KR100717397B1 - A load cell use an old walk aid robot is fitted with walking volition grip on system - Google Patents

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심현민
이응혁
정치연
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한국산업기술대학교산학협력단
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Abstract

본 발명은 사용자가 보행보조로봇에 기댄 채로 손잡이에 밀고 당기는 힘을 주면 그 힘의 강약과 양쪽 힘의 차이를 이용하여 보행보조로봇의 방향과 속도를 결정하는 시스템에 관한 것으로, 상기 보행보조로봇의 몸체와 연결되어 상부에 구성된 사용자를 지지하는 핸들바몸통과, 상기 핸들바몸통 상단에 고정되어 사용자 팔목을 지지하는 것으로 핸들바몸통 후방 끝단에서 일부분이 이격되게 고정된 팔목받침대와, 상기 핸들바몸통 옆에 수직으로 세워져 전후운동을 하며, 팔목받침대에 기대어 파지하는 손잡이와, 상기 손잡이와 연결되어 손잡이의 전후방향 운동을 인식하는 것으로 전후측에 로드셀축을 형성한 압축인장형로드셀과, 상기 압축인장형로드셀의 후측 로드셀축과 연결 고정된 손잡이가 후측 이동시 전방으로 밀게 되는 탄성을 가지는 스프링을 포함하는 것을 특징으로 하는 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템을 제공하는데 있다.The present invention relates to a system for determining the direction and speed of the walking aid robot by using the strength of the force and the difference between both forces when the user pushes on the handle while leaning on the walking aid robot. A handle bar body connected to the body to support the user configured at the upper part, a support arm fixed to the upper end of the handle bar body to support the user's wrist, and a portion of the arm bar fixed at a rear end of the handle bar body, and the handle bar body Vertically erected to the side to move forward and backward, grip handles leaning on the cuff support, and the compression tensioning load cell connected to the handle to recognize the forward and backward movement of the handle to form a load cell shaft in front and rear, and the compression tension When the handle fixed to the rear load cell shaft of the load cell is moved to the rear side, In that it comprises a ring using a load cell as claimed to provide a gait will determine the system to be mounted on a robot walking aid of the elderly.

보행, 보조로봇, 로드셀, 보행의지, 노약자 Walking, auxiliary robot, load cell, walking will, the elderly

Description

로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템{A load cell use an old walk aid robot is fitted with walking volition grip on system}A load cell use an old walk aid robot is fitted with walking volition grip on system

도1은 본 발명에 따른 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템이 장착된 보행보조로봇을 나타낸 사시도.1 is a perspective view showing a walking aid robot equipped with a walking determination system mounted on the walking aid robot of the elderly using a load cell according to the present invention.

도2는 본 발명에 따른 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템의 측단면도.Figure 2 is a side cross-sectional view of the gait determination system mounted on the walking aid robot of the elderly using a load cell according to the present invention.

도3은 본 발명에 따른 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템의 평면도.Figure 3 is a plan view of a walking determination system mounted on the walking aid robot of the elderly using a load cell according to the present invention.

도4는 본 발명에 따른 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템으로 고령자의 힘 변화 측정방법을 나타낸 블럭도.Figure 4 is a block diagram showing a force change measurement method of the elderly as a gait detection system mounted on the walking aid robot of the elderly using a load cell according to the present invention.

도5는 본 발명에 따른 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템의 보행의지에 따른 센서 데이터 분포도.5 is a sensor data distribution according to the walking will of the walking determination system mounted on the walking aid robot of the elderly using a load cell according to the present invention.

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명** Description of the symbols for the main parts of the drawings *

10:몸체 20:핸들바몸체10: body 20: handlebar body

30:팔목받침대 40:손잡이30: Armrest 40: Handle

50:압축인장형로드셀 52:로드셀축50: compression tensile load cell 52: load cell shaft

60:보행의지파악장치 100:보행보조로봇60: pedestrian grasp device 100: walking aid robot

본 발명은 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자가 보행보조로봇에 기댄 채로 손잡이에 밀고 당기는 힘을 주면 그 힘의 강약과 양쪽 힘의 차이를 이용하여 보행보조로봇의 방향과 속도를 결정하는 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a walking determination system mounted on the walking assistant robot of the elderly using a load cell, and more specifically, when the user pushes and pulls on the handle while leaning on the walking assistant robot, the strength of the strength and the difference between both forces The present invention relates to a system for determining the direction and speed of a walking aid robot.

