2008년 현재 우리나라는 10%의 인구가 60세 이상인 이른바 고령사회에 접어들었다. 노인 인구의 증가로 인해 노인이 여가생활 또는 일반생활을 보조하기 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 대부분 동력이 없는 보행보조기를 사용하고 있으며 이러한 기구는 경사로 공간 또는 힘이 약한 노인들에게 취약성을 가지고 있다. 이에 동력형 보행보조로봇에 관심이 증가하고 있다. 동력형 보행보조로봇 역시 경사로에 있어서 편리성과 안전성을 높이기 위한 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 논문에서는 보행보조로봇이 경사로에 진입 하였을 경우 기울어진 경사로의 정도를 인식하여 모터를 제어 한다. TILT 센서를 이용하여 기울이짐 정도를 측정 하였고, 또한 로봇의 전류 실시간으로 체크하여 로봇의 안전성을 향상 하였다. 제어 시스템 구성은 사용자의 보행의지를 파악하기위해 FSR 센서를 부착하여 조향장치로 사용하였으며, 경사로를 인식하기 위해 Liquid 타입의 TILT 센서를 사용하였으며, 모션 제어를 위해 DSP를 사용하였다. 본 제어 시스템을 보조보행로봇에 적용하였을 때, 보행보조로봇이 오르막 경사로에 진입시 기존보다 힘을 적게 사용하여 경사로를 진행하였으며, 경사로에서 브레이크 작동속도가 향상 되었다. 또한 내리막 경사로에서는 모터의 힘을 적게 사용하고 중력의 힘을 사용하여 이를 통해 전류의 소비량을 개선 하였다.
보행 보조 로봇의 효과적인 보조를 위해서는 사용자의 보행 유형을 인식하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 end-to-end 분류 네트워크 기반 보행 환경 인식 방법을 사용하여 사용자의 보행 유형을 강인하게 추정한다. 실외 보행 환경을 오르막길, 평지, 내리막길 3 가지로 분류하는 딥러닝 모델을 학습시켰으며, 엣지 디바이스에서 이를 사용하기 위해 네트워크 경량화를 진행하였다. 경량화 후 추론 속도는 약 47FPS 수준으로 실시간으로 보행 보조 로봇에 적용 가능한 것을 검증했으며, 정확도 측면에서도 97% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.
이 논문은 노인 및 장애인의 활동을 보조하기 위한 보행보조 로봇의 기술인 사용자의 진행하고자 하는 방향과 속도를 검출하는 보행 보조 로봇의 조향 장치를 구현 하고자 한다. 최근에 노인인구의 증가로 인해 노인 및 장애인을 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 그러나 대부분의 경우 동력이 없는 시스템으로 경사 등의 공간에서 취약성을 가지 고 있다. 이에 동력형 보행보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 대부분의 경우 보행보조기의 제어가 조정한다는 의미가 적합하였다. 그러나 이 논문에서는 사용자의 움직임이 손에 전달되는 힘에 의해 사용자의 의지력을 파악 하는 두가지형태의 조향장치를 구현하였다. 첫째로 가변저항을 이용하여 보행의지를 파악하고, 두 번째로 힘센서를 이용하여 보행의지를 파악하였다. 위 두가지 센서를 기초로 사용자가 이동하고자 하는 이동 방향과 이동 속도 데이터를 기초로 보행보조기의 차량 속도와 방향에 대해 구동 바퀴의 차동 구동을 통해 사용자의 의지에 맞춰 구동할 수 있도록 하였다.
보행 환경 인지 기술은 보행 보조 로봇의 지능화를 위한 핵심 기술 중 하나다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 보행 보조 로봇의 인지 지능을 고도화하는 방법으로 심층 학습 기반의 의미론적 영상 분할 기법을 고려한다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 기존 영상 분할 기법의 성능을 비교 분석하고, 국내 보행 환경에 적합한 영상 분할 기술의 개발 방향과 인지 센서의 구성 및 배치에 대해 논한다.
