[논문]편마비 환자를 위한 착용형 보행 로봇 제어 알고리즘 개발

조창현

doi:10.7746/jkros.2020.15.4.323

[국내논문] 편마비 환자를 위한 착용형 보행 로봇 제어 알고리즘 개발
Control Algorithm of a Wearable Walking Robot for a Patient with Hemiplegia 원문보기

로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.15 no.4, 2020년, pp.323 - 329

조창현 (Mechanical Engineering, Chosun University)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents a control algorithm for a wearable walking aid robot for subjects with paraplegia after stroke. After a stroke, a slow, asymmetrical and unstable gait pattern is observed in a number of patients. In many cases, one leg can move in a relatively normal pattern, while the other leg is dysfunctional due to paralysis. We have adopted the so-called assist-as-needed control that encourages the patient to walk as much as possible while the robot assists as necessary to create the gait motion of the paralyzed leg. A virtual wall was implemented for the assist-as-needed control. A position based admittance controller was applied in the swing phase to follow human intentions for both the normal and paralyzed legs. A position controller was applied in the stance phase for both legs. A power controller was applied to obtain stable performance in that the output power of the system was delimited during the sample interval. In order to verify the proposed control algorithm, we performed a simulation with 1-DOF leg models. The preliminary results have shown that the control algorithm can follow human intentions during the swing phase by providing as much assistance as needed. In addition, the virtual wall effectively guided the paralyzed leg with stable force display.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문은 assist-as-needed 제어시 적용된 디지털 가상벽 및 어드미턴스 제어에 의해 발생하는 시스템의 불안정성을 극복하기 위한 수동성 기반 제어 알고리즘을 제안하였다. 환자의 다리는 정상인건측과 마비된 환측으로 구분하였다.
본 논문은 가상벽을 활용한 assist-as-needed 제어 알고리즘의 안정성을 관찰하였다. 모의실험을 통해 디지털 도메인에서 구현된 어드미턴스 제어기와 가상벽은 시스템을 불안정하게 만들 수 있음을 확인하였다.

가설 설정

건측의 경우 환자도 궤적추종 의지가 있다고 가정하였다. 즉, 기준 궤적을 원활히 추종할 수 있도록 환자 시스템의 위치제어 PID 게인을 크게 설정하였다.
시스템의 안정성을 위해 파워제어기를 구성하였다. 로봇시스템과 환자는 수동적이라 가정하였고 디지털 도메인에 구성된 어드미턴스 제어기(환측인 경우 어드미턴스 제어기 및 가상벽)에서 에너지가 생성되어 시스템이 불안정해지는 상황을 고려하였다. 수동성(Passivity) 관점에서 에너지가 항상 영보다 큰 경우 시스템은 수동적(passive)이며, 전체 시스템의 모든 요소가 수동적인 경우 시스템의 안정성이 확보된다^[18].

