데이터 기반 예측 제어를 통한 견고한 외골격 보행 구현

Core Concepts

본 연구는 데이터 기반 예측 제어 (DDPC) 프레임워크를 활용하여 하체 외골격 로봇 Atalante의 보행 안정화를 달성하였다. DDPC 기반 궤적 계획기를 통해 다양한 사용자와 하중 조건에서 안정적인 보행을 구현하였다.

Abstract

본 연구는 데이터 기반 예측 제어 (DDPC) 프레임워크를 활용하여 하체 외골격 로봇 Atalante의 보행 안정화를 달성하였다.
DDPC 기반 궤적 계획기는 다음과 같은 구조로 구성되어 있다:

상위 레벨에서 DDPC는 Hankel 행렬과 상태 천이 행렬을 활용하여 데이터 기반 모델을 구축하고, 이를 통해 다양한 사용자와 하중 조건에 적응할 수 있는 보행 궤적을 생성한다.
하위 레벨에서는 역기구학과 수동성 기반 제어기를 통해 DDPC에서 계획된 궤적을 외골격의 전체 상태 공간으로 매핑한다.

시뮬레이션 결과, DDPC 기반 계획기는 선형 역진자 모델 (LIP) 기반 모델 예측 제어 (MPC)에 비해 더 높은 속도에서 안정적인 보행을 달성할 수 있음을 보여주었다. 또한 시간 변동 외란에 대한 강인성도 검증되었다.
하드웨어 실험에서도 DDPC 프레임워크는 다양한 사용자 키네마틱스와 하중 조건에서 안정적인 보행을 구현할 수 있었다. 특히 사용자의 추가 하중 착용 시에도 DDPC 기반 제어기가 우수한 성능을 보였다.

Stats

발 압력 중심 (CoP) 위치는 x방향으로 -0.122 m에서 -0.106 m 사이에 있다.
외골격 로봇의 무게는 82 kg이다.

Quotes

"데이터 기반 예측 제어 (DDPC) 프레임워크는 다양한 사용자와 하중 조건에서 안정적인 보행을 구현할 수 있다."
"DDPC 기반 궤적 계획기는 선형 역진자 모델 (LIP) 기반 모델 예측 제어 (MPC)에 비해 더 높은 속도에서 안정적인 보행을 달성할 수 있다."

Key Insights Distilled From

Data-Driven Predictive Control for Robust Exoskeleton Locomotion

by Kejun Li,Jee... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15658.pdf

Deeper Inquiries

DDPC 프레임워크를 통해 어떤 방식으로 사용자 개인차를 고려할 수 있는가

DDPC 프레임워크를 통해 사용자 개인차를 고려하는 방식은 다양한 측면에서 이루어집니다. 먼저, DDPC는 Hankel 행렬과 상태 전이 행렬을 활용하여 데이터 기반 모델을 구축하고 사용자의 다양한 동작을 학습하고 적응할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 사용자와 부하에 대응하는 강건한 보행 자세를 학습하고 적용할 수 있습니다. 또한, DDPC는 상위 계층에서 계획자로 작용하여 데이터 기반 모델을 생성하고 하위 계층에서 역운동학과 통과성 기반 제어를 통합하여 계획된 경로를 외골격의 전체 상태로 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 동작 특성을 고려하면서 안정적이고 적응 가능한 보행 자세를 실현할 수 있습니다.

DDPC 프레임워크의 한계는 무엇이며, 어떤 방식으로 개선할 수 있을까

DDPC 프레임워크의 한계 중 하나는 Hankel 행렬의 온라인 업데이트 과정을 보다 체계적으로 개선하는 것입니다. Hankel 행렬의 크기 선택은 지속적으로 흥미로운 요구 사항을 충족시키는 것과 오래된 데이터를 사용하는 것 사이의 균형을 유지해야 합니다. 또한, DDPC의 성능은 Hankel 행렬을 구축하는 데 사용된 초기 모델에 의존하므로 이를 향상시키기 위해 초기 데이터 수집에 사용된 정상 제어기의 능력을 향상시키는 방법을 고려할 수 있습니다. 더 나아가, CoM 수평 위치의 구동 능력 한계를 고려할 때 DDPC 프레임워크를 발전시켜 발을 놓는 위치와 보행 타이밍 계획을 통합하여 안정성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.

DDPC 프레임워크를 활용하여 외골격 로봇의 다른 기능, 예를 들어 상지 보조 등을 구현할 수 있을까

DDPC 프레임워크를 활용하여 외골격 로봇의 다른 기능, 예를 들어 상지 보조 등을 구현하는 것은 가능합니다. DDPC는 데이터 기반 제어 방법론으로, 다양한 로봇 기능을 효과적으로 제어하고 최적화할 수 있는 강력한 도구입니다. 외골격 로봇의 상지 보조 기능을 구현하기 위해서는 해당 기능에 대한 데이터를 수집하고 이를 기반으로 DDPC를 적용하여 원하는 동작을 학습하고 제어할 수 있습니다. 이를 통해 외골격 로봇의 다양한 기능을 향상시키고 사용자에게 더 많은 지원을 제공할 수 있습니다.