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[국내논문] 상지 외골격 로봇 제어를 위한 인체 팔 동작의 기구학 및 동역학적 분석 - 파트 2: 제한조건의 선형 결합
Analysis on the Kinematics and Dynamics of Human Arm Movement Toward Upper Limb Exoskeleton Robot Control - Part 2: Combination of Kinematic and Dynamic Constraints 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.20 no.8, 2014년, pp.875 - 881  

김현철 () ,  이춘영 (경북대학교)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The redundancy resolution of the seven DOF (Degree of Freedom) upper limb exoskeleton is key to the synchronous motion between a robot and a human user. According to the seven DOF human arm model, positioning and orientating the wrist can be completed by multiple arm configurations that results in t...

Keyword

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문제 정의

  • 본 논문에서는 Part 1[1]에서 이미 소개했던 기구학적 접근 방식과 최소-토크 변화 모델(minimum-torque-change model) [6] 기반의 동역학적인 방식이 선형 결합된 바이모달 (bimodal) 여유자유도 해결 기법을 이용하여 swivel angle로 대표되는 팔 운동의 여유 자유도를 수학적으로 모델링 하는 기법을 소개한다. 기구학적인 수준에서 구해진 swivel angle은 동역학적 제약조건 기반의 swivel angle과 선형적으로 결합될 수 있으며 결합 시 각각의 swivel angle에 적용되는 가중치는 실험을 통해 최적화 될 수 있다.
  • 본 절에서는 swivel angle 추정을 위해 필요한 7자유도 기반의 인체 팔 모델과 part 1[1] 에서 유도한 기구학적 제약 조건 기반의 swivel angle 추정 모델에 대해 간략히 설명하고 동역학적인 제약 조건 기반의 swivel angle 추정 기법에 대해 소개한다. 기구학적 제약 조건 및 시스템 모델에 대한 보다 상세한 내용은 part 1[1]의 II 장과 III 장에 상세히 기술되어 있다.
  • 최근 3차원 역기구학 문제의 해를 구하기 위해 매 순간각 관절 토크에 의해 수행된 전체 일의 크기를 최소화하는 기법이 제안되었는데[6] 이런 동역학적 기준은 어깨의 내전/외전, 굴곡/신전, 내부/외부 회전 및 팔꿈치의 굴곡/신전 등과 같은 사람 팔의 기본적인 동작에 관한 관절 공간에서의 경로를 예측하는 데 만족할 만한 결과를 제공하고 있다. 따라서 본 논문에서는 [6]에서 제안한 동역학적 제약 조건과 기구학적으로 추정된 Swivel Angle을 선형적으로 결합하는 방식을 적용하고자 한다. 하지만 추정 성능을 향상시키기 위해 다른 유형의 동역학적 기준이 추가로 고려될 수 있으며 선형 결합 이외에 보다 발전된 비선형적 결합 방식이 고려될 수 있다.