제안 방법

본 연구에서는 한 주기 동안의 출력파워를 제한하는 방법을 적용하여 어드미턴스 제어기와 Assist-as-needed 제어시 적용한 디지털 가상벽이 수동적이 되도록 하여 시스템의 안정성을 확보하였다. 1자유도 모델 모의실험을 통해 개발된 알고리즘의 성능을 검증하였다.
아날로그 도메인은 Simulink의 continuous system 블록으로 구현하였고 디지털 도메인은 가능한 Matlab 코드로 구현하였다. Assist-as-needed 제어의 가상벽 모델 및 파워 제어기, 어드미턴스 제어기는 Matlab 코드로 환자 모델 및 로봇 모델, 접촉모델, 위치제어용 PID 제어기 등은 Simulink의 continuous system 블록으로 구현하였다. 환자 모델과 로봇 모델은 질량 및 댐퍼, 스프링 모델로 구성하였다.
. Riener는 Lokomat에 임피던스 제어와 어드미턴스 제어를 수행하여 환자의 의지를 추종 비교하였고 보행구간에 따른 임피던스 변화와 추종궤적 수정을 수행하였다^[11]. Chen은 인터렉션 토크가 큰 경우 임피던스롤 높여 로봇이 보조를 더해주고, 작은 경우 환자가 자유롭게 움직일 수 있도록 임피던스를 낮추도록 하였다^[5].
Banala는 Assist-as-needed 제어를 수행하기 위해 추종 궤적에 가상벽 터널을 제시하였다^[2]. 가상벽은 접선방향과 법선방향으로 구성되었으며 사용자 의지 파악을 위해 허벅지와 정강이에 force-torque 센서를 각각 부착하였다. Duschau-Wicke는 기준 궤적에 가상벽을 구현하였으며 환자의 의지추종으로 위해 토크제어기반 임피던스 제어를 수행하였다^[12].
또한, 환자와 로봇 사이의 접촉 모델은 simulink의 PD 제어기를 적용하였다. 각 파워 제어기의 Positive_power_limit과 Negative_power_limit은 반복 실험을 통해 결정하였다.
건측 및 환측 모두 이동구간(swing phase) 시 모의실험 결과를 제시하였다. 지지구간(support phase)에선 로봇은 기 정의된 궤적을 위치제어로 움직이며 환자는 로봇 움직임에 따라 적응하도록 구현하였다.
는 각각 어드민턴스 제어기의 댐핑계수 및 스프링 상수이다. 또한, 어드미턴스 제어기는 추후 로봇의 주 제어기인 PC에서 구현됨으로 본 모의실험에서는 차분식(discrete model)으로 구현하였다. 식 (3)으로 계산된 x_e와 x_r을 더해 어드미턴스 제어기의 최종 출력인 x_a를 계산한다.
위치제어에 사용된 PID 제어기는 Matlab의 자동튜닝 기능을 이용하여 튜닝하였다. 또한, 환자와 로봇 사이의 접촉 모델은 simulink의 PD 제어기를 적용하였다. 각 파워 제어기의 Positive_power_limit과 Negative_power_limit은 반복 실험을 통해 결정하였다.
이를 모사하기 위해 환자 환측 시스템의 PID 제어게인을 낮게 설정하여 추종성능을 떨어뜨렸다. 로봇 환측은 지지 구간의 견고한 위치제어와 어드미턴스 제어 추종성능 향상을 위해 PID 게인을 크게 설정하였다. RoboWear 10은 CAN통신을 사용하여 제어주기는 25 ms으로 설정하였다.
Assist-as-needed 제어는 환자가 기준 궤적에서 일정 범위 내에 있는 경우 동작하지 않고 범위를 벗어난 경우 힘을 제시하여 기준궤적을 벗어나지 않도록 도와준다. 본 연구에서는 데드존을 갖는 가상벽을 기준궤적에 구현하였다. 아래는 데드존을 갖는 가상벽의 의사코드이다.
따라서, 전체 시스템의 안정성을 확보하기 위해 어드미턴스 제어기(환측인 경우 어드미턴스 제어기 및 가상벽)는 수동성을 가져야 한다. 본 연구에서는 어드미턴스 제어기(환측인 경우 어드미턴스 제어기 및 가상벽)의 한 주기동안의 출력파워를 제한하여 에너지가 항상 영보다 크도록 제어하여 수동성을 확보한다.
수동성(Passivity) 관점에서 에너지가 항상 영보다 큰 경우 시스템은 수동적(passive)이며, 전체 시스템의 모든 요소가 수동적인 경우 시스템의 안정성이 확보된다^[18]. 본 연구에서는 한 주기 동안의 출력파워를 제한하는 방법을 적용하여 어드미턴스 제어기와 Assist-as-needed 제어시 적용한 디지털 가상벽이 수동적이 되도록 하여 시스템의 안정성을 확보하였다. 1자유도 모델 모의실험을 통해 개발된 알고리즘의 성능을 검증하였다.