일반적으로 사용자의 밀고 당기는 힘을 통하여 보행의지를 파악하여 하지 근력이 약화된 노약자들의 보행에 도움을 주기 위한 보행보조로봇을 개발하는데 있어 노약자들이 전동식의 보행보조로봇을 조종하기 위한 기존의 방법으로는 스티어링 휠, 조이스틱 등이 있다. In general, in the development of a walking aid robot for helping the elderly who have weakened leg muscle strength by understanding the willingness to walk through the user's pushing and pulling force, the conventional method for controlling the elderly walking electric robot Steering wheel, joystick, etc.

그러나 스티어링 휠이나 조이스틱은 노약자가 보행보조로봇에 기댄 채로 조종하기 어려워 보행보조로봇의 효용성이 떨어질 수밖에 없다. 또한 기존의 보행보조기기처럼 사용자가 직접 밀고 가는 방식을 전동식의 보행보조로봇에 그대로 적용할 수 없다.However, the steering wheel or joystick is difficult for the elderly to control while walking on the walking aid robot, so the utility of the walking aid robot is inevitably deteriorated. In addition, like the conventional walking aids, the user can not directly apply the method of pushing the walking aid robot.

종래의 기술로 수평손잡이 양쪽에 힘센서를 부착하여 밀고 당기는 힘을 검출하는 방식이 있다. 그러나 이러한 방식의 문제점으로는 사용자의 밀고 당기는 힘과 사용자의 기대는 힘의 분리가 제대로 되지 않아 단순히 기대는 힘이 보행의지로 인 식되어 버리는 문제가 있었다.In the prior art, there is a method of detecting a pushing and pulling force by attaching a force sensor to both sides of the horizontal handle. However, the problem of this method is that the user's pushing and pulling force and the user's expectation force are not properly separated, and thus the simply leaning force is recognized as a walking will.

상기한 문제점을 해결하기 위해 안출한 본 발명의 목적은 하지근력이 약화된 노약자들의 보행에 도움을 주기 위한 보행보조로봇으로 사용자가 보행보조로봇에 기댄 채로 손잡이에 밀고 당기는 힘을 주면 그 힘의 강약과 양쪽 힘의 차이를 이용하여 보행보조로봇의 방향과 속도를 결정하는 시스템을 개발하는 데 있다.The object of the present invention devised to solve the above problems is a walking aid robot to help the elderly who are weak in the lower extremity muscle strength, the strength of the strength when the user pushes and pulls on the handle while leaning on the walking aid robot It is to develop a system to determine the direction and speed of the walking aid robot by using the difference between the two forces.

이러한 보행보조로봇을 조종하기 위해 로드셀을 이용하여 사용자의 밀고 당기는 힘을 통하여 보행의지를 파악하는 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템을 제공하는데 있다. In order to control the walking aid robot to provide a walking determination system mounted on the walking aid robot of the elderly using a load cell to determine the walking will through the user's pushing and pulling force.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템은, 상기 보행보조로봇의 몸체와 연결되어 상부에 구성된 사용자를 지지하는 핸들바몸통과, 상기 핸들바몸통 상단에 고정되어 사용자 팔목을 지지하는 것으로 핸들바몸통 후방 끝단에서 일부분이 이격되게 고정된 팔목받침대와, 상기 핸들바몸통 옆에 수직으로 세워져 전후운동을 하며, 팔목받침대에 기대어 파지하는 손잡이와, 상기 손잡이와 연결되어 손잡이의 전후방향 운동을 인식하는 것으로 전후측에 로드셀축을 형성한 압축인장형로드셀과, 상기 압 축인장형로드셀의 후측 로드셀축과 연결 고정된 손잡이가 후측 이동시 전방으로 밀게 되는 탄성을 가지는 스프링을 포함하는 것을 특징으로 하는 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템을 제공함으로써 달성하였다.Gait determination system mounted on the walking aid robot of the elderly using a load cell according to the present invention for achieving the above object, the handle bar body connected to the body of the walking aid robot to support the user configured in the upper, the handle It is fixed to the upper part of the bar body to support the user's cuff, the arm rest is fixed at a part of the rear end of the handle bar body, and vertically next to the handle bar body to move forward and backward, and the handle to grip the leaning on the cuff support and Compression tension load cell which is connected to the handle to recognize the front and rear movement of the handle to form a load cell shaft in the front and rear, and the handle which is fixed to the rear load cell shaft of the compression tension load cell is elastically pushed forward during the rear movement Beam of the elderly using a load cell, characterized in that it comprises a spring having a By providing a pedestrian willing identify systems that are mounted on the auxiliary robot was achieved.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면에 의하여 더욱 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail.

