The purpose of this study is to develop the algorithm which can control muscle power assist robot especially for elderly. Recently, wearable robots for power assistance are developed by many researchers, and its application fields are also variable such as for medical or military equipment. However, there are many technical barriers to develop the wearable robot. This study suggest a control method improving performance of a wearable robot system by using a EMG signal of major muscles and a force sensor signal as command signal of system. The result of the robot Prototype efficiency experiment, the case of Maximum Isometric motion it suggest 100% power of muscle, the man need only 66% of MVIC(Maximum Voluntary Isometric Contraction) to lift 5kg dumbbell without robot assist. However the man needs only 52% of MVIC to lift 5kg dumbbell with robot assist. Therefore 20% muscle power increased with robot assist. Also, we designed light weight robot mechanism that extract the command signal verified and drive the wanted motions.
This paper proposes a knee-wearable robot system for assisting the muscle power of human knee by processing EMG (Electromyogram) signals. Although there are many muscles affecting the knee joint motion, the rectus femoris and biceps femoris among them play a core role in the extension and flexion motion, respectively, of the knee joint. The proposed knee-wearable robot system consists of three parts; the sensor for measuring and processing EMG signals, controller for estimating and applying the required knee torque, and actuator for driving the knee-wearable mechanism. Ultimately, we suggest the motion control method for knee-wearable robot system by processing the EMG signals of corresponding two muscles in this paper. Also, we show the effectiveness of the proposed knee-wearable robot system through the experimental results.
This paper recognizes the motion intention of the wearer using a muscle stiffness sensor and proposes a control system for a wearable robot based on this. The proposed system recognizes the onset time of the motion using sensor data, determines the assistance mode, and provides assistive torque to the hip flexion/extension motion of the wearer through the generated reference trajectory according to the determined mode. The onset time of motion was detected using the CUSUM algorithm from the muscle stiffness sensor, and by comparing the detection results of the onset time with the EMG sensor and IMU, it verified its applicability as an input device for recognizing the intention of the wearer before motion. In addition, the stability of the proposed method was confirmed by comparing the results detected according to the walking speed of two subjects (1 male and 1 female). Based on these results, the assistance mode (gait assistance mode and muscle strengthening mode) was determined based on the detection results of onset time, and a reference trajectory was generated through cubic spline interpolation according to the determined assistance mode. And, the practicality of the proposed system was also confirmed by applying it to an actual wearable robot.
본 논문은 고령화되는 현대 사회에서 고령층 근로자들의 팔꿈치 근력 보조를 위한 웨어러블 로봇의 개발에 대해서 서술하였다. 기존에 연구 개발된 다양한 웨어러블 로봇들은 착용자가 사용하기에 가격, 휴대성 측면 뿐만 아니라 느린 착용자 의도 파악에 단점들이 있어왔다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 최소화하기 위해 다음과 같은 특징을 강조하였다. 첫째, 양팔 작업 시 가장 많은 모멘트를 받는 팔꿈치 관절에만 구동기를 부착하여 무게와 부피 및 가격을 줄이고 실용성을 높였다. 둘째, 웨어러블 로봇의 작동을 추종 모드와 근력 증강 모드로 나누고, 본 연구에서 개발한 상박 근력 측정 장치로부터 착용자의 의지를 실시간 파악하여 모드가 자동적으로 전환 될 수 있도록 하였다. 이로부터 빠른 착용자 의도 파악과 동작 전환이 가능하도록 하였다. 개발된 로봇을 이용하여 무 부하 시 착용자의 모션 추종 성능을 측정하고, 부하 시 EMG (Electromyography) 센서로부터 상박의 근력을 측정함으로써 착용자의 근력 보조 성능을 실험적으로 입증하였다. 결과적으로, 초당 120 도의 모션 추종 성능과 60% 이상의 근력 보조 성능을 얻을 수 있었다.
This paper is about the development of an insole sensor system that can determine the model of an exoskeleton robot for lower limb that is a multi-degree of freedom system. First, the study analyzed the kinematic model of an exoskeleton robot for the lower limb that changes according to the gait phase detection of a human. Based on the ground reaction force (GRF), which is generated when walking, to proceed with insole sensor development, the sensing type, location, and the number of sensors were selected. The center of pressure (COP) of the human foot was understood first, prior to the development of algorithm. Using the COP, an algorithm was developed that is capable of detecting the gait phase with small number of sensors. An experiment at 3 km/h speed was conducted on the developed sensor system to evaluate the developed insole sensor system and the gait phase detection algorithm.
Latest, many researchers do research on wearable robot. The purpose of the researches is very diverse, it will improve efficiency in the industry, taken to replace the many workers in the military field and taken to assist bodily functions run out by aging. However, there is no clear Differentiated strategy depending on the purpose for design and control of the wearable robot. Although a common purpose is to drive the robot by the sensor signal (intent signals), the optimization about the mechanism and control studies must be done according to the user's physical ability and purpose. In this study, the study's first phase for the development of wearable robotic gait rehabilitation, gait characteristics were analyzed elders and hemiplegia patients using a 3D gait analysis system (VICON512). As a result, asymmetric gait characteristics of the hemiplegia patients were found compared with the normal elderly.
보행은 특정 단계를 반복하는 주기적인 동작으로 사람의 기본 이동방법이다. 보행 분석을 통해 여러 가지 근골격계의 건강상태를 판별할 수 있다. 본 연구에서는 공간의 제약 없이 보행 분석을 할 수 있는 착용형 센서 시스템을 제안한다. 거리를 측정하는 ToF(: Time-of-Flight) 센서와 기울기를 측정하는 IMU(: Inertial Measurement Unit) 센서로 보행 중의 뒤꿈치 궤적을 도출한다. 낙상의 위험이 있는 이상보행을 할 때의 뒤꿈치 궤적의 변화 양상을 분석하여 보행을 평가한다.
With the widespread use of high-performance electronics and mobile communications, electromagnetic interference (EMI) shielding has become crucial for protection against malfunctioning of electronic equipment and harmful effects to human health. In addition, smart sensor technologies will be rapidly developed in untact (non-contact) environments and personal healthcare fields. Herein, we introduce our recently developed technologies for flexible multifunctional EMI shielding, and highly sensitive wearable pressure-strain and humidity sensors realized using low-dimensional nanomaterials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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