어드미턴스 제어와 Assist-as-needed 제어시 적용한 디지털 가상벽은 시스템의 불안정성을 야기한다. 불안정성을 극복하기 위해 수동성(passivity) 기반의제어를 수행하였다. 수동성(Passivity) 관점에서 에너지가 항상 영보다 큰 경우 시스템은 수동적(passive)이며, 전체 시스템의 모든 요소가 수동적인 경우 시스템의 안정성이 확보된다^[18].
시스템의 안정성을 위해 파워제어기를 구성하였다. 로봇시스템과 환자는 수동적이라 가정하였고 디지털 도메인에 구성된 어드미턴스 제어기(환측인 경우 어드미턴스 제어기 및 가상벽)에서 에너지가 생성되어 시스템이 불안정해지는 상황을 고려하였다.
모의실험은 Matlab simulink를 이용하여 수행하였다. 아날로그 도메인은 Simulink의 continuous system 블록으로 구현하였고 디지털 도메인은 가능한 Matlab 코드로 구현하였다. Assist-as-needed 제어의 가상벽 모델 및 파워 제어기, 어드미턴스 제어기는 Matlab 코드로 환자 모델 및 로봇 모델, 접촉모델, 위치제어용 PID 제어기 등은 Simulink의 continuous system 블록으로 구현하였다.
환자의 다리는 정상인건측과 마비된 환측으로 구분하였다. 이동구간에서 건측은 어드미턴스 제어만 수행하고 환측은 어드미턴스 제어와 assist-as-needed 제어를 동시에 수행하였다. 어드미턴스 제어와 Assist-as-needed 제어시 적용한 디지털 가상벽은 시스템의 불안정성을 야기한다.
디지털 가상벽은 대표적인 에너지 생성 시스템으로 불안정성을 야기한다. 이를 극복하기 위해 건측 제어에서 소개한 파워 제어기를 추가하였다. 환측 가상벽 파워는 Power_VE = v_error*F_ve로 계산하였다.
환측의 경우 환자는 마비로 인해 기준 궤적을 원활히 추종할 수 없다. 이를 모사하기 위해 환자 환측 시스템의 PID 제어게인을 낮게 설정하여 추종성능을 떨어뜨렸다. 로봇 환측은 지지 구간의 견고한 위치제어와 어드미턴스 제어 추종성능 향상을 위해 PID 게인을 크게 설정하였다.
모의실험을 통해 디지털 도메인에서 구현된 어드미턴스 제어기와 가상벽은 시스템을 불안정하게 만들 수 있음을 확인하였다. 제어 안정성을 확보하기 위해 수동성관점의 파워 제어기를 구성하고 모의실험을 통해 검증하였다.
건측의 경우 환자도 궤적추종 의지가 있다고 가정하였다. 즉, 기준 궤적을 원활히 추종할 수 있도록 환자 시스템의 위치제어 PID 게인을 크게 설정하였다. 지지 구간의 견고한 위치제어와 어드미턴스 제어 추종성능 향상을 위해 로봇 시스템의 위치제어 PID 게인을 크게 설정하였다.
즉, 기준 궤적을 원활히 추종할 수 있도록 환자 시스템의 위치제어 PID 게인을 크게 설정하였다. 지지 구간의 견고한 위치제어와 어드미턴스 제어 추종성능 향상을 위해 로봇 시스템의 위치제어 PID 게인을 크게 설정하였다.
건측 및 환측 모두 이동구간(swing phase) 시 모의실험 결과를 제시하였다. 지지구간(support phase)에선 로봇은 기 정의된 궤적을 위치제어로 움직이며 환자는 로봇 움직임에 따라 적응하도록 구현하였다. 따라서, 로봇 제어 관점에선 지지구간은 단순위치제어이므로 지지구간 모의실험 결과를 본 논문에 제시하지 않았다.
Assist-as-needed 제어의 가상벽 모델 및 파워 제어기, 어드미턴스 제어기는 Matlab 코드로 환자 모델 및 로봇 모델, 접촉모델, 위치제어용 PID 제어기 등은 Simulink의 continuous system 블록으로 구현하였다. 환자 모델과 로봇 모델은 질량 및 댐퍼, 스프링 모델로 구성하였다. 알고리즘 테스트를 위해 환자 및 로봇 모델은 1자유도로 설정하였다.
Duschau-Wicke는 기준 궤적에 가상벽을 구현하였으며 환자의 의지추종으로 위해 토크제어기반 임피던스 제어를 수행하였다^[12]. 환자와의 인터렉션 힘을 얻기 위해 중력 및 마찰력 보상 제어를 수행하였다.
본 논문은 assist-as-needed 제어시 적용된 디지털 가상벽 및 어드미턴스 제어에 의해 발생하는 시스템의 불안정성을 극복하기 위한 수동성 기반 제어 알고리즘을 제안하였다. 환자의 다리는 정상인건측과 마비된 환측으로 구분하였다. 이동구간에서 건측은 어드미턴스 제어만 수행하고 환측은 어드미턴스 제어와 assist-as-needed 제어를 동시에 수행하였다.
4]는 환측 제어시스템 구조를 나타낸다. 환측은 건측의 제어구조에 Assist-as-needed 제어를 추가하였다. 따라서 환자 및 로봇, 접촉모델, 어디미턴스 제어기 블록의 구조는 건측제어 구조와 동일하다.

