외골격 보행보조로봇은 로봇 시스템을 인체에 직접 착용하는 형태이므로 기구적인 측면에서는 인체 근골격 구조에 최적화된 메커니즘으로 구성되어야 하며, 제어적인 측면에서는 근골격계의 손상을 일으킬 수 있는 로봇의 부적합한 거동을 예방할 수 있는 안전장치를 갖추어야 한다. 외골격 보행보조로봇을 개발하기 위해서는 보행이나 근골격계의 거동특성에 대한 이해 및 분석이 필요하다. 본 연구에서는 최적화된 로봇시스템 설계를 위하여 구동장치의 관절력과 동력 용량을 예측하였으며 몇 가지 보행동작에 대한.관절거동특성을 파악할 수 있는 자료를 획득하였다. 평지보행을 제외한 나타나는 주요한 동작으로는 계단오르고 내리기, 안기, 서기, 경사면 걷기 등이 있다. 본 연구에서는 경사면 걷기를 제외한 모든 동작에 대한 동작 실험을 수행하고 분석하였다.
In this paper, we propose the organization of a sensor system and user's intent detection algorithm for walking assist rehabilitation robots. The main purpose of walking assist rehabilitation robots is assisting SCI patients to walk in normal environment. To use walking assist rehabilitation robot in normal environment, it is needed to consider various factors about user's safety and detection of user's intent and so on. For these purposes, we have analyzed the use case of rehabilitation robots and organized the system of sensors for walking assist rehabilitation robots and finally, we have developed the algorithm which is used to detect user's intent for those. We applied our proposal method in the rehabilitation robot, ROBIN, and verified their effectiveness by normal, not patient.
This paper presents a control algorithm for a wearable walking aid robot for subjects with paraplegia after stroke. After a stroke, a slow, asymmetrical and unstable gait pattern is observed in a number of patients. In many cases, one leg can move in a relatively normal pattern, while the other leg is dysfunctional due to paralysis. We have adopted the so-called assist-as-needed control that encourages the patient to walk as much as possible while the robot assists as necessary to create the gait motion of the paralyzed leg. A virtual wall was implemented for the assist-as-needed control. A position based admittance controller was applied in the swing phase to follow human intentions for both the normal and paralyzed legs. A position controller was applied in the stance phase for both legs. A power controller was applied to obtain stable performance in that the output power of the system was delimited during the sample interval. In order to verify the proposed control algorithm, we performed a simulation with 1-DOF leg models. The preliminary results have shown that the control algorithm can follow human intentions during the swing phase by providing as much assistance as needed. In addition, the virtual wall effectively guided the paralyzed leg with stable force display.
The purpose of this study was to develop the FSR sensor suit that controls walking assist device for paraplegic patients. The FSR sensor suit was to detect user's intent and patterns for walking by measuring pressure on the palm and the sole of user's foot. It consisted of four modules: sensing pressure from palm, changing modes and detecting pressure on the palm/at the wrist, sensing pressure from the soles of user's foot, and host module that transmit FSR data obtained from sensing modules to PC. Sensing modules were connected to sensing pads which detect analog signals obtained from the palm or the sole of foot. These collect signals from the target regions, convert analog signals into digital signals, and transmit the final signals to host module via zigbee modules. Finally, host modules transmit the signals to host PC via zigbee modules. The study findings showed that forces measured at the palm when using a stick reflected user's intent to walk and forces at the sole of the user's foot revealed signals detecting walking state.