도1은 본 발명에 따른 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템이 장착된 보행보조로봇을 나타낸 사시도이다.1 is a perspective view showing a walking aid robot equipped with a walking determination system mounted on the walking aid robot of the elderly using a load cell according to the present invention.

도시된 바와같이, 본 발명에 따른 보행의지 파악 장치(60) 시스템은 보행에 도움을 주는 보행보조로봇(100)에 구성되는 것이다.As shown, the walking will grasping device 60 system according to the present invention is configured in the walking aid robot 100 to help walking.

여기서, 상기 보행보조로봇(100)은 하단에 다수의 구동 바퀴(14)를 구비하여 상단에 사용자를 지지하는 핸들바몸통(20)으로 연이어지게 구성된다.Here, the walking aid robot 100 is configured to be connected to the handle bar body 20 to support the user at the top having a plurality of driving wheels 14 at the bottom.

그리고, 상기 핸들바몸통(20) 상단에 고정되어 사용자 팔목을 지지하는 팔목받침대(30)가 구성되어 핸들바몸통(20)에서 일부분이 이격되게 고정된다.And, the handle bar body 20 is fixed to the upper end of the cuff support 30 is configured to support the user's cuff is fixed to be spaced apart from the handle bar body 20.

상기 핸들바몸통(20) 옆에 수직으로 세워져 전후운동을 하며, 팔목받침대(30) 기대어 파지하는 손잡이(40)가 위치한다.The handle bar body 20 is vertically erected next to the vertical movement, the handle 40 is positioned to grip the arm rest 30.

그리고, 상기 손잡이(40)와 연결된 압축인장형로드셀(50)은 손잡이(40)의 전후방향 운동을 인식하는 것으로 전후측에 로드셀축(52)을 형성한다.In addition, the compression tensile load cell 50 connected to the handle 40 forms a load cell shaft 52 at the front and rear sides by recognizing the forward and backward movement of the handle 40.

상기 압축인장형로드셀(50)의 후측 로드셀축(52)과 연결 고정되어 손잡이(40)가 후측 이동시 전방으로 다시 밀게 되는 탄성을 가지는 스프링(12)이 구성된다.A spring 12 having elasticity that is connected and fixed to the rear load cell shaft 52 of the compression tensile load cell 50 to be pushed back to the front when the rear side moves is formed.

즉, 상기와 같이 구성된 보행의지파악장치(60)는 도2와 도3에 도시한 바와같이 손잡이(40)는 수직으로 사용자가 팔걸이에 기댄채 파지하기 쉬운 구조로 되어 있다. 상기 손잡이(40)는 직각으로 구성되어 수직한 부분을 사용자가 잡고 수평한 부분은 압축인장형로드셀(50)과 연결된다.That is, as shown in Figs. 2 and 3, the gait detection device 60 configured as described above has a structure in which the handle 40 is vertically and easily held by the user on the armrest. The handle 40 is configured at a right angle so that the user grasps the vertical portion and the horizontal portion is connected to the compression tensile load cell 50.

그리고 상기 압축인장형로드셀(50)은 몸체(10)에 핸들바 몸통(20)이 고정이 되어 있고 손잡이(40)와는 유격을 두고 있어 손잡이(40)가 앞뒤로 움직이게 된다. 이 때 앞으로 밀면 전방 진행, 뒤로 밀면 후방 진행으로 인식한다.In addition, the compression tension load cell 50 has a handle bar body 20 fixed to the body 10 and has a play with the handle 40 so that the handle 40 moves back and forth. If it is pushed forward, it will be recognized as forward advance and if it is pushed backward, it will be recognized backward.