고령사회로 진입함에 따라 보행보조기의 관심이 증가되고있다. 고령자는 로봇의 조작능력이 매우 떨어지기 때문에 외부환경변화(장애물, 위험상황)에 민첩하게 대응할 수 없다. 본 논문에서는 보행보조로봇 사용자가 구동 중 실수를 하더라도 진행하고자 하는 방향의 장애물 대하여 안전하게 회피하는 방법을 제안한다. 보행보로로봇에 레이져 센서를 정면에 장착하여 장애물을 판단하고 로봇이 회피 또는 정지하도록 하였다.
본 논문에서는 보행이 불편한 노인들의 효과적인 자가 재활을 위한 보행 보조 로봇의 개발에 대해 연구하였다. 개발된 로봇의 주요 특징은 크게 유아보행기 및 전동휠체어 메커니즘을 융합한 안전성 및 운동성향상과 가변저항 및 스테레오 카메라를 이용한 정확한 보행 추종 제어 알고리즘으로 나눌 수 있다. 구체적으로, 유아보행기의 메커니즘을 적용하여 사용자가 보행 중 넘어지는 사고로부터 안전을 확보하는 동시에 다리근육의 부담을 줄여줄 수 있는 골반지지대를 설계하였으며, 전동휠체어와 같이 구동모터를 이용하여 사용자가 적은 힘으로도 로봇을 이동시킬 수 있도록 하였다. 다음으로, 골반지지대에 부착된 가변저항을 이용하여 사용자의 보행 의도 및 방향을 로봇이 자동적으로 판단하고 사용자를 추종할 수 있도록 하였으며, 스테레오 카메라를 이용한 사용자 하체모션분석 알고리즘으로부터 추종 반응속도와 정확성을 한층 높였다. 최종적으로, 단계적인 보행 보조 실험을 통해 개발된 로봇의 사용자 보행 추종 성능을 실험적으로 검증하였다.
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.
보행 재활 훈련용 보행보조 로봇을 개발하고, 시제품의 운동학적 특성을 평가하였다. 이 보행보조 로봇은 고관절(hip), 슬관절(knee), 족관절(ankle) 등으로 구성되며, 각 관절은 감속기가 포함된 모터에 의해 구동된다. 인체 보행 운동을 이론적으로 해석하여, 보행 운동 중 각 관절의 각도 변위를 계산하는 식을 구하였고, 계산된 각도 변위를 로봇 구동기에 입력하였다. 트레드밀(treadmill) 위에서의 실험을 통해 다양한 보행 속도(walking speed) 및 보폭(stride)에서 각 관절의 출력 각도 변위를 측정하고 입력 값과 비교하였다. 입력 각도 변위와 출력 각도 변위의 차이가 고관절에서는 5.22%, 슬관절에서는 2.97% 이내로 일치함을 확인하여, 설계대로 보행보조 로봇이 작동함을 입증하였다.
본 논문은 지능형 보행보조로봇이 횡단경사면주행에 있어 직진성 향상 알고리즘을 제안한다. 보행보조로봇은 횡단경사면주행시 로봇의 무게와 경사도에 의해 발생되어지는 회전모멘트의 영향을 받아 경로 이탈을 하게 된다. 이를 보정하기 위해 사용자가 입력하는 목표 회전각속도와 로봇의 회전각속도와의 비교를 통해 각 구동축에 가중치를 인가하는 알고리즘을 적용하였다. 제안한 보정 제어기를 실\제 보행보조로봇에 적용한 결과 횡단경사면 이동시 Yaw 축 이탈거리는 무보정 실험의 경우 발산하지만 Yaw 보정 알고리즘을 적용하였을 경우에는 이탈거리가 최대 20cm 이내로 안정적인 주행을 하는 것을 확인할 수 있었으며, 이탈거리 변화율 또한 300cm 이후 안정화되어 더 이상의 변화가 발생하지 않는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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