The Lower-Extremity Exoskeleton for Synchronizing Gait between Human and Robot

Abstract

본 연구에서는 사람과 로봇의 보행 동기화를 위한 하지 외골격 로봇에 대하여 연구하였다. 하지 외골격 로봇은 산업현장이나 군사작전 지역에서 업무를 보조 하기 위한 목적으로 개발한다. 본 연구에서는 사람의 의도를 획득하여 사람의 보행주기와 동기화를 시켜 착용자의 보행에 방해가 되지 않도록 하는 제어 기법 에 대해서 연구하였다. 연구에 사용된 외골격 로봇은 최대 6km/h의 보행속도로 운행이 가능하며 무부하시 최대 4시간이상 운용할 수 있다. 생체역학적인 분석을 통하여 한 개의 보행 주기가 가지는 특징을 분석하였 다. 또한 각 보행 주기에 따라 활성되는 근육에 대하여 분석하였으며 입각기와 유각기에서 주로 쓰이는 주동근육에 대하여 분석하였다. 하지 외골격 로봇의 보 행 동기화를 위한 고려 요소를 도출하기 위해 실험 및 분석을 진행하였다. 보행 실험은 피실험자 12명을 대상으로 평지, 계단, 경사로에서 진행하였고 수집한 데 이터를 기반으로 하지 외골격 로봇의 보행 동기화를 위해 고려해야할 요소들을 도출하였다. 실험을 통해 분석한 자료를 바탕으로 하지 외골격 로봇을 제작하였으며, 한쪽 다리에 총 6자유도를 가진 시스템으로 보행 동기화를 위해 3D 스캐너를 이용해 체결부를 제작하였으며 관절 3자유도, 슬관절 1자유도 그리고 족관절 2자유도를 가진다. 외골격 로봇을 제어하기 위한 기법들 중에서 pHRI를 기반으로 개발하였다. 엔코더를 사용하여 각 관절의 각도 데이터를 획득했으며 보행 주기를 판별하고 자 발바닥 센서를 개발하였다. 보행 주기를 구분하고 보행 구간에 따라 모델을 정의하였다. 착용자의 의도 획득 성능을 높이고자 LuGre 모델을 사용하여 하모 닉 기어의 마찰 파라미터를 추정 및 보상하였다. 유각기에서 입각기로 넘어가는 Terminal Swing 구간에 대하여 관성 모멘트를 줄이기 위해 마찰 보상 모델이 사용되었다. 개발된 로봇의 성능을 점검하고자 실험을 진행하였다. 실험을 진행하기에 앞 서 생체신호를 측정하는 방법으로 기존에 개발된 로봇들의 성능 평가 방법에 대하여 분석하였다. 분석 방법들 중에 국부 근육의 활성도 데이터를 획득할 수 있는 EMG를 선택하였으며, 실험에서 획득한 데이터는 %MVIC를 통해 표현하 였다. 센서는 허벅지와 종아리의 위치에 각각 앞뒤로 1개씩 하여 총 4개의 센서를 부착하였다. 3km/h의 트레드밀 위에서 실험을 진행하였으며 분석한 데이터 중 유각기에서 근육의 활성도를 분석하였다. 분석 결과 종아리 근육에서 유각기의 주기에 7.97% 근육 활성도 감소를 보였다. 결과적으로 유각기에서 외골격 로봇으 로 인해 발생하는 관성 모멘트를 감소시켜 착용자와 로봇의 보행 동기화를 확인 할 수 있었다.|In this study, a lower exoskeleton robot for synchronizing gait between humans and robots was studied. The lower exoskeleton robot is developed for the purpose of assisting work in industrial fields or military operation areas. A control technique that acquires human intention and synchronizes it with the human gait cycle so as not to interfere with the wearer's gait was studied. The exoskeleton robot used in this study can operate at a walking speed of up to 6 km/h and can be operated for up to 4 hours without load. The characteristics of one gait cycle were analyzed through biomechanical analysis. In addition, the muscles activated according to each gait cycle were analyzed, and the principal muscles mainly used in the stance and swing phases were analyzed. Experiments and analysis were conducted to derive consideration factors for gait synchronization of the exoskeleton robot. The gait experiment was conducted on level ground, stairs, and ramps for 12 subjects, and factors to be considered for gait synchronization of the exoskeleton robot were derived based on the collected data. A lower exoskeleton robot was developed based on the data analyzed through the experiment, and has a total of 6 degrees of freedom on one leg. The system uses a 3D scanner for gait synchronization to produce a interaction, and has 3 degrees of freedom for the hip joint, 1 degree of freedom for the knee joint, and 2 degrees of freedom for the ankle joint. Among the techniques for controlling the exoskeleton robot, it was developed based on pHRI. Angle data of each joint was acquired using an encoder, and a foot sensor was developed to determine the gait cycle. The gait cycle was classified and the model was defined according to the gait phase. To improve the wearer's intention acquisition performance, the friction parameters of the harmonic gear were estimated and compensated using the LuGre model. A friction compensation model was used to reduce the moment of inertia in the terminal swing phase from swing phase to stance phase.

An experiment was conducted to check the performance of the developed robot. Before proceeding with the experiment, we analyzed the performance evaluation method of robots that have been developed as a method of measuring bio-signals. Among the analysis methods, EMG that can obtain local muscle activity data was selected, and the data obtained in the experiment were expressed through \%MVIC. A total of 4 sensors were attached, one at the front and back at the position of the thigh and calf. The experiment was conducted on a treadmill at 3 km/h, and among the analyzed data, muscle activity was analyzed in the swing phase. The calf muscle was shown a 7.97\% decrease of muscle activity in the swing phase. As a result, the synchronization gait between the human and the robot was confirmed by reducing the moment of inertia caused by the exoskeleton robot in the swing phase.