This paper proposes a gait phase classifier using a Recurrent Neural Network (RNN). Walking is a type of dynamic system, and as such it seems that the classifier made by using a general feed forward neural network structure is not appropriate. It is known that an RNN is suitable to model a dynamic system. Because the proposed RNN is simple, we use a back propagation algorithm to train the weights of the network. The input data of the RNN is the lower body's joint angles and angular velocities which are acquired by using the lower limb exoskeleton robot, ROBIN-H1. The classifier categorizes a gait cycle as two phases, swing and stance. In the experiment for performance verification, we compared the proposed method and general feed forward neural network based method and showed that the proposed method is superior.
본 논문은 노약자들의 발목근력보조를 위한 착용형 로봇에 대해서 서술하였다. 기존 착용형 로봇들은 보행 시 필요한 근력을 보조하기 위해 대부분 모터와 감속기를 사용하였다. 하지만 모터와 감속기의 조합은 무게가 무거울 뿐만 아니라 감속기 치차의 마찰때문에 실제 사람의 근육과 달리 강성과 토크를 동시에 제어하기 어려운 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 모터/감속기 조합보다 가볍고 안전하며 근력을 보조하는 힘을 충분히 발휘할 수 있는 Mckibben 공압 근육을 사용하였다. 발목의 피칭 모션에 이용되는 종아리 가자미근 및 앞정강근의 힘을 한 쌍의 공압 근육을 사용한 상극구동으로 보조하였으며, 상극구동제어를 위해 상극구동 모델 파라미터들을 실험적으로 도출하였다. 사용자의 보행의지를 판단하고자 발바닥에 부착된 압력변위센서로 압력과 압력중심위치를 측정하여 발바닥의 하중과 발목토크를 계산하였고, 이를 기반으로 공압 근육 관절의 강성과 토크를 동시에 제어하였다. 최종적으로, 트레드밀에서 근전도 신호를 측정하여 발목근력보조로봇의 성능을 실험적으로 입증하였다.
With the rising numbers of elderly and disabled people, the demand for welfare services using a robotic system and not involving human effort is likewise increasing. This study deals with a mobile-robot system combined with a BWS (Body Weight Support) system for gait rehabilitation. The BWS system is designed via the kinematic analysis of the robot's body-lifting characteristics and of the walking guide system that controls the total rehabilitation system integrated in the mobile robot. This mobile platform is operated by utilizing the AGV (Autonomous Guided Vehicle) driving algorithm. Especially, the method that integrates geometric path tracking and obstacle avoidance for a nonholonomic mobile robot is applied so that the system can be operated in an area where the elderly users are expected to be situated, such as in a public hospital or a rehabilitation center. The mobile robot follows the path by moving through the turning radius supplied by the pure-pursuit method which is one of the existing geometric path-tracking methods. The effectiveness of the proposed method is verified through the real experiments those are conducted for path tracking with static- and dynamic-obstacle avoidance. Finally, through the EMG (Electromyography) signal measurement of the subject, the performance of the proposed system in a real operation condition is evaluated.
With the recent acceleration of industrial technologies and active research, wearable robot technologies have been applied to various fields. To study the utility of wearable robots, basic research on kinetic mechanisms of the human body, bio-signal analysis, and system control are essential. In this study, we investigated the basic structure of a wearable system and the operating principles of a driving mechanism. The control system and supporting structure, which comprise the driving mechanism, were designed and manufactured. Motion and load analyses were performed simultaneously for the design of the kinematic drive, and the driving mechanism was constructed by analyzing walking motion. The operating conditions of the cylinder were verified by stride via driving experiments. Further, the accuracy and responsiveness of the system were confirmed by comparison with actual motion, and the system safety was validated by applying loads.
This paper present a novel approach to control the lower body power assistive exoskeleton system of a HEXAR-CR35 aimed at improving a muscular strength. More specifically the control of based on the human intention is crucial of importance to ensure intuitive and dexterous motion with the human. In this contribution, we proposed the detection algorithm of the human intention using the MCRS which are developed to measure the contraction of the muscle with variation of the circumference. The proposed algorithm provides a joint motion of exoskeleton corresponding the relate muscles. The main advantages of the algorithm are its simplicity, computational efficiency to control one joint of the HEXAR-CR35 which are consisted knee-active type exoskeleton (the other joints are consisted with the passive or quasi-passive joints that can be arranged by analyzing of the human joint functions). As a consequence, the motion of exoskeleton is generated according to the gait phase: swing and stance phase which are determined by the foot insole sensors. The experimental evaluation of the proposed algorithm is achieved in walking with the exoskeleton while carrying the external mass in the back side.
