직렬-병렬 하이브리드 Recupera-Reha 외골격 로봇의 앉기, 서기 및 걷기 제어

Belangrijkste concepten

본 논문에서는 복잡한 직렬-병렬 하이브리드 구조를 가진 Recupera-Reha 외골격 로봇의 앉기, 서기, 정적 보행과 같은 동작을 생성하고 제어하기 위해 최적 제어 접근 방식을 사용하는 방법을 제시하고, 시뮬레이션 및 실제 로봇 실험을 통해 그 효과를 검증합니다.

Samenvatting

Recupera-Reha 외골격 로봇의 앉기, 서기 및 걷기 제어: 최적 제어 접근 방식

본 연구 논문에서는 복잡한 직렬-병렬 하이브리드 디자인을 특징으로 하는 Recupera-Reha 하지 외골격 로봇의 기능 향상에 대해 다룹니다. 이러한 디자인으로 인해 148 자유도 및 102개의 독립적인 루프 폐쇄 제약 조건이 발생하여 모델링 및 제어에 상당한 어려움을 겪습니다. 본 논문에서는 앉기, 서기, 정적 보행과 같은 실행 가능한 궤적을 생성하기 위해 최적 제어 접근 방식을 적용하고, 외골격 로봇에서 이러한 궤적을 테스트했습니다.

본 연구에서는 Recupera-Reha 시스템의 루프 폐쇄 메커니즘을 고려한 모델링 접근 방식을 설명합니다.
루프 폐쇄 메커니즘

척추 메커니즘: 6개의 선형 액추에이터로 구동되는 6UPS 유형의 스튜어트 플랫폼입니다.
무릎 메커니즘: 단일 프리즘 액추에이터로 구동되는 능동-수동 무릎 메커니즘입니다.
엉덩이 및 발목 메커니즘: 시스템의 엉덩이와 발목에 있는 3 자유도를 가진 3R2US 유형의 다중 루프 폐쇄 메커니즘입니다.
루프 폐쇄의 명시적 제약 조건으로서의 수치-해석적 해상도
본 연구에서는 루프 폐쇄를 시스템에 대한 명시적 제약 조건으로 모델링하기 위해 수치-해석적 하이브리드 접근 방식을 사용했습니다. 이 접근 방식은 분석적 솔루션이 없는 서브 메커니즘에는 수치적 루프 폐쇄를 사용하는 동시에 알려진 서브 메커니즘에는 분석적 루프 폐쇄를 적용하여 로봇 설계의 모듈성을 활용합니다.
트리 추상화 모델
전체 하이브리드 모델은 여러 루프 폐쇄로 인해 복잡하기 때문에 일반적으로 단순화된 트리 추상화 모델이 사용됩니다. Recupera-Reha 외골격의 트리 추상화 모델은 20 자유도로 구성되어 있으며 동작 생성에 사용될 수 있습니다.
최적 제어 문제 정의
궤적 최적화 문제는 다음과 같이 이산화되고 공식화됩니다.
min x,u lN(xN) + sum(t=0 to N-1) l(xt,ut)dt
s.t.
x0 = f0,
∀i ∈{0...N −1}, xi+1 = ft(xi,ui)
여기서:

x = (q, ˙q)는 시스템의 상태입니다.
u는 토크 제어 변수입니다.
lN은 최종 비용 모델입니다.
l은 실행 비용 모델입니다.
ft는 역학의 이산화입니다.
x0는 시스템의 초기 상태입니다.
N은 궤적에 걸친 노드 수입니다.
비용 모델로 공식화된 원하는 동작
로봇의 기능을 평가하기 위해 앉기 및 서기 동작과 정적 보행 동작의 두 가지 동작을 OCP로 설계했습니다.

