4족 보행로봇은 보행 안정성이 높아서 향후 다양한 분야에 활용이 기대되며, 효율적인 보행을 위한 걸음새의 생성과 제어가 중요하다. 특히, 다양한 로봇 모델들에 대한 수요와 여러 가지 걸음 동작의 필요성으로 인하여 자동적인 걸음새 생성기법이 요구된다. 본 논문에서는 HyperNEAT(Hypercube-based NeuroEvolution of Augmenting Topologies)를 사용하여 지형변화에 적응 가능한 4족 보행로봇의 걸음새를 생성하고, 바이올로이드로 구성된 4족 보행로봇에 대하여 ODE 기반의 Webots 시뮬레이션을 통해서 보행 실험을 수행하고 결과를 분석한다.
걸음 인식과 그 활용에 대하여 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 보행자의 비정상적인 보행을 인식하는 방안을 제안한다. 기존의 정상적인 걸음을 인식하는 것이 신체활동을 측정하거나, 인증을 위한 것이었다면, 본 연구의 비정상적인 걸음 인지는 보행자의 생활안전 보장을 위한 것이다. 보행자가 스스로 자신의 취약한 상태를 인지하고 도움을 요청하지 못하는 상황이 있기 때문에, 근래의 IoT기술을 도입하여 본인의 인지와 자발적 도움 요청이 없더라도 위험과 어려움을 벗어날 수 있도록 하고자 함이다. 이에 본 연구는 3축 가속도 센서를 활용하여 보행자의 정상적인 걸음을 분석함으로써 정상적인 걸음이 유지되는 상태에 대한 범위를 정하고, 이후 3축 가속도 센서를 활용하여 걸음을 측정하여 그 결과를 정상적인 걸음 범위에 대조하여 정상과 비정상 여부를 판단하도록 한다. 정상적인 걸음을 유지하는 상태를 벗어날 때, 이를 비정상적인 걸음으로 인지하는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 기구학적 구속조건을 고려한 육각 보행 로봇의 새로운 내고장성 걸음새를 제안한다. 본 논문에서 고려하고 있는 고장은 관절고착고장으로 로봇 다리의 관절 하나가 어떤 위치에 고착되어서 보행이 끝날 때까지 움직일 수 없는 상태를 말한다. 본 논문에서는 먼저 육각 보행 로봇의 직선 보행을 위한 기존의 내고장성 걸음새가 고장 난 다리의 기구학적 구속조건에 따라서 교착 상태에 빠질 수도 있음을 해석적으로 증명한다. 그런 다음 이러한 교착 상태를 회피하기 위해서 새로운 내고장성 걸음새 계획을 제안한다. 제안하는 내고장성 걸음새는 다리의 궤적을 변경함으로써 고장 난 다리가 야기하는 교착 상태에서 벗어날 수 있으며, 기존 내고장성 걸음새의 다리 움직임 순서와 보폭을 그대로 유지한다. 제안한 걸음새 계획의 우수성을 입증하기 위해서 평탄 지형에서 정상적인 걸음새로 걷고 있는 육각 보행 로봇이 고장이 일어난 후 제안한 걸음새 계획을 이용하여 교착 상태에서 벗어나 내고장성 걸음새로 전이하는 사례 연구도 기술한다.
이 연구의 목적은 젊은 아시아인과 코카시아 여성의 보행패턴 중 보폭시간(step time) 과 보폭 (step length)을 비교하고 두 집단의 골반넓이와 보폭과 상관관계가 있는지 알아보는 것이다. 연구대상자는 15명의 아시아인과 15명의 코카시아 여성이었으며 나이는 23세에서 35세 범위에 있었다. 보행분석을 위해서는 GAITRite System을 사용하였으며 분석방법으로는 인종(아시아인대 코카시아인)과 신체부위(좌측, 우측)를 요인으로 하여 반복측정에 의한 분산분석을 하였다. 아시아인 여성보다 코카시아인 여성의 보폭, 다리길이, 골반 넓이가 통계학적으로 유의하게 높았고 왼쪽 다리의 걸음과 오른쪽 다리의 걸음에 있어서는 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 그리고 보폭시간, 속도, 걸음수(cadence)에 있어서도 두 여성 인종간에 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 이러한 결과는 보행변수 중에서 걸음수나 속도와 같은 시간변수에 았어서는 아시아인 여성과 코카시아인 여성간에 차이가 없음을 의미한다.
본 논문에서는 곤충형 다리 구조를 갖는 4족 로봇의 정적 계단 보행 시 계단과의 충돌 제약이 없는 효율적인 걸음새 궤적 생성 방법을 제안한다. 우선 4족 로봇의 순기구학 및 역기구학 모델을 각기 대수학적 방법과 기하학적 방법으로 유도한다. 제안한 방법에서는 보행 시작 위치에서 수직 상승 후 사인 파형의 계단 보행 궤적을 생성하고, 계단과의 충돌을 피하기 위한 보행 궤적의 계수를 설정한다. 또한 안정적인 계단 보행을 위한 걸음새 순서를 결정한다. 마지막으로, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 계단 보행 방법의 효용성 및 실제 적용 가능성을 검증한다.