상기 핸들바 몸통(20)에서 손잡이(40)와 연결하기 위한 부분으로 로드셀축(52)을 스프링(12)을 통해 지지한다. 상기 스프링(12)은 사용자가 손잡이(40)에 아무런 힘을 가하지 않을 때 원점을 유지시키는 역할을 한다.The load cell shaft 52 is a part for connecting to the handle 40 in the handle bar body 20 through the spring 12. The spring 12 serves to maintain the origin when the user does not apply any force to the handle 40.

또한, 사용자가 팔목을 받치기 위한 팔목받침대(30)가 구성되는데 상기 팔목받침대(30)로 팔목을 지지함으로써 압축인장로드셀(50)에 사용자가 기대는 힘을 전달하지 않게 됨으로써 올바른 보행의지를 파악하게된다.In addition, a cuff support 30 is configured to support the user's cuff. By supporting the cuff with the cuff support 30, the user does not transmit the leaning force to the compression tensile load cell 50 so as to grasp the correct walking intention. Will be done.

아울러, 상기 핸들바몸통(20)은 보행보조로봇(100)과 연결되어 사용자가 지지할 수 있는 구조로 구성된다.In addition, the handle bar body 20 is connected to the walking aid robot 100 is composed of a structure that can be supported by the user.

이와같은 구조로 형성된 보행보조로봇(100)에 구비된 보행의지파악장치(60)를 움직여 고령자의 힘 변화 측정방법으로 보행의지 파악 방법은 도4에 도시한 바와같이 고령자의 보행의지를 효과적으로 검출하기 위해서 첫 번째로 고령자의 힘 변화를 측정하여, 이 값을 컴퓨터가 처리할 수 있는 신호로 변환하는 변환단계(S10)와, 두 번째로 변환된 데이터들의 패턴 분류를 위해 각 방향 보행의지에 대 한 데이터의 분포도를 분석하는 분석단계(S20)와, 세 번째로 각 패턴 분류의 구간별 수렴 범위를 확률의 분산을 통해 정의하는 정의단계(S30)와, 네 번째로 유클리드 거리를 이용한 유사성 검토를 수행하는 검토단계(S40)와, 이를 통해 패턴 분류된 값을 실제 구동부의 전달인자로 사용하기 위하여 삼각좌표 변환을 통해 모션 보드 제어 함수의 전달인자로 사용하여 속도 변환을 실시하는 수행단계(S50)로 이루어진다. 또한, 힘의 세기에 따른 속도 크기는 최소, 최대 속도 사이에서 보간법(interpolation)을 이용하여 선형 변환한다. The method of determining the walking intention by measuring the force change of the elderly by moving the walking determination device 60 provided in the walking assistance robot 100 formed as such a structure effectively detects the walking will of the elderly as shown in FIG. In order to measure the force change of the elderly first, converting this value into a signal that can be processed by a computer (S10), and secondly, for each way walking pattern for pattern classification of the converted data. An analysis step (S20) of analyzing the distribution of the data, a definition step (S30) of defining the convergence range for each section of the pattern classification through the distribution of probability, and a fourth similarity review using the Euclidean distance Review step (S40), and through this to use the pattern-classified value as a transfer factor of the motion board control function through triangular coordinate transformation in order to use as a transfer factor of the actual drive unit. It consists of performing step (S50) for performing a speed change. In addition, the velocity magnitude according to the strength of the force is linearly converted using interpolation between the minimum and the maximum velocity.

