[논문]인체근육의 동작의도를 이용한 하지 근력증강형 외골격 로봇의 제어 알고리즘

이희돈; 김완수; 임동환; 한창수

doi:10.7746/jkros.2017.12.2.124

인체근육의 동작의도를 이용한 하지 근력증강형 외골격 로봇의 제어 알고리즘
Control Algorithm of the Lower-limb Powered Exoskeleton Robot using an Intention of the Human Motion from Muscle 원문보기

로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.12 no.2, 2017년, pp.124 - 131

이희돈 (Convergence Research Center for Collaborative Robotics, Daegu Gyeongbuk Institute of Science & Technology) , 김완수 (Istituto Italiano di Tecnologia (IIT)) , 임동환 (Mechanical Engineering, Hanyang University) , 한창수 (Robot Engineering, Hanyang University)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper present a novel approach to control the lower body power assistive exoskeleton system of a HEXAR-CR35 aimed at improving a muscular strength. More specifically the control of based on the human intention is crucial of importance to ensure intuitive and dexterous motion with the human. In this contribution, we proposed the detection algorithm of the human intention using the MCRS which are developed to measure the contraction of the muscle with variation of the circumference. The proposed algorithm provides a joint motion of exoskeleton corresponding the relate muscles. The main advantages of the algorithm are its simplicity, computational efficiency to control one joint of the HEXAR-CR35 which are consisted knee-active type exoskeleton (the other joints are consisted with the passive or quasi-passive joints that can be arranged by analyzing of the human joint functions). As a consequence, the motion of exoskeleton is generated according to the gait phase: swing and stance phase which are determined by the foot insole sensors. The experimental evaluation of the proposed algorithm is achieved in walking with the exoskeleton while carrying the external mass in the back side.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

. 본 논문에서는 HEXARCR35를 제어하기 위한 인체근육의 동작의도 측정 기반제어 알고리즘을 제안한다. 이 제어 알고리즘은 평지 보행 및 계단 등반 시 외골격 로봇의 슬관절만을 제어하며, 따라서 외골격 로봇의 상태 및 인간-로봇 상호작용 측정을 위한 힘, 가속도, 속도 등과 같은 물리량 측정을 위한 다양한 센서들은 필요로 하지 않는다.
본 논문에서는 저구동 방식의 외골격 로봇의 슬관절을 제어하기 위한 인체근육의 동작의도를 이용한 제어알고리즘을 제안하였다. 착용자의 동작 의도를 파악하기 위하여 자체적으로 개발한 MCRS와 깔창 센서를 사용하였으며, MCRS는 근육이 활성화될 때 변하는 근육의 둘레를 측정함으로써 보행 시 근육 활성도를 측정할 수 있었다.

