[논문]상지 외골격 로봇 제어를 위한 인체 팔 동작의 기구학 및 동역학적 분석 - 파트 1: 시스템 모델 및 기구학적 제한

김현철; 이춘영

doi:10.5302/j.icros.2012.18.12.1106

[국내논문] 상지 외골격 로봇 제어를 위한 인체 팔 동작의 기구학 및 동역학적 분석 - 파트 1: 시스템 모델 및 기구학적 제한
Analysis on Kinematics and Dynamics of Human Arm Movement Toward Upper Limb Exoskeleton Robot Control Part 1: System Model and Kinematic Constraint 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.18 no.12, 2012년, pp.1106 - 1114

Abstract ▼ AI-Helper

To achieve synchronized motion between a wearable robot and a human user, the redundancy must be resolved in the same manner by both systems. According to the seven DOF (Degrees of Freedom) human arm model composed of the shoulder, elbow, and wrist joints, positioning and orientating the wrist in space is a task requiring only six DOFs. Due to this redundancy, a given task can be completed by multiple arm configurations, and thus there exists no unique mathematical solution to the inverse kinematics. This paper presents analysis on the kinematic and dynamic aspect of the human arm movement and their effect on the redundancy resolution of the human arm based on a seven DOF manipulator model. The redundancy of the arm is expressed mathematically by defining the swivel angle. The final form of swivel angle can be represented as a linear combination of two different swivel angles achieved by optimizing different cost functions based on kinematic and dynamic criteria. The kinematic criterion is to maximize the projection of the longest principal axis of the manipulability ellipsoid for the human arm on the vector connecting the wrist and the virtual target on the head region. The dynamic criterion is to minimize the mechanical work done in the joint space for each two consecutive points along the task space trajectory. As a first step, the redundancy based on the kinematic criterion will be thoroughly studied based on the motion capture data analysis. Experimental results indicate that by using the proposed redundancy resolution criterion in the kinematic level, error between the predicted and the actual swivel angle acquired from the motor control system is less than five degrees.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 기구학 및 동역학적 제한조건에 따라 생성된 Swivel Angle값을 선형적으로 가중합하기 위한 첫 단계로서 기구학적 측면에서 swivel angle을 추정하는 방법을 제안하고 그 정확도를 평가하였다. 제안된 방법은 인간의 생물학적인 특성을 고려하여 조작성 타원을 정의하고 매순간 머리 방향으로 조작성이 극대화 될 수 있도록 swivel angle을 추정한다.
다만 제안된 방법은 팔을 완전히 뻗은 상태(singular position)에서 swivel angle 추정이 불가능하기 때문에 실용적인 관점에서 이를 극복할 방법이 필요하다. 본 논문에서는 작업 공간의 한계 영역에 보호 구역(guard region)을 설정하고 이 영역에 엔드 이펙터가 위치했을 때는 현재 위치에서 가장 가까운 보호구역 밖의 지점 정보를 이용하여 swivel angle 추정을 수행하는 것을 제안한다.
본 연구에서는 앞에서 언급한 여러 방법들의 한계점들을 극복하고 보다 정확한 잉여 자유도 추정을 위해 기구학 방법(Part 1)과 동역학적인 제한조건을 선형적으로 결합(part 2)하여 사람 팔 동작의 여유 자유도를 모델링하는 바이모달(bimodal) 방법을 정립하고자 하며 그 첫 번째 목표로 인간의 생물학적 특성을 고려하여 swivel angle을 추정하는 기구학적 모델을 다루고자 한다[11,12].
본 절에서는 자연스러운 사람 팔 동작을 지지하는 로봇 시스템에 대하여 간략히 설명하고, 제한조건이 없는 팔뻗기(unconstrained reaching) 동작에 대한 여유자유도를 분석한다. 이 때 제한 조건이 없는 팔뻗기 동작이란 목적 지점과 현재 팔 위치 사이에 장애물이 없으며 무의식적으로 손을 목적지에 위치시키는 동작을 말한다.
자세 A에서는 실험자의 가슴 중심이 목표위치의 중앙에, 자세 B에서는 목표위치의 맨 왼쪽에 정렬되었고 자세 C에서는 실험자의 몸통이 반시계방향으로 45도 회전되어 있다. 이러한 설정은 오른팔 작업 공간 전 영역에서 Swivel Angle 추정을 성능을 시험하기 위해서이다.