앉기 및 서기 동작: 앉기 동작을 위한 단일 단계와 서기 동작을 위한 단일 단계로 구성됩니다. 이 동작은 시스템의 균형을 유지하면서 앉을 때는 질량 중심(CoM)을 낮추고 설 때는 높이도록 설계되었습니다.
정적 보행 동작: 시스템의 관절 제한을 준수하면서 정적 보행을 설계했습니다. 이 동작은 향후 하지 재활 운동을 제공할 수 있도록 로봇이 환경을 통해 이동하는 능력을 평가하기 위해 선택되었습니다.

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Sitting, Standing and Walking Control of the Series-Parallel Hybrid Recupera-Reha Exoskeleton

by Ibrahim Tijj... om arxiv.org 10-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.06008.pdf

Diepere vragen

보다 역동적인 움직임(예: 걷기, 계단 오르기)을 생성할 수 있을까요?

이 연구에서 제시된 최적 제어 접근 방식은 앉기, 서기, 정적 보행과 같은 동작을 생성하는 데 효과적임이 입증되었습니다. 하지만 걷기, 계단 오르기와 같은 보다 역동적인 움직임을 생성하기 위해서는 몇 가지 추가적인 고려 사항이 필요합니다.

동적 균형 제어: 걷기, 계단 오르기는 로봇이 균형을 유지하기 위해 지속적으로 자세를 조정해야 하는 동적 움직임입니다. 따라서 동적 균형 제어 알고리즘을 최적 제어 프레임워크에 통합해야 합니다. 이는 Zero Moment Point (ZMP) 또는 **Linear Inverted Pendulum Model (LIPM)**과 같은 방법을 사용하여 로봇의 안정성을 보장하면서 동적인 움직임을 계획하고 제어할 수 있습니다.
환경 인식 및 적응: 실제 환경에서 걷기, 계단 오르기는 예측 불가능한 지형, 장애물 및 외부 힘에 대한 적응이 필요합니다. 따라서 로봇은 센서 정보를 사용하여 환경을 인식하고 그에 따라 움직임을 조정할 수 있어야 합니다. 이를 위해 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), 컴퓨터 비전, 힘 센서 피드백과 같은 기술을 활용할 수 있습니다.
인간-로봇 상호 작용: 외골격 로봇은 착용자의 의도를 이해하고 그에 자연스럽게 반응해야 합니다. 걷기, 계단 오르기와 같은 동작 중에는 착용자의 의도를 파악하고 그에 맞춰 로봇의 움직임을 조절하는 것이 더욱 중요합니다. 이를 위해 근전도 (EMG) 센서, 힘 센서, 착용자의 움직임 패턴 분석 등을 통해 인간-로봇 상호 작용을 개선할 수 있습니다.
결론적으로, 이 연구에서 제시된 최적 제어 접근 방식은 보다 역동적인 움직임을 생성하기 위한 기반을 제공합니다. 하지만 동적 균형 제어, 환경 인식 및 적응, 인간-로봇 상호 작용과 같은 추가적인 연구 및 개발을 통해 외골격 로봇의 기능을 더욱 발전시킬 수 있습니다.

외골격 로봇의 움직임을 제어하는 데 사용되는 최적 제어 접근 방식의 한계는 무엇이며, 이러한 한계를 극복하기 위해 어떤 추가적인 연구가 필요할까요?

외골격 로봇의 움직임 제어에 사용되는 최적 제어 접근 방식은 다양한 장점을 제공하지만, 몇 가지 한계점 또한 존재합니다.
1. 계산 복잡성:

문제: 최적 제어 문제는 복잡한 시스템 모델, 다양한 구속 조건, 고차원의 제어 입력 등으로 인해 계산적으로 매우 복잡할 수 있습니다. 특히 실시간 제어가 필요한 외골격 로봇 시스템에서는 제한된 시간 내에 최적해를 찾는 것이 어려울 수 있습니다.
극복 방안:

