In this paper, an algorithm of fault tolerant gaits for a quadruped robot is proposed for the purpose of tolerating a locked joint failure. The robot can continue its walking after a locked failure occurs to a joint of a leg by the proposed algorithm. In particular, a periodic gait is proposed as a special form of the proposed algorithm and its existence and efficiency are analytically proven.
본 논문에서는 3축 가속도와 3축 각속도 센서로 구성된 관성 측정 장치(IMU)와 압력센서가 내장되어있는 스마트 인솔을 착용하여 얻어진 보행 데이터를 통해 보폭을 추정하는 방법을 제안한다. 먼저 압력센서를 활용하여 한 걸음 주기로 나눈 뒤 나누어진 가속도와 각속도 센서 데이터를 LSTM과 Attention 계층을 결합한 딥러닝 모델에 학습하여 보폭 추정을 시행하였다. LSTM-Attention 모델은 기존 LSTM 모델보다 약 1.14%의 성능 향상을 보였다.
Quadruped walking robot requires dynamic control to keep its stability in high speed walking. To keep its walking stability by control of only legs' Joint angle lowers energy efficiency. It is known that an animal or a human use the moving of the mass center of one's upper body to keep the stability. We have developed a quadruped walking robot with weight balancing oscillator that have high energy efficiency. In this study, walking tests are performed for the robot to verify the validity of the weight balancing oscillator.
Inadequate footholds selection may result in deadlock state where the walking vehicle can not anymore to the desired direction. This paper concerns about the footholds selection for quadruped v, vehicle to walk with the leg lifting sequence of crawl gait which is desired for straight motion. supporting states for lifting a leg are defined and the proper supporting condition for quadruped c: also proposed. When selecting a footholds of swing leg within the proposed footholds searching are; supporting states after the swing legs are placed, satisfy the proper supporting condition. So it can I for quadruped to execute continuous walking with the lifting sequence of crawl gait.
본 논문에서는 근전도를 이용하여 근피로도를 분석함에 있어서 중앙주파수의 임계점을 이용한 효과적인 보행재활훈련 방법을 제시한다. 신호의 측정을 위하여 건강한 성인 남성 5명을 대상으로 실험을 실시하였고 정상 보행에서의 대퇴사두근, 전경골근에 표면전극을 붙여 변화를 측정 하였다. 근전도신호의 측정을 위하여 트레드밀 위에서 30분간 6km/h의 일정한 속력으로 보통걸음을 실시하였고 이를 통해 측정된 근전도신호를 주파수 분석 및 중앙주파수를 계산하여 근피로도를 수치화 한 뒤 30분간 근피로도의 상태와 포화되는 지점을 찾아 이를 근육이 견딜 수 있는 임계점, 즉 근육의 한계로 설정하였다. 실험 결과 근육의 임계점을 정량화 할 수 있었다.
본 연구에서는 만성 파킨슨병 환자의 동적탄력튜빙 보행 훈련 (I, II)이 자세정렬, 보행, 삶의 질에 미치는 영향을 조사하였다. 총 3명의 만성 파킨슨병 환자를 모집하여 사례 연구를 시행하였다(Hoehn 및 Yahr 1-3단계 각 1명). 동적탄력튜빙 보행 훈련 (I 및 II)은 파킨슨병 환자에게 하루 30분, 주 5일, 5주 동안 25세션 적용되었다. 본 연구의 효과를 알아보기 위해, 자세정렬검사, 근 활성도검사, 보행분석 및 파킨슨병 환자의 삶의 질을 평가하였다. Dynamic tubing 보행 훈련(I, II) 중재 후 몸통 굽힘은 감소되었다. 또한 초기 접촉기(IC)에서 중간 디딤기(Mst)까지 보행 시 넙다리네갈래근, 뒤넙다리근, 앞정강근(TA)의 근 활성도가 증가하고 장딴지근의 근활성도가 감소하였다. 척추세움근(ES T12, L3)의 근활성도는 H&Y I, III 단계에서 증가하고 H&Y II 단계에서 감소하였다. 압력 중심(COP) 매개변수인 보행선의 길이, 한 발 지지선, 앞/뒤 위치, 좌우대칭 값이 개선되었다. 시공간 보행 매개변수인 보폭, 보폭, 의 속도는 증가하고 분당걸음수는 감소되었다. 나아가 파킨슨 병 환자의 삶의 질도 개선되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 동적탄력튜빙 보행 훈련 (I 및 II)은 약물 내성이 절반으로 감소된 5년 이상된 만성 파킨슨병 환자의 자세, 보행, 삶의 질을 개선하기 위한 새로운 접근 방식으로 적용될 수 있을 것이다.