거동이 불편한 노인 및 장애인의 이동을 위한 휠체어 사용 시, 사용하지 않는 상 하지의 근력 저하 등 운동 능력의 감소를 초래할 수 있다. 특히, 척수손상 및 뇌졸중 편마비와 같은 중증 장애인은 거동이 제한되어 운동이 부족하고 근력 유지가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 중증 장애인의 특성을 고려하여 상 하지 운동 및 재활훈련이 가능한 지능형 휠체어 로봇 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 전동 휠체어, 개인의 특성 파악을 위한 생체인식모듈, 그리고 상 하지 재활 로봇으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 개발된 로봇의 설계 및 구성에 대해 설명하고 운용 방법을 제시한다. 또한, 제안한 시스템의 추종 성능을 검증하기 위하여, 비장애인 피험자를 대상으로 재활 운동 수행시 생체 신호 변화에 따른 위험상황 분석과 휠체어 로봇이 이동하면서 상 하지 재활운동 기능에 대한 성능평가를 수행한 결과, 피험자의 재활 운동 수행 시 위험상황 분석에 대한 평균 정확도는 86.7%, 관절각도 최대 오차는 상지 2.5도, 하지 2.3도로 재활 운동 수행에 충분한 추종성능을 나타냈다.
본 논문은 편마비 환자나 장애인의 보행을 지원하는 외골격 로봇에 대해 연구하였다. 2축 자유도를 가진 외골격 로봇 개발 및 관절 운동에 대해 테스트 하였다. 정상적인 사람으로부터 얻어진 EMG 신호를 분석하고, 편마비 환자를 정상적인 사람처럼 보행 할 수 있도록 보조 로봇을 편리하고 자동화된 보행이 되도록 제어신호를 추출 하였다. 편마비 환자의 보행을 위한 기능적 전기 자극(FES)를 사용하는 목적이 손상된 기능을 복원하는 것이다. 그러나 이것은 사용을 잘못하면 환자에게 치명적인 전기 충격을 줄 수 있거나 지속적인 자극으로 근육피로의 원인이 될 수 있다. 최소한의 근육 피로도로 편마비 환자의 편리한 걸음은 제어 신호로 외골격 보조 로봇의 조작을 통해 가능성을 제시하였다. 보행 보조 외골격로봇은 FES 자극기를 사용하는 것보다 보다 효율적으로 동작할 수 있음을 보였다. 본 연구 실험은 앉아, 서, 걷기같이 우리의 생활에 보통의 움직임을 수행하고, 버튼스위치, 피에조 센서와 특별히 피드백 제어 시스템은 부드러운 보행 모션이 되도록 하였다. 그리고 실험결과도 건강한 다리의 근전도 신호를 편마비 환자의 손상된 다리의 보조로봇 시스템의 동작신호로 이용하여 편리하게 이동할 수 있음을 보여준다.
보행보조로봇은 고령화 사회에 노인 복지 및 중증 신경계 손상을 입은 환자에게 이동을 도울 수 있는 반드시 필요한 장비이다. 특히, 하지 마비 환자를 위한 보행보조로봇의 편리성을 위해서는 환자의 보행 의도를 내현적으로 파악함으로써 환자 의지에 따라 로봇을 통제할 수 있어야 한다. 본 논문은 보행 의도 감지 모델을 개발하기 위한 선행 연구로, 먼저 저항 센서와 기울기 센서의 융합을 통하여 3족 보행 모델을 기반으로 사용자의 보행 의도를 분석하였다. 저항 센서는 사용자의 양쪽 손바닥과 발바닥에 각각 부착되어, 부착된 위치의 압력을 센싱하였다. 양쪽 손바닥의 신호는 보행 의도를 파악하기 위해, 발바닥의 신호는 보행 단계를 확인하기 위하여 사용되었다. 기울기 센서는 몸의 움직임 상태를 측정하기 위한 센서로서, 사용자의 등 부분, 요추에 부착되어 상체의 움직임(roll, pitch)을 센싱하였다. 연구 결과, 사용자가 지팡이를 바닥에 짚을 때 양 손바닥에서 측정되는 2개의 저항 신호만으로 기본적인 보행 의도를 파악할 수 있었으나, 기울기 센서 정보를 함께 이용함으로써 오른발 뻗기, 왼발 뻗기 등의 움직임을 시작하려는 상태 등에 대한 보행 의도를 보다 구체적으로 확인할 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통하여 저항센서와 기울기 센서의 융합에 기반한 사용자의 보행 의도를 감지할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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