Acknowledgement
본 논문은 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단-혁신도전프로젝트사업의 지원을 받아수행된 연구임(2020M3H8A1115027)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.429-431
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
LSTM based Gait Phase Estimation Method Robust to Changes in Gait Speed
LSTM 기반 보행 속도 변화에 강인한 웨어러블 로봇의 보행 위상 추정 방법
- Kim, Ho-Bin (Center for Intelligent and Interactive Robotics, KIST) ;
- Lee, Jong-Bok (Center for Intelligent and Interactive Robotics, KIST) ;
- Kim, Sun-Woo (Center for Intelligent and Interactive Robotics, KIST) ;
- Kim, Sang-Do (Center for Intelligent and Interactive Robotics, KIST) ;
- Park, Shin-Suk (Dept. of Mechanical Engineering, Korea University) ;
- Kim, KangGeon (Center for Intelligent and Interactive Robotics, KIST) ;
- Lee, Jongwon (Center for Intelligent and Interactive Robotics, KIST)
- 김호빈 (한국과학기술연구원(KIST) 지능로봇연구단) ;
- 이종복 (한국과학기술연구원(KIST) 지능로봇연구단) ;
- 김선우 (한국과학기술연구원(KIST) 지능로봇연구단) ;
- 김상도 (한국과학기술연구원(KIST) 지능로봇연구단) ;
- 박신석 (고려대학교 기계공학과) ;
- 김강건 (한국과학기술연구원(KIST) 지능로봇연구단) ;
- 이종원 (한국과학기술연구원(KIST) 지능로봇연구단)
- Published : 2022.11.21
Abstract
하지 웨어러블 로봇의 근력 보조 성능을 극대화하기 위해서는 착용자의 보행 상태를 인식하는 보행 위상 추정 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 착용자의 보행 속도 변화 및 착용자 간 보행 특성 차이에도 강인하게 보행 위상을 추정할 수 있는 LSTM 기반 보행 위상 강건 인식 기술을 개발하였다. 웨어러블 고관절 보조 로봇을 착용한 총 5명의 트레드밀 및 실외 overground의 보행 센서 정보를 바탕으로 학습을 수행하였다. 저속 및 고속 보행을 포함한 다양한 보행 속도에서 정밀한 보행 위상 추정이 가능한 웨어러블 센서 조합을 도출하였고, 보행 위상 인식 정밀성은 5-Fold Cross Validation 기준 RMSE 약 1.68% 수준의 결과를 얻을 수 있었다.
Keywords