본 논문에서는 비평탄 지형을 보행하기 위한 육족 보행 로봇의 내고장성 걸음새 계획을 제안한다. 본 논문에서 고려하고 있는 고장은 관절고착고장으로 로봇 다리의 관절 하나가 어떤 위치에 고착되어서 보행이 끝날 때까지 움직일 수 없는 상태를 말한다. 기존에 제안되었던 평탄 지형 보행을 위한 내고장성 세다리 걸음새 계획을 바탕으로 본 논문에서는 육족 보행 로봇이 관절고착고장이 발생한 후에도 이차원 착지 불가능 영역이 존재하는 비평탄 지형을 걸을 수 있도록 하는 내고장성 FTL(Follow-The-Leader) 걸음새를 구현한다. 제안된 FTL 걸음새는 고장 난 다리의 착지점에서 로봇이 가질 수 있는 최대한의 보폭을 낼 수 있으며, 기존 내고장성 걸음새보다 착지 불가능 영역을 뛰어넘는 능력이 더 우수하다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 제안된 FTL 걸음새의 응용가능성을 검증한다.
본 논문에서는 인간의 가장 기본적이며 기초적인 운동인 걸음걸이로부터 검출할 수 있는 걸음 수 및 보행분석을 위해 전도성 섬유를 이용한 전기용량성압력 센서를 깔창형태로 개발하였다. 개발된 깔창 형태의 센서는 보행시의 압력을 측정하여 보행신호를 검출하고, 검출된 신호를 이용하여 걸음 수 및 보행 분석을 실시하였다. 개발된 센서의 성능 검증을 위하여 상용 만보계 및 관찰자의 수계로 도출된 보수를 비교하였으며, 자세에 따른 압력차이를 측정하였다. 기존의 상용 만보계는 저속(1 Km/h)으로 걸었을 때 보수가 잘 측정되지 않은 반면 개발된 센서는 저속에서도 관찰자 수계대비 정확한 보수를 도출 할 수 있었다. 또한 자세에 따라 압력 값을 토대로 사용자의 자세를 모니터링 할 수 있음을 보였다. 본 연구는 향후 스마트폰과 무선 연동하는 스마트 보행관리 시스템을 개발하기 위한 기초연구이다.
본 논문은 사족 보행 로봇에 대한 내고장성 걸음새의 안정여유도를 개선하는 방법을 논한다. 기존에 제안되었던 재고장성 걸음새는 사족 보행 로봇이 다리 고장이 발생한 후에도 보행을 계속할 수 있게 하였다. 하지만 내고장성 걸음새가 임계 안정여유도를 가지므로 몸체 무게중심의 위치가 순차적으로 바뀔 때에는 걸음새가 불안정해질 수 있다는 약점을 지니고 있다. 본 논문에서는 이러한 약점을 극복하기 위해서 양(陽)으로 안정여유도를 가지는 내고장성 걸음새를 관절고착고장에 대해서 제안한다. 관절고착고장은 로봇 다리의 관절 하나가 한 지점에 고착되어 더 이상 움직일 수 없는 상태를 말한다. 양의 안정여유도는 걸음새 동작 과정에서 한 다리가 이동하기 전에 지지 다리들의 위치를 조정함으로써 얻어질 수 있다. 제안된 걸음새의 우수성을 입증하기 위해서 안정여유도, 보폭 등의 매개 변수들을 중심으로 기존 걸음새와 성능 비교를 수행한다.
본 논문에서는 육족 보행 로봇의 새로운 힘 분배 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 고려하는 육족 보행 로봇은 다리 하나에 관절고착고장이 발생하여 내고장성 정적 세다리 걸음새로 보행한다. 제안되는 힘 분배 알고리듬의 핵심은 내고장성 걸음새가 가지는 안정여유도를 결정하는 지지 다리의 미끄러짐을 최소화시키는 것이다. 불연속적으로 움직이는 내고장성 세다리 걸음새는 정상 걸음새보다 안정도가 떨어진다는 약점이 있다. 본 논문에서 제안하는 힘 분배 알고리듬은 이러한 약점을 고려하여 내고장성 걸음새의 지지 다리가 세 개라는 성질과 Zero-Interaction Force 원리를 이용하여 최적화 기법을 쓰지 않고 대수적으로 모든 다리의 힘 성분을 구한다. 컴퓨터 시뮬레이션 사례 연구를 통해서 제안된 힘 분배 알고리듬과 기존 방법의 비교 분석을 실시하고 제안된 방법의 효용성을 입증한다.
본 논문에서는 스마트폰 내 가속도, 자기장, 자이로스코프 센서들을 이용해 사용자의 걸음과 걸음 수를 인식하는 시스템을 개발하였다. 센서 데이터 분석을 통해 사용자의 걸음을 스마트폰을 손에 든 상황과 주머니에 넣은 상황에서의 걸음 패턴으로 분류하고 이를 추출할 수 있는 알고리즘을 사용하여 걸음 수 인식의 정확성을 개선하였다. 알고리즘을 적용한 결과 손에든 상황에서 96%, 주머니에 넣은 상황에서 95.5% 수준의 걸음 수 인식 정확도를 보였으며, 나머지 터치 스크린, 위아래 반복 흔들기, 앉아서 일어서기, 오른쪽 왼쪽 흔들기와 같은 행위로 인해 발생하는 6%의 오차를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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