가설 설정

가설: 자연스러운 혹은 무의식적인 뻗기나 잡기 동작 시 사람의 운동 조절 중추에 의해 선택되는 swivel angle은 감각 기관의 집합체(cluster)인 머리가 있는 영역으로 팔을 효율적으로 움직이기 위해 선택되어진다.
본 가설은 그림 1(b)에 나타낸 것처럼 목표물을 향하여 팔이 움직이고 있는 상황일지라도 머리에 위치한 가상의 목표 P_m을 향하여 언제든 손을 움직일 수 있는 가상의 경로 V_D(T_i)가 설정되어 있고 swivel angle은 이 움직임의 효율성을 최적화하도록 정의 된다는 것이다.
이 때 조작성 타원의 최장축 u₁은 # 제약 조건하에서 가장 효율적인 움직임을 보여주는 방향이 된다. 조작성 타원의 개념을 바탕으로 효율적인 움직임을 정의하기 위해 머리 중심에 위치한 가상의 목표 P_m을 설정하고 최단경로 벡터(P_m- P_w)가 실시간으로 설정된다고 가정한다. 다음으로 조작성 타원의 최장축 u₁을 (P_m- P_{제안 방법

실험자들 간의 서로 다른 신체계수를 보상하기 위해 각 실험자별로 목표점(P_m)의 위치를 최적화하였다. 본 실험에서는 7자유도 모델에 포함되지 않은 몸통의 회전을 최소화 하도록 실험자에게 지시하였기 때문에 P_m의 위치는 P_m(t) = P_ch(t)+P₀로 근사화될 수 있다.

이 때 제한 조건이 없는 팔뻗기 동작이란 목적 지점과 현재 팔 위치 사이에 장애물이 없으며 무의식적으로 손을 목적지에 위치시키는 동작을 말한다. 일반적으로 학습에 의한 임의의 팔 동작을 모델링하는 것은 극히 어렵기 때문에 본 논문에서는 고려되지 않으며 임의의 팔 동작으로 인해 발생한 인간과 로봇의 동작 불일치는 힘 토크 센서를 활용하여 보상하는 방법을 생각할 수 있다[13].

표 1. 정량적인 Swivel angle 추정 성능 비교.

본 논문에서는 기구학 및 동역학적 제한조건에 따라 생성된 Swivel Angle값을 선형적으로 가중합하기 위한 첫 단계로서 기구학적 측면에서 swivel angle을 추정하는 방법을 제안하고 그 정확도를 평가하였다. 제안된 방법은 인간의 생물학적인 특성을 고려하여 조작성 타원을 정의하고 매순간 머리 방향으로 조작성이 극대화 될 수 있도록 swivel angle을 추정한다. 제안된 방법은 일상적인 뻗기 동작에 대해 낮은 연산량을 갖는 closed form 형태를 가지며 그림 4의 실험 결과에서도 알 수 있듯이 그 정확도는 평균 5도 이하의 오차를 갖는다.

이 때 swivel angle의 추정이 정확하면 정확할수록 조작자와 로봇 간의 에너지 교환은 줄어들게 된다. 최종적인 추정기법은 기구학 및 동역학적 제한조건에 기반하여 각각의 swivel angle을 구하고, 상응하는 가중치를 부여하여 결합하는 개념을 사용하게 되지만 본 논문에서는 우선 기구학적 관점에서 θ_kin을 구하는데 초점을 맞춘다.

대상 데이터

각 관절의 위치 정보를 알게 되면 실제 swivel angle을 측정할 수 있기 때문에 손목의 위치만으로 추정된 swivel angle 값과 동시에 비교할 수 있다. 10명의 오른 손잡이 실험자들(7명의 남성과 3명의 여성으로 구성되었고)이 본 실험에 참가하였으며 각 실험자는 그림 4(a)에 나타낸 9개의 목표로 팔을 뻗는 동작을 아래와 같은 순서로 5회 반복 수행하였다. 이 때 실험자의 팔이 목표에 닿았을 때 팔이 완전히 펴져 singular position이 되지 않도록 좌석의 위치를 조절하였다.