가설 설정

  • 가설: 자연스러운 팔 뻗기 동작의 수행 시 사람의 운동 조절 중추에 의해 선택되는 swivel angle은 감각 기관의 집합체(cluster)인 머리가 있는 영역으로 팔을 효율적으로 움직이기 위해 선택되어진다.
  • 본 가설은 머리에 위치한 가상의 목표 Pm을 향하여 언제든 손을 움직일 수 있는 가상의 직선 최단 경로가 정의되어 있을 때 swivel angle은 이 움직임의 효율성을 최적화 하도록 정의 된다는 것이다.
  • 팔 뻗기 동작의 동역학적 특성을 분석하기 위해 Kane's method [10]에 의해 동역학 식을 생성하는 Autolev 패키지[9]를 이용하였다. 또한 자유 공간상에서 팔 뻗기 동작 수행 시 손목의 움직임은 무시할 수 있다고 가정하였으며 손목 관절은 초기 위치로 고정하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
외골격 로봇의 제어목표는? Part 1[1]에서 소개했던 바와 같이 인체 팔 동작의 여유 자유도를 해결하는 것은 착용 형 로봇 연구 및 컴퓨터 그래픽 분야에 있어서 매우 중요한 주제이다. 특히 사용자의 신체적 능력을 강화하거나 외부의 위험으로부터 사용자를 보호하기 위해 직접 착용하는 외골격 로봇(wearable exoskeleton robot)의 경우 사용자와 로봇 간의 에너지 교환 (energy exchange)을 최소화함으로써 작업능률을 향상시키는 것이 가장 중요한 제어 목표 중의 하나이다. 따라서 이를 만족시키기는 로봇 제어 모델을 구현하기 위해서는 여유 자유도를 갖는 인간의 팔 운동 모델을 이해하고 정량화하는 과정이 선행되어야 한다.
7자유도를 갖는 사람의 팔 운동 모델의 여유자유도 문제를 해결하기 위해 어떤 방법이 적용되는가? 7자유도를 갖는 사람의 팔 운동 모델의 여유자유도 문제를 해결하기 위해 신경 회로망(neural network), ARX (Auto-Regressive Exogenous) 모델, 및 확률 모델과 같은 시스템 판별(system identification) 기법[2,3], 기구학적인 방법[4] 및 최소-토크 변화 모델(minimum-torque-change model) [5,6]와 같은 동역학적인 접근 방법이 적용되고 있다.
Phasespace사의 모션 캡쳐 장비의 특징은? 사람 팔의 기구학적 데이터는 Phasespace사의 모션 캡쳐 장비를 사용하여 획득하였다. 이 장비는 3미터 범위내의 작업 공간 내에서 밀리미터 단위의 정확도와 240Hz 샘플링 주파수를 제공한다. 이 시스템을 바탕으로 각 관절의 동작을 기록하기 위해, 능동 LED 마커를 오른 쪽 어깨, 팔꿈치, 손목 및 가슴에 그림 3(d)와 같이 부착하였으며 장비를 통해 얻은 각 관절의 위치 정보를 바탕으로 실제 swivel angle 을 측정한 후 손목 위치만으로 추정된 swivel angle과 비교 분석하였다.
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참고문헌 (12)

  1. H. C. Kim and C. Y. Lee, "Analysis on kinematics and dynamics of human arm movement toward upper limb exoskeleton robot control, part1 : system model and kinematic constraint," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 18, no. 12, pp. 1106-1114, 2012. 

  2. S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Fourth edition. Reading, MA: Prentice Hall, 2002. 

  3. D. Kriesel, A Brief Introduction to Neural Networks. http://www.dkriesel.com, 2007. 

  4. Y. Uno, M. Kawato, and R. Suzuki, "Formation and control of optimal trajectory in human multi joint arm movement," Biological Cybernetics, vol. 61, no. 2, pp. 89-101, 1989. 

  5. P. Lee, S. Wei, J. Zhao, and N. I. Badler, "Strength guided motion," Computer Graphics, vol. 24, no. 4, pp. 253-262, 1990. 

  6. T. Kang, J. He, and S. I. H. Tillery, "Determining natural arm configuration along a reaching trajectory," Experimental Brain Research, vol. 167, no. 3, pp. 352-361, 2005. 

  7. N. I. Badler and D. Tolani, "Real-time inverse kinematics of the human arm," Presence, vol. 5, no. 4, pp. 393-401, 1996. 

  8. H. Kim, L. M. Miller, and J. Rosen, "Redundancy resolution of a human arm for controlling a seven dof wearable robotic system," 33rd Annual International Conference of the IEEE EMBC, pp. 3471-3474, Boston, USA, August 30 - September 3 2011. 

  9. M. Genesis, "Autolev." [Online]. Available: http://www.autolev.com/ 

  10. T. Kane and D. Levinson, Dynamics: Theory and Applications. New York: McGraw-Hill, 1985. 

  11. S. L. Roberts and S. K. Falkenberg, Biomechanics: Problem Solving for Functional Activity. St. Louis: Mosby, United States, 1992. 

  12. A. Medical Research Laboratory, "Investigation of inertial properties of human body," Tech. Rep., Mar. 1975. 

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