핵심 개념
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.
초록
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.
통계
발 압력 중심 (CoP) 위치는 x방향으로 -0.122 m에서 -0.106 m 사이에 있다.
외골격 로봇의 무게는 82 kg이다.
인용구
"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."