제안 방법

EMG 센서를 넙다리곧은근(rectus femoris)와 장딴지근(gastrocnemius) 근육에 부착하고 외부 하중물의 중량을 변경하며 평지보행(level walking)과 계단등반(stairclimbing)을 수행하였다. 이때 EMG 신호를 정량화 하기 위하여 %MVIC (Percent Maximum Voluntary IsometricContraction)기법을 사용하였다.
동작모드에서는 시스템을 운용하기 위한 착용자 인체신호 측정, 외골격 명령신호 생성 및 제어를 수행하며, 이를 위하여 깔창 센서 정보로부터 Stance와 Swing 구간을 판단 후 외골격 로봇의 관절 정보를 통해 굴곡과 신전 동작을 판단하여 각각의 상황에 맞는 동작명령을 MCRS 신호 기반으로 생성한다. 그리고 제어 게인 조정, 측정 신호 보정 등을 위하여 시스템 설정모드를 따로 구비하여 MCRS 신호보정, 깔창 센서 분기 값 및 외골격로봇의 PID 게인 튜닝을 수행한다. 근육활성도 신호의 특성상 모든 설정은 사용자가 외골격 로봇을 착용할 때마다 이루어지며, 착용 후 3회 다리 동작만으로 자동으로 설정되어 각각의 설정 인자들이 로봇제어에 반영이 되도록 프로그래밍 되어 있다.
그림에서와 같이 이 시스템은 평지보행 시 외부 중량물에 의한 하중이 외골격 메커니즘에 의해 지면에 지지되는 구조를 가지며, 계단 등반 시 슬관절의 구동기에 의해 근력지원하는 형태를 갖는다. 따라서 이 시스템의 제어 알고리즘은 보행 중 Stance 구간에서는 외골격의 슬관절이 외부 하중을 지지해주며, Swing 구간에서는 착용자의 동작을 빠르게 추종하도록 제어 알고리즘을 제안한다^[4]. 이 시스템의 각 다리는 고관절 3자유도, 슬관절 1자유도, 족관절 3자유도를 가지고 있다.
각각의 하위 시스템들은 내부에 하위 제어기가 장착되어 있어 독립적으로 동작되며, 상위 제어기와는 CAN 통신을 사용하여 데이터를 교환하도록 시스템을 구축하였다. 착용자의 근육 활성도를 측정하는 MCRS는 의복 위에 부착이 가능하도록 고안되었으며^[9], 보행 구간에 따라 근육 활성도 신호의 특성이 다르기 때문에 보행 구간 판단을 위한 깔창 센서를 개발하여 본 시스템에 적용하였다^[10].
외골격 로봇의 제어를 위해서는 착용자의 동작 의도를 파악하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 MCRS와 깔창 센서를 사용하여 착용자의 슬관절 동작 시 근육 활성도와 보행구간 정보를 획득한다. 이 신호를 이용하여 외골격 로봇의 동작명령을 생성하기 위하여 다음과 같은 과정을 수행하였다.
이 시스템은 평지 및 계단 보행 시 외골격의 구동기를 통하여 착용자의 슬관절 근력을 지원해줌으로써 최대 30kg의 하중물 운반이 가능하도록 인체보행분석 기반으로 설계되었다. Fig.
이 제어 알고리즘은 평지 보행 및 계단 등반 시 외골격 로봇의 슬관절만을 제어하며, 따라서 외골격 로봇의 상태 및 인간-로봇 상호작용 측정을 위한 힘, 가속도, 속도 등과 같은 물리량 측정을 위한 다양한 센서들은 필요로 하지 않는다. 이 제어 알고리즘에서는 오직 착용자의 슬관절 동작에 대한 근육 활성도, 보행구간 판단정보 그리고 외골격의 슬관절 각도 정보만이 제어를 위해 사용하며, 착용자의 개인 특성에 맞게 센서 신호를 보정하는 알고리즘을 포함한다.
본 논문에서는 저구동 방식의 외골격 로봇의 슬관절을 제어하기 위한 인체근육의 동작의도를 이용한 제어알고리즘을 제안하였다. 착용자의 동작 의도를 파악하기 위하여 자체적으로 개발한 MCRS와 깔창 센서를 사용하였으며, MCRS는 근육이 활성화될 때 변하는 근육의 둘레를 측정함으로써 보행 시 근육 활성도를 측정할 수 있었다. 하지만 사람의 다리는 보행 구간에 따라 근육 활성화 신호의 특성이 다르기 때문에 깔창 센서와 엔코더를 사용하여 구분한 4가지 보행 상태에 대한 신호 보정을 수행하였다.

이론/모형

EMG 센서를 넙다리곧은근(rectus femoris)와 장딴지근(gastrocnemius) 근육에 부착하고 외부 하중물의 중량을 변경하며 평지보행(level walking)과 계단등반(stairclimbing)을 수행하였다. 이때 EMG 신호를 정량화 하기 위하여 %MVIC (Percent Maximum Voluntary IsometricContraction)기법을 사용하였다. Fig.

성능/효과

이러한 방법으로 획득한 착용자 동작 의도를 기반으로 외골격 로봇 동작명령을 생성하고, 이를 입력으로 사용하는 매우 단순화된 제어기를 설계할 수 있었다. 그리고 착용자 동작 추종 실험과 근력 증강 효과 실험을 통하여 평지와 계단 보행 시 외부 하중물을 운반하는 작업에 대하여 착용자 동작의도 측정을 위한 센서의 수를 줄이고 매우 간단한 제어기 설계를 통하여 착용자의 근력을 증강해줄 수 있음을 검증하였다. 본 연구에서는 평지 보행 및 계단 등반 시 중량물 운반에 적합하도록 슬관절에만 능동 관절이 적용된 형태로 개발하였지만 향후 능동 관절과 준수동 관절 조합 변경을 통하여 다양한 보행조건을 가지는 분야에 적용 및 활용 할 수 있을 것이다.
9는 각 실험 환경에서 착용로봇을 입었을 때 줄어든 근육 활성도를 백분율로 표현한 것이다. 이 실험에서 외골격 로봇을 착용하지 않았을 때와 착용하였을 때에 대하여 %MVIC를 비교한 결과 외골격을 착용하였을 때 약 37% 이상 감소함을 보였다. 이는 외골격 착용자가 외골격을 착용하지 않았을 때와 동일한 근력을 사용한다면, 외골격을 착용함으로써 약 37% 이상 더 무거운 중량물을 운반 할 수 있다는 의미를 가진다.