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 연구에서는 다자유도 동적 하네스 시스템을 개발하고 동적 하네스 체중지지에 따른 인체 영향평가를 하고자 한다. 건강한 성인 남성 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며 평지보행, 앉기, 서기, 계단 오르기, 계단 내려오기 5가지 일상생활 동작을 수행하였다. 일상생활 동작 수행 시 각 피험자 체중의 0%, 30%, 50%에서의 근육 활성도와 족압 분포를 측정하였다. 근육 측정부위는 대퇴직근, 대퇴이두근, 전경골근, 외측 비복근이다. 하네스 체중지지율 증가에 따라 족압의 평균값은 전체적으로 감소하는 경향을 보였다. 평지보행에서는 체중지지율 증가에 따른 전족부의 압력의 감소폭이 크게 나타났으며 비복근과 대퇴이두근의 활성 감소를 보였다. 앉기 동작에서는 후족부의 족저 압력 감소폭이 크게 나타났으며 체중지지율에 따라 전경골근의 근육 활성이 감소하였다. 계단 내려오기 동작에서는 체중지지율 증가에 따라 전족부의 압력이 크게 감소하였고 대퇴직근의 활성감소가 크게 나타났다. 의자에서 일어나기동작과 계단 오르기 동작에서는 동적 하네스 체중지지효과가 미비하였으며 이는 속도가 건강한 성인 남성의 동작 수행 속도보다 느리기 때문이다. 후속 연구에서는 본 시스템을 개선하기 위한 연구가 지속되어져야 할 것이다.
최근 고령화 사회로의 진입 및 장애 인구의 증가로 인해, 인간의 복지를 위한 자동화 시스템에 대한 수요가 늘고 있다. 특히 재활 자동화와 관련한 로봇 시스템은 환자 본인 및 치료 보조자에 대한 수고를 덜어주면서도 기존의 전통적인 재활효과에 상응하는 성과를 얻을 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구는 하지 근력이 약화된 사용자들의 신체 자중을 보상해줌과 동시에 정상인과 같은 패턴의 보행 훈련을 수행할 수 있는 모바일형 보행 재활 시스템을 제안하고자 한다. 특히, 자중보상 시스템은 신체의 자세 변화 특징을 반영하여, 기구학적인 분석을 통해 구현하였으며 보행 가이드를 위한 제어 알고리즘과 더불어 메인 컨트롤 시스템이 내장된 모바일 플랫폼에 통합 적용되었다. 이러한 모바일 플랫폼은 사용자의 보행 속도의지를 반영하는 UCS(User Command System)와 플랫폼 자체에 내장된 자율주행 알고리즘의 병합되어 운용되도록 고안되었으며, 본 논문에서는 보행 훈련시의 BWS(Body Weight Support)의 효과에 대한 검증에 집중하고자 한다. 이를 위해 인체의 근전도 신호를 측정할 수 있는 EMG(Electromyography) 센서를 활용하여, BWS 및 모바일로봇을 활용한 자중 보상 시의 피험자의 하지 근력 패턴을 측정 및 분석하여, 정상 보행자와의 차이점을 비교함으로서 본 연구의 타당성을 검증하였다.
In this paper, we designed and tested an ankle joint mechanism for a gait rehabilitation robot. Gait rehabilitation programs are designed to improve the natural leg motion of patients who have lost their walking capabilities by accident or disease. Strengthening the muscles of the lower-limbs and stimulation of the nervous system corresponding to walking helps patients to walk again using gait assistive devices. It is an obvious requirement that the rehabilitation system's motion should be similar to and as natural as the normal gait. However, the system being used for gait rehabilitation does not pay much attention to ankle joints, which play an important role in correct walking as the motion of the ankle should reflect the movement of the center of gravity (COG) of the body. Consequently, we have designed an ankle mechanism that ensures the safety of the patient as well as efficient gait training. Also, even patients with low leg muscle strength are able to operate the ankle joint due to the direct-drive mechanism without a reducer. This safety feature prevents any possible adverse load on the human ankle. The additional degree of freedom for the roll motion achieves a gait pattern which is similar to the normal gait and with a greater degree of comfort.
Lower limb amputees are increasing due to various reasons. It is difficult for lower limb amputees to walk without an assistive device such as a prosthetic leg. In this paper, an electronically controlled knee-type prosthetic leg with a 4-bar linkage structure for lower limb amputees was developed. The knee-type prosthetic leg has a 4-bar linkage structure and assists walking by using an integrated drive module. The torque is 90 Nm, the rotation speed is up to 120 deg, and it weight 1.9 kg, so it is lighter than a commercial prosthetic leg, so it can be used for a long time because there is less fatigue when walking. An integrated control board was developed by applying various sensors and microprocessor. The motor drive and encoder are built into the integrated drive module. The integrated control board and integrated drive module communicate using CAN. When a lower limb amputee wears a knee-type prosthetic leg and walks, it shows a shape similar to the swing phase graph of a normal people, and it is possible to walk naturally while walking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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