모델 단순화: 복잡한 시스템 모델을 단순화하여 계산 부담을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 특정 상황에서는 전체 시스템 모델 대신 저차원 모델을 사용하거나, 복잡한 구속 조건을 완화하여 계산 시간을 단축할 수 있습니다.
효율적인 최적화 알고리즘: 계산 효율성이 높은 최적화 알고리즘을 사용하여 계산 시간을 단축할 수 있습니다. 예를 들어, Differential Dynamic Programming (DDP) 알고리즘의 변형, **Model Predictive Control (MPC)**의 실시간 구현, 강화 학습 기반 제어 방법 등을 고려할 수 있습니다.
병렬 처리: 최적화 문제를 여러 개의 작은 문제로 분할하여 병렬적으로 처리함으로써 계산 속도를 향상시킬 수 있습니다. GPU와 같은 고성능 하드웨어를 활용하여 계산 시간을 단축할 수도 있습니다.
2. 모델 불확실성:

문제: 최적 제어는 시스템 모델에 대한 정확한 정보를 기반으로 동작합니다. 그러나 실제 외골격 로봇 시스템에서는 마찰, 마모, 외부 환경 변화 등으로 인해 모델 불확실성이 발생할 수 있습니다. 이러한 불확실성은 제어 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
극복 방안:

적응 제어: 시스템의 동작 중에 모델 파라미터를 지속적으로 추정하고 업데이트하여 모델 불확실성을 줄일 수 있습니다. Adaptive Control 기법을 사용하여 시스템 변화에 적응하면서 최적의 성능을 유지할 수 있습니다.
강건 제어: 모델 불확실성에도 강인한 제어기를 설계하여 성능 저하를 최소화할 수 있습니다. H-infinity 제어, Sliding Mode Control 등의 강건 제어 기법을 적용하여 외란과 불확실성에 강한 제어 시스템을 구축할 수 있습니다.
데이터 기반 학습: 실제 시스템 데이터를 사용하여 모델 불확실성을 학습하고 보완할 수 있습니다. 머신 러닝 기법을 활용하여 데이터 기반 모델을 구축하거나, 최적 제어기의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
3. 인간-로봇 상호 작용의 복잡성:

문제: 외골격 로봇은 착용자의 의도를 정확하게 파악하고 그에 따라 움직임을 생성해야 합니다. 그러나 인간의 움직임은 복잡하고 다양하며, 착용자의 의도를 실시간으로 파악하는 것은 어려운 문제입니다.
극복 방안:

생체 신호 기반 제어: 착용자의 근전도 (EMG), 뇌파 (EEG) 등 생체 신호를 측정하여 착용자의 의도를 파악하고 이를 제어 입력에 반영할 수 있습니다.
인간 움직임 패턴 학습: 착용자의 움직임 패턴을 학습하여 착용자의 의도를 예측하고 그에 맞는 움직임을 생성할 수 있습니다. 딥러닝과 같은 머신 러닝 기법을 활용하여 착용자의 움직임 패턴을 학습하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다.
햅틱 피드백: 착용자에게 햅틱 피드백을 제공하여 로봇의 의도를 전달하고 착용자의 움직임을 유도할 수 있습니다. 이를 통해 인간-로봇 간의 상호 이해와 협력을 증진시킬 수 있습니다.
결론적으로, 최적 제어 접근 방식은 외골격 로봇 제어에 유용한 도구이지만, 실제 시스템에 적용하기 위해서는 위에서 언급한 한계점들을 극복하기 위한 추가적인 연구가 필요합니다. 특히, 모델 불확실성, 계산 복잡성, 인간-로봇 상호 작용과 같은 문제들을 해결하기 위한 노력이 필요하며, 이를 위해 다양한 제어 이론, 머신 러닝 기법, 센서 기술 등을 융합하는 연구가 필요합니다.

인간의 의도를 감지하고 이에 반응하도록 외골격을 설계하여 인간과 로봇 간의 자연스럽고 직관적인 상호 작용을 가능하게 하는 방법은 무엇일까요?