후속연구

그리고 착용자 동작 추종 실험과 근력 증강 효과 실험을 통하여 평지와 계단 보행 시 외부 하중물을 운반하는 작업에 대하여 착용자 동작의도 측정을 위한 센서의 수를 줄이고 매우 간단한 제어기 설계를 통하여 착용자의 근력을 증강해줄 수 있음을 검증하였다. 본 연구에서는 평지 보행 및 계단 등반 시 중량물 운반에 적합하도록 슬관절에만 능동 관절이 적용된 형태로 개발하였지만 향후 능동 관절과 준수동 관절 조합 변경을 통하여 다양한 보행조건을 가지는 분야에 적용 및 활용 할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	근력증강형 외골격 로봇이 가져야 할 특성은 무엇인가?	장애인을 대상으로 하는 외골격 로봇의 경우 재활치료 또는 특정 신체부위 기능 복원이라는 명확한 목적으로 특화된 메커니즘 및 제어알고리즘이 개발되고 있다. 하지만 산업현장의 작업자를 위한 근력증강형 외골격 로봇의 경우 사용자의 다양한 동작을 외골격 로봇으로 구현할 수 있어야 한다. 따라서 기존의 연구들에서는 고관절(hip joint), 슬관절(knee joint) 및 족관절(anklejoint)에 구동기를 사용한 능동(active)관절을 부착하는 형태로 개발되었다[2,3].
	근력증강형 외골격 로봇에 능동관절을 부착하는 형태로 개발될 경우 생길 수 있는 문제점은 무엇인가?	따라서 기존의 연구들에서는 고관절(hip joint), 슬관절(knee joint) 및 족관절(anklejoint)에 구동기를 사용한 능동(active)관절을 부착하는 형태로 개발되었다[2,3]. 하지만 능동관절의 수가 증가하면 시스템의 중량 및 부피가 증가하고, 이로 인하여 착용자의 작업효율을 감소시킨다. 또한, 착용자의 동작의도측정을 위한 센서의 수가 증가하며, 제어 알고리즘이 복잡해진다. 그리고 외골격 시스템의 에너지 소모가 증가하여 배터리의 크기가 증가하거나 시스템 운용 시간이 줄어든다[4]. 이러한 문제들을 해결하기 위해 최근 사람의 보행 분석을 기반으로 능동관절 수를 최소화하는 대신 스프링 또는 댐퍼 등을 사용하는 준수동(quasi-passive)관절 및 수동(passive)관절을 활용한 저구동 방식 외골격(underactuated exoskeleton)에 대한 연구들이 진행되고 있다[4-8].
	저구동 방식 외골격의 장점은 무엇인가?	이러한 문제들을 해결하기 위해 최근 사람의 보행 분석을 기반으로 능동관절 수를 최소화하는 대신 스프링 또는 댐퍼 등을 사용하는 준수동(quasi-passive)관절 및 수동(passive)관절을 활용한 저구동 방식 외골격(underactuated exoskeleton)에 대한 연구들이 진행되고 있다[4-8]. 이러한 시스템은 제어가 필요한 능동관절이 줄어듦에 따라 착용자의 의도를 파악하기 위한 센서를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 제어 알고리즘을 간단하게 구현할 수 있다는 장점을 가진다.

참고문헌 (11)

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원문보기 상세보기
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D.H. Lim, W.S. Kim, Mian Ashfaq Ali, and C.S. Han, "Development of Insole Sensor System and Gait Phase Detection Algorithm for Lower Extremity Exoskeleton," Journal of the Korean Society for Precision Engineering, vol. 32, no. 12, pp. 1065-1072, 2015.

원문보기 상세보기
K.J. Astrom, Pid controllers: theory, design and tuning, ISA Research Triangle Park, NC, 1995, ch. 7, sec. 7.2, pp. 274-281.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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