대상 데이터

환자 모델과 로봇 모델은 질량 및 댐퍼, 스프링 모델로 구성하였다. 알고리즘 테스트를 위해 환자 및 로봇 모델은 1자유도로 설정하였다. 위치제어에 사용된 PID 제어기는 Matlab의 자동튜닝 기능을 이용하여 튜닝하였다.

이론/모형

모의실험은 Matlab simulink를 이용하여 수행하였다. 아날로그 도메인은 Simulink의 continuous system 블록으로 구현하였고 디지털 도메인은 가능한 Matlab 코드로 구현하였다.
알고리즘 테스트를 위해 환자 및 로봇 모델은 1자유도로 설정하였다. 위치제어에 사용된 PID 제어기는 Matlab의 자동튜닝 기능을 이용하여 튜닝하였다. 또한, 환자와 로봇 사이의 접촉 모델은 simulink의 PD 제어기를 적용하였다.
따라서, 환자의 자유의지를 파악하고 움직임을 추종하는 제어가 필요하다. 환자 의지추종 제어로는 임피던스(또는 어드미턴스) 제어가 사용되었다^[13-15]. Assist-as-needed 제어는 크게 임피던스를 제어하는 방식과 가상벽을 제시하는 방식으로 적용되었다.

성능/효과

dx가 적절히 반영되어 안정된 환자 의지추종이 가능하였다. 또한, 측정된 에너지는 항상 양의 값을 가짐으로 시스템은 수동적이며 안정한 제어가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 가상벽을 활용한 assist-as-needed 제어 알고리즘의 안정성을 관찰하였다. 모의실험을 통해 디지털 도메인에서 구현된 어드미턴스 제어기와 가상벽은 시스템을 불안정하게 만들 수 있음을 확인하였다. 제어 안정성을 확보하기 위해 수동성관점의 파워 제어기를 구성하고 모의실험을 통해 검증하였다.
대부분 시간 동안 dx와 df는 영이 아닌값을 가져 대부분의 경우는 파워제어가 수행되었음을 확인할 수 있다. 에너지는 항상 영보다 큰 값을 가져 수동적임을 확인하였고 안정적인 제어 성능을 보였다. 하지만, 파워제한으로 기준궤적 추종 성능은 다소 떨어짐을 볼 수 있다.

참고문헌 (18)

B. Hobbs and P. Artemiadis, "A Review of Robot-Assisted Lower-Limb Stroke Therapy: Unexplored Paths and Future Directions in Gait Rehabilitation," Frontiers in Neurorobotics, Apr., 2020, DOI: 10.3389/fnbot.2020.00019.

상세보기
S. K. Banala, S. H. Kim, S. K. Agrawal, and J. P. Scholz, "Robot Assisted Gait Training With Active Leg Exoskeleton (ALEX)," IEEE Trans. on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 17, no. 1, pp. 2-8, Feb., 2009, DOI: 10.1109/TNSRE.2008.2008280.

상세보기
S. Srivastava, P.-C. Kao, S. H. Kim, P. Stegall, D. Zanotto, J. S. Higginson, S. K. Agrawal, and J. P. Scholz, "Assist-as-Needed Robot-Aided Gait Training Improves Walking Function in Individuals Following Stroke," IEEE Trans. on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 23, no. 6, pp. 956-963, Nov., 2015. DOI: 10.1109/TNSRE.2014.2360822.