인간의 의도를 감지하고 반응하는 외골격 설계는 자연스럽고 직관적인 인간-로봇 상호 작용을 위해 필수적입니다. 이를 위해 다음과 같은 다양한 방법들을 고려할 수 있습니다.
1. 생체 신호 기반 제어:

근전도 (EMG) 센서: 착용자의 근육에서 발생하는 전기적 신호를 측정하여 움직임 의도를 파악합니다. EMG 신호는 움직임 시작보다 빠르게 나타나므로 외골격의 반응 시간을 단축시키고 자연스러운 움직임을 가능하게 합니다.
뇌파 (EEG) 센서: 뇌 활동을 측정하여 움직임 의도를 파악합니다. EEG는 EMG보다 움직임 의도를 더욱 직접적으로 파악할 수 있지만, 신호가 약하고 노이즈에 취약하다는 단점이 있습니다.
혼합 센서 시스템: EMG, EEG와 같은 생체 신호를 다른 센서 정보 (예: 관절 각도, 힘 센서)와 결합하여 움직임 의도를 더욱 정확하게 파악하고 오류를 줄일 수 있습니다.
2. 착용자 의도 예측:

패턴 인식 및 머신 러닝: 착용자의 움직임 패턴, 힘 사용량, 센서 데이터 등을 학습하여 움직임 의도를 예측합니다. 딥러닝과 같은 머신 러닝 기법을 활용하여 복잡한 패턴을 학습하고 개인별 맞춤형 예측 모델을 구축할 수 있습니다.
컨텍스트 정보 활용: 착용자의 주변 환경, 작업 목표, 이전 움직임 정보 등을 함께 고려하여 움직임 의도를 더욱 정확하게 예측합니다. 예를 들어, 계단 앞에 서 있는 경우 계단 오르기 동작을 예측하는 방식입니다.
3. 직관적인 제어 인터페이스:

햅틱 피드백: 착용자에게 진동, 압력 등의 촉각 정보를 제공하여 로봇의 의도를 전달하고 움직임을 유도합니다. 착용자는 햅틱 피드백을 통해 로봇의 움직임을 직관적으로 이해하고 안전하게 상호 작용할 수 있습니다.
증강 현실 (AR) 및 가상 현실 (VR): 착용자에게 시각 정보를 제공하여 움직임 목표, 경로, 주의 사항 등을 안내합니다. AR/VR 기술은 착용자의 공간 인지 능력을 향상시키고 훈련 효과를 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
음성 인식 및 제어: 착용자의 음성 명령을 통해 외골격을 제어합니다. 음성 인식 기술은 착용자에게 자연스럽고 편리한 제어 경험을 제공할 수 있습니다.
4. 인간-로봇 공동 설계:

사용자 중심 설계 (UCD): 외골격 설계 단계부터 착용자의 요구사항, 사용 환경, 작업 목표 등을 반영합니다. 착용자의 피드백을 지속적으로 반영하여 사용자 편의성을 높이고 사용자 맞춤형 외골격을 개발할 수 있습니다.
5. 안전 및 신뢰성 확보:

안전 메커니즘: 오작동, 외부 충격 등 예상치 못한 상황 발생 시 착용자를 보호하기 위한 안전 메커니즘 (비상 정지 버튼, 물리적 안전 장치)을 필수적으로 갖춰야 합니다.
신뢰성 검증: 다양한 환경 및 조건에서 외골격의 성능과 안전성을 검증하는 과정이 필요합니다. 시뮬레이션, 실험, 임상 시험 등을 통해 신뢰성을 확보하고 문제 발생 가능성을 최소화해야 합니다.
결론적으로 인간의 의도를 감지하고 반응하는 외골격 설계는 생체 신호 분석, 움직임 예측, 직관적인 인터페이스, 안전 메커니즘 등 다양한 기술의 융합이 필요합니다. 지속적인 연구 개발을 통해 인간-로봇 상호 작용의 자연스러움과 직관성을 향상시키고, 착용자에게 안전하고 효과적인 외골격 시스템을 제공할 수 있을 것입니다.