사람 팔의 기구학적 데이터는 3미터 거리에서 밀리미터 단위의 정확도와 240Hz 샘플링 주파수를 제공하는 Phasespace 사의 모션 캡쳐 시스템을 사용하여 획득하였다. 각 관절의 동작을 기록하기 위해, 능동 LED 마커를 어깨, 팔꿈치, 손목 및 가슴에 그림 4(d)와 같이 부착하였다.}

성능/효과

유형 A의 실험에서는 정중면의 맨 왼쪽에 위치한 목표위치로 실험자의 오른손이 움직일 때 몸통을 다소 좌측으로 회전하는 경우가 발생하였다. 본 논문에서 사용한 7 자유도 모델은 기본적으로 몸통의 회전을 포함하지 않으므로 유형 A에 대해 추정 성능이 다소 저하되었다.
제안된 방법은 인간의 생물학적인 특성을 고려하여 조작성 타원을 정의하고 매순간 머리 방향으로 조작성이 극대화 될 수 있도록 swivel angle을 추정한다. 제안된 방법은 일상적인 뻗기 동작에 대해 낮은 연산량을 갖는 closed form 형태를 가지며 그림 4의 실험 결과에서도 알 수 있듯이 그 정확도는 평균 5도 이하의 오차를 갖는다. 제안된 추정 방법을 착용형 로봇에 적용할 경우 로봇은 일상적인 뻗기 움직임에 대해 사용자와 동일 수준의 Swivel Angle을 가지게 되므로 보다 동기화된 움직임을 보이게 되며 이는 로봇의 손목 위치에 기반한 역장(force field) 혹은 haptic 환경을 생성하는데 응용될 수 있다.

후속연구

추정된 ∅_kin의 정확도는 다음 절에서 실험을 통해 알 수 있다. 다만 제안된 방법은 팔을 완전히 뻗은 상태(singular position)에서 swivel angle 추정이 불가능하기 때문에 실용적인 관점에서 이를 극복할 방법이 필요하다. 본 논문에서는 작업 공간의 한계 영역에 보호 구역(guard region)을 설정하고 이 영역에 엔드 이펙터가 위치했을 때는 현재 위치에서 가장 가까운 보호구역 밖의 지점 정보를 이용하여 swivel angle 추정을 수행하는 것을 제안한다.
제안된 방법은 일상적인 뻗기 동작에 대해 낮은 연산량을 갖는 closed form 형태를 가지며 그림 4의 실험 결과에서도 알 수 있듯이 그 정확도는 평균 5도 이하의 오차를 갖는다. 제안된 추정 방법을 착용형 로봇에 적용할 경우 로봇은 일상적인 뻗기 움직임에 대해 사용자와 동일 수준의 Swivel Angle을 가지게 되므로 보다 동기화된 움직임을 보이게 되며 이는 로봇의 손목 위치에 기반한 역장(force field) 혹은 haptic 환경을 생성하는데 응용될 수 있다. 이 때 사용자의 다양한 신체 크기에 로봇을 최적화하기 위한 기구학적 연구가 병행되어야 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	여유자유도를 갖는 인체의 팔 움직임을 연구하는 것은 어디에 쓰이는가?	여유자유도를 갖는 인체의 팔 움직임을 연구하는 것은 게임, 컴퓨터 그래픽스 및 착용 형 로봇과 같은 많은 응용 분야에서 중요한 주제이다. 특히 최근에는 착용 형 로봇 시스템의 발전으로 인해 사람과 로봇이 직접적으로 상호작용하는 것이 가능하게 되었다[1,2].
	사람과 로봇이 직접 상호작용 할 때 동작 메커니즘을 개발을 할 때 필수적은 것은 무엇인가?	대용량의 힘과 모멘트를 요구하는 일반 로봇과 달리, 착용 형 외골격 로봇(wearable exoskeleton robot)은 사람의 동작을 강화하거나 보조하기 위해 직접 사람과 접촉하기 때문에 사람과 로봇 사이의 동작을 동기시켜 에너지 교환을 최소화할 수 있는 동작 메커니즘을 개발하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 여유자유도를 갖는 신체구조로 인해 특정 작업을 다양한 자세로 해결할 수 있는 인간의 운동 메커니즘을 이해하고 정량화하는 것이 필수적이다.
	사람과 로봇이 직접적으로 상호작용하는 것이 가능하게 된 이유는 무엇인가?	여유자유도를 갖는 인체의 팔 움직임을 연구하는 것은 게임, 컴퓨터 그래픽스 및 착용 형 로봇과 같은 많은 응용 분야에서 중요한 주제이다. 특히 최근에는 착용 형 로봇 시스템의 발전으로 인해 사람과 로봇이 직접적으로 상호작용하는 것이 가능하게 되었다[1,2]. 대용량의 힘과 모멘트를 요구하는 일반 로봇과 달리, 착용 형 외골격 로봇(wearable exoskeleton robot)은 사람의 동작을 강화하거나 보조하기 위해 직접 사람과 접촉하기 때문에 사람과 로봇 사이의 동작을 동기시켜 에너지 교환을 최소화할 수 있는 동작 메커니즘을 개발하는 것이 중요하다.

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