상세보기
Hocoma, https://www.hocoma.com, Accessed: Oct. 11, 2020.
C. Chen, S. Zhang, X. Zhu, J. Shen, and Z. Xu, "Disturbance Observer-Based Patient-Cooperative Control of a Lower Extremity Rehabilitation Exoskeleton," Int. J. of Precision Engineering and Manufacturing, vol. 21, pp. 957-968, Jan., 2020, DOI: 10.1007/s12541-019-00312-9.

상세보기
A. C. Villa-Parra, J. Lima, D. Delisle-Rodriguez, L. VargasValencia, A. Frizera-Neto, and T. Bastos, "Assessment of an Assistive Control Approach Applied in an Active Knee Orthosis Plus Walker for Post-Stroke Gait Rehabilitation," Sensors, vol. 20, Apr., 2020, DOI: 10.3390/s20092452.

상세보기
G. Huang, W. Zhang, F. Meng, Z. Yu, X. Chen, M. Ceccarelli, and Q. Huang, "Master-slave control of an intention-actuated exoskeletal robot for locomotion and lower extremity rehabilitation," Int. J. of Precision Engineering and Manufacturing, vol. 19, no. 7, pp. 983-991, Aug., 2018, DOI: 10.1007/s12541-018-0116-x.

상세보기
K.-H. Kim, "Mechanism and Control of the Wearable Walking Robot," 2019 Conference on Information and Control Symposium, Kyung-ju, Korea, pp. 143-144, Oct. 2019.
A. Kaelin-Lang, L. Sawaki, and L. G. Cohen, "Role of voluntary drive in encoding an elementary motor memory," J. Neurophysiology, vol. 93, no. 2, pp. 1099-1103, Mar., 2005, DOI: 10.1152/jn.00143.2004.

상세보기
M. Lotze, C. Braun, N. Birbaumer, S. Anders, and L. G. Cohen, "Motor learning elicited by voluntary drive," Brain, vol. 126, no. 4, pp. 866-872, Apr., 2003, DOI: 10.1093/brain/awg079.

상세보기
R. Riener, L. Lunenburger, S. Jezernik, M. Anderschitz, G. Colombo, and V. Dietz, "Patient-Cooperative Strategies for Robot-Aided Treadmill Training: First Experimental Results," IEEE Trans. On Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 13, no. 3, pp. 380-494, Sept., 2005, DOI: 10.1109/TNSRE.2005.848628.

상세보기
A. Duschau-Wicke, J. von Zitzewitz, A. Caprez, L. Lunenburger, and R. Riener, "Path Control: A Method for Patient-Cooperative Robot-Aided Gait Rehabilitation," IEEE Trans. On Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 18, no. 1, pp. 38-48, Feb., 2010, DOI: 10.1109/TNSRE.2009.2033061.

상세보기
A. Q. Keemink, H. van der Kooij and A. HA Stienen, "Admittance control for physical human-robot interaction," Int. J. Robotics Research, vol. 37, no. 11, pp. 1421-1444, Apr., 2018, DOI: 10.1177/0278364918768950.

상세보기
C. Ott, R. Mukherjee, and Y. Nakamura, "Unified Impedance and Admittance Control," 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Anchorage, AK, USA, pp. 554-561, 2010, DOI: 10.1109/ROBOT.2010.5509861.
A. Wahrburg and K. Listmann, "MPC-based Admittance Control for Robotic Manipulators," 2016 IEEE 55th Conference on Decision and Control (CDC), Las Vegas, NV, USA, pp. 7548-7554, Dec., 2016, DOI: 10.1109/CDC.2016.7799435.
B. Hannaford and J.-H. Ryu, "Time-domain passivity control of haptic interfaces," IEEE Trans. Robot. Automat., vol. 18, no. 1, pp. 1-10, Feb., 2002, DOI: 10.1109/70.988969.

상세보기
S. Stramigioli, C. Secchi, A. J. van der Schaft, and C. Fantuzzi, "Sampled data systems passivity and discrete port-hamiltonian systems," IEEE Trans. on Robotics, vol. 21, no. 4, pp. 574-587, Aug., 2005, DOI: 10.1109/TRO.2004.842330.

상세보기
Colgate, J. E., "The Control of Dynamically Interacting Systems," PhD dissertation, MIT, Cambridge, USA, 1988, [Online], http://hdl.handle.net/1721.1/14380.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증