외선 카메라, 10mm 반사마커, CCD 카메라 2대, 데이터 처리장치, PC 등으로 구성되어 있는 3차원동작 분석기를 이용하였다. 그림 7은 3차원 동작 분석기 시스템 구조이다.
- 본 논문에서 적용된 보행보조기는 좌우 750mm, 폭 600mm, 최대 높이 1100mm, 최저 높이 750mm로써 사용자는 상황에 따라 휠체어로 사용 가능하도록 설계하였다.
이론/모형
- 차량 모션 제어기는 크게 두 부분으로 나뉘는데, 첫 번째는 보행 의지력에 대해 차동 구동 알고리즘을적용시켜 사용자의 의지에 따라 각 바퀴의 속도를 계산하는 것이다. 본 논문에서는 보행 의지력에 따라 각 바퀴의 속도를 추정할 수 있도록 Ackman 구동 방식을 적용하였다. Ackman 구동은 기본적인 주행 방향은 순간 회전 중심 (ICR: Instantaneous Center of Rotation)을 중심으로 하는 회전운동으로 계산되며 4개의 바퀴가 회전 중심을 기준으로 동심원에 접하고 동일한 각속도를 가지도록 구동축 각 바퀴에 걸리는 회전속도를 계산함으로써 차량의 움직임이 미끄러짐 없이 이동 가능한 기법이다[1이.
- 이에 이러한 점을 극복하고자 기 제시된 이동 궤적에 대해 얼마나 잘 추종하는지 여부로 전동 보행 보조기의 성능을 평가하기도 하였다[13] 하지만 대부분의 고령자는 기존의 일반 성인과는 달리 운동신경 감퇴, 근력저하등으로 인해 차량 조작이용이 하지 않아 차량 조작성으로 차량 성능을 평가하는데 한계가 있다. 이에 차량의 안정성 평가는 차량과 사용자가 만들어낸 BOS(Base of Support) 와사용자 중심 점인 COP(Center of Position)의 상관관계를 통해 평가하였다. 그림 3은 BOS와 COP을 통한 차량의 안정성 평가에 의하였을 때, 보행 중 차량의 안정성 평가 결과이다.
성능/효과
- 그림 9에서 비례제어만 제어기에 적용하였을 경우 비례 제어 이득값 이 0.5인 경우 COV와 COP과의 차이에 의한 영역의 넓이가 33.46cm2가되었으며 L0인 경우 30.21cm2, L5인 경우 68.15cm2, 2.0인 경우 29.79cm2로써 이득값이 클수록 비교적제어 성능이 좋아짐을 볼 수 있었다. 이에 비례 제어 이득값이 2로 고정한 후 적분 제어 이득값을 증가시키면서 최적의 이득값을 추정하였다.
- 제어기를 구현하였다. 또한 사용자가 보행 보조기 사용 시 차량의 편의성을 평가할 수 있는 방안을 마련하고 이러한 평가 방안에 맞춰 사용자의 전동 보행보조기 사용 시 최적의 편의성을 가질 수 있는 제어기 이득값을 취득하였다. 본 논문의 2장에서는 본 논문에 적용된 전동 보행보조기 및 보행 의지력 파악을 위한 스마트 핸들바에 대해 설명하며, 3장에서는 차량의 안정성 및 차량 제어를 고려한 제어 알고리즘에 대해 설명한다.
- 이에 비해 그림 U의 (b) 와같이 최적의 이득 값이 아닌 경우 차량의 움직임이 사용자와 일치되지 않으므로 인해 사용자 가감 속 패턴이 일정하지 않으며 최대 가속도 또한 3km/h2 정도로 충분한 사용자의 보행 패턴을 소화하지 못하면서 움직이게 된다. 이에 비해 최적의 이득 값으로 차량을 제어할 경우 사용자의 보행 패턴이 일정하며, 가감속 가속도 또한 수동형 보행보조기를 사용한 패턴과 유사한 최대 4km/h2까지 이동됨을 볼 수 있다. 이를 통해 보행보조기의 최적 이득값 적용에 따른 사용자의 보행 의지 전달 및 이에 따라 차량이 사용자가 편의성을 갖고 차량을 구동함을 알 수 있다.
- 94cm2 가 되었다. 이에 실험 결과에 의해 비례 제어 이득값이 2가 되고 적분 제어 이득 값을 5로 수행할 경우 실험 상 사용자의 편의성이 가장 좋을 것으로 예측되었다. 그림 11은 수동 보행보조기, kp가 1이고 ki가 0인 경우, 본 논문에서 추정한 최적 이득값을 차량에 적용한 경우 각각에 대한 차량과 사용자의 가속도 결과를 보여준다.
후속연구
- 향후 최적의 모션 제어 이득값을 추정하기 위한 지능형 알고리즘 개발 및 이를 통한 최적의 제어이득 값 추정 기술에 대한 연구가 필요하며, 실외에서 전동 보행보조기를 사용할 경우 발생 할 수 있는 비평탄 지형으로부터 노이즈 제거 및 차량 자세제어 알고리즘에 대한 연구가 지속되어야 할 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.