본 논문은 산업용 로봇을 이용하여 운동화의 특성을 측정하는 측정장비를 소개한다. 여기서 사용된 로봇은 6관절의 퓨마타입 로봇(삼성전자의 FARA AT2 모델)을 인간의 보행 동작을 구현할 수 있도록 보완하였다. 보행 동작은 고속카메라로 분석한 후, 로봇 관절각들을 추출하여 동작구현에 사용한다. 3가지 종류의 경도 아웃솔(신발 겉창)로 만들어진 신발 시편을 준비하고, 이 로봇 시스템을 이용하여 걸음동작을 구현하여 신발에 따른 지면 충격력을 측정한다. 걸음동작에서 발생하는 발 앞축 부분을 굽히기 위해 요구되는 굽힘 모멘트의 측정과 걸음동작에서 발생하는 요동현상의 측정에 사용한다. 동일한 압축변형을 유지하도록 시스템을 설정하고, 신발을 측정한 결과 아웃솔의 경도에 따라 지면반력의 크기는 선형적으로 증가하는 추세가 관찰되었다. 또한 굽힘 모멘트와 요동현상 역시 아웃솔의 경도에 따라 선형적으로 증가하는 추세가 관찰되었다. 상기의 몇 가지 실험을 통하여, 본 로봇 시스템은 일관성 있는 실험결과를 제공하였으며, 따라서 산업용 로봇을 이용하여 신발의 유용한 특성 정보 도출이 가능하며, 추후 신발설계의 활용에 대한 가능성을 보여준다.
일반적으로 보행자의 위치를 파악하는데 사용하는 시스템을 개인 항법 장치 (PNS: Personal Navigation System)라고 한다. 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)은 PNS의 대표적인 사례이나, GPS 위성 신호 수신이 어려운 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. GPS 신호 음영지역에서의 위치정보를 획득하기 위한 방법으로서 보행자 관성 항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning)은 별도의 인프라 없이 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)만을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 방식으로서 인프라 구축이 어려운 특수 분야에 적용이 적합한 방식이다. 본 논문에서는 전장환경과 같은 GPS가 제한되는 특수한 환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 보행자용 위치인식 기법을 제안한다. 걷기, 뛰기, 포복과 같은 다양한 이동 형태에 따른 보행 거리 추정을 위해 IMU에서 제공되는 센서의 정보를 활용하여 걸음 검출과 보폭 추정으로 구성되는 보행거리 추정 기법과 HDR 알고리즘과 EKF(Extended Kalman Filter) 기반의 보행방향 추정 기법을 제안한다. 또한 건물입구와 같은 GPS 신호가 수신이 되나 신뢰성이 떨어지는 구간에서의 GPS와 PDR간 위치정보 융합 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 자체 위치인식 모듈을 제작하여 국외제품과 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 제안 기법은 약 600m의 이동경로에서 평균 위치오차 거리는 5.64m, 이동거리 오차율 3.41%의 결과를 보였다.
본 논문은 다양한 지면에 적응 가능한 견형 4족 로봇의 위치 이동에 관한 것으로 정 보행과 동 보행의 구현 방법 및 특성을 주로 다루었다. 이를 위하여, 총 12 자유도의 로봇을 자체 제작하였으며, 몸통과 발의 운동궤적을 생체 모방 방식으로 생성한 후 역기구학에 의하여 그에 해당하는 각 다리의 관절각을 해석적으로 구하였다. 이러한 관절각 데이터를 상기 로봇의 ADAMS 모델에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과, 계획된 걷기 및 속보 걸음새가 동력학적으로 안정함을 확인하였다. 그러나 그 이전의 속보 패턴의 경우에는 시뮬레이션 결과와는 달리 실험 중 불안정한 거동을 보였다. 그에 따라 원인 분석을 하는 과정 중, 속보와 같은 동 보행의 경우 ZMP보다는 WSM의 개념을 적극적으로 활용하고 보행 주기를 최대한 단축시키는 것이 안정성 확보에 매우 중요함을 발견하였다.
본 연구는 원거리에서 걸음걸이 (보행)의 특성을 분석하여 인간을 식별하는 보행인식 (gait recognition) 기술을 다중 특징점 기반으로 확장하여 인식률 및 오류 내성을 향상시키는 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 i)움직임 검출, ii) 객체 영역 검출, iii) 머리 영역 검출, 그리고, iv) 능동 형태 모델을 이용하여 기본 알고리듬 (gait baseline algorithm)의 문제점인 전처리 과정없이 그림자 영향과 낮은 인식률을 개선하였다. 제안된 알고리듬은 HumanID Gait Challenge (HGCD) 데이터집합을 이용한 실험을 통해 환경 변화요인에도 강건한 인간 보행인식이 가능함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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