Conceitos Básicos
단일 IMU 센서를 이용하여 보행 속도, 보행 단계, 발목 각도 및 각속도를 동시에 예측할 수 있는 MLP 기반의 연속 보행 인식 방법을 제안하였다. 이를 통해 보행 의도를 정확하고 연속적으로 감지할 수 있으며, 다양한 속도 범위에 적응할 수 있는 장점을 가진다.
Resumo
본 연구에서는 직렬 탄성 구동기(SEA)가 장착된 구동형 발목 보철 장치를 제안하였다. 이 장치는 생물학적 발목과 유사한 중량, 토크 및 출력을 가지며 최대 4m/s의 보행을 지원할 수 있다. 새로운 평면 비틀림 스프링 설계를 통해 적절한 강성, 내구성 및 수정 가능성을 확보하였다.
보행 인식 시스템은 단일 IMU 센서의 신호만을 이용하여 보행 속도, 보행 단계, 발목 각도 및 각속도를 동시에 예측할 수 있다. 이를 통해 연속성, 속도 범위 적응성, 정확성 및 다기능성의 장점을 가진다.
MLP 기반 신경망 모델을 통해 보행 데이터를 학습하였다. 실험 결과, 보행 단계의 70%가 5% 이내의 상대 오차를 보였고, 0~2m/s 속도 범위에서 43%의 속도 예측이 10% 이내의 상대 오차를, 2~5m/s 범위에서 56%의 속도 예측이 10% 이내의 상대 오차를 보였다. 발목 각도 예측의 경우 41%가 10% 이내의 상대 오차를 보였다.
제안된 보철 장치의 현장 테스트 결과, 생물학적 발목 데이터를 정확하게 추종하는 것을 확인하였다. 각도, 토크 및 출력 측면에서 생물학적 데이터와 유사한 성능을 보였다.
Estatísticas
보행 속도 0~2m/s 범위에서 43%의 속도 예측이 10% 이내의 상대 오차를 보였다.
보행 속도 2~5m/s 범위에서 56%의 속도 예측이 10% 이내의 상대 오차를 보였다.
발목 각도 예측의 경우 41%가 10% 이내의 상대 오차를 보였다.