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."