여기서, 상기 보간법은 내삽법(內揷法)이라고도 하며, 실변수 x의 함수 f(x)의 모양은 미지이나, 어떤 간격(등간격이나 부등간격이나 상관없다)을 가지는 2개 이상인 변수의 값 xi(i＝1,2,…,n)에 대한 함수값 f(xi)가 알려져 있을 경우, 그 사이의 임의의 x에 대한 함수값을 추정하는 것을 말한다. 실험이나 관측에 의하여 얻은 관측값으로부터 관측하지 않은 점에서의 값을 추정하는 경우나 로그표 등의 함수표에서 표에 없는 함수값을 구하는 등의 경우에 이용된다. 가장 간단한 방법으로서는, 변수를 x좌표, 그 변수에 대한 기지 함수값을 y좌표로 하는 점들을 이어 곡선을 그어, 구하고자 하는 함수값을 구하는 방법이다. Here, the interpolation method is also called interpolation, the shape of the function f (x) of the real variable x is unknown, but the value of two or more variables having a certain interval (regardless of equal intervals or inequality intervals) When the function value f (xi) for xi (i = 1, 2, ..., n) is known, it means to estimate the function value for any x in between. It is used for estimating a value at an unobserved point from observations obtained by experiments or observations, or for obtaining a function value not included in a table from a function table such as a log table. In the simplest method, a curve is obtained by plotting a variable with x coordinates and points with y coordinates of known function values for the variable.

또 함수의 전개를 이용하여 변수 x0,x1의 근방에서 함수 f(x)를 근사적으로 나타내는 다음의 수학식 1과 같이 표시할 수 있다. In addition, by using the expansion of the function, the function f (x) can be expressed as shown in Equation 1 below which approximates the function f (x) in the vicinity of the variables x0 and x1.

Figure 112006051458171-pat00001
Figure 112006051458171-pat00001

에 의하여 구할 수 있다. 이것이 간단한 보간공식인데, 비례부분 또는 선형보간이라고 한다. x0,x1을 로그표나 삼각함수표에서와 같이 그 사이의 간격을 충분히 작게 해 놓았으므로 선형보간이 이용된다. 더욱 엄밀한 계산을 하기 위해서는 I.뉴턴의 보간공식을 사용한다. 보간법에 대하여 x1과 xn의 바깥쪽에 있는 임의의 x에 대한 f(x)의 근사값을 구하는 방법을 외삽법(外揷法) 또는 보외법(補外法)이라 한다. Can be obtained by This is a simple interpolation formula, called proportional or linear interpolation. Linear interpolation is used because x0, x1 is made small enough to have a space between them as in the log table or trigonometric table. For a more rigorous calculation, I. Newton's interpolation formula is used. The method of approximating f (x) for any x outside of x1 and xn with respect to the interpolation method is called extrapolation or extrapolation.

본 발명에서는 고령자의 힘 변화를 측정하는 방법으로 힘의 변위에 따라 전압값이 변화하는 압축인장형로드셀(50)을 사용한다.In the present invention, a compression tensile load cell 50 whose voltage value changes according to the force displacement is used as a method of measuring the force change of the elderly.

심신이 쇠약해진 대부분의 고령자들은 큰 압력(힘)을 가하지 못하고, 또한 보행보조로봇의 구동 속도도 최대 1m/sec의 속도로 제한되기 때문에, 큰 힘의 변화 감지가 필요하지 않다. 로드셀로부터 얻을 수 있는 데이터 집합 형태를 수학식 2 와 같이 나타낼 수 있다. Most elderly people who have weakened body and body do not apply great pressure, and the driving speed of the walking aid robot is also limited to a speed of up to 1 m / sec. The data set type obtained from the load cell may be represented as in Equation 2.

Figure 112006051458171-pat00002
Figure 112006051458171-pat00002

여기서, Spd는 전체 데이터 집합이며, Fpd는 손잡이를 밀 때의 센서 데이터의 집합이며, Bpd는 손잡이를 밀 때의 센서 데이터의 집합이고, Cpd는 기준 값과 같은 데이터들의 집합이다. Input은 입력 데이터이며, T는 선형 분리 기준 값이다. Here, Spd is an entire data set, Fpd is a set of sensor data when the handle is pushed, Bpd is a set of sensor data when the handle is pushed, and Cpd is a set of data equal to the reference value. Input is the input data and T is the linear separation reference value.

위와 같은 보행보조로봇(100)의 각 보행의지에 대한 데이터 분포도 분석은 1차 선형 분리를 통해 생성된 데이터 집합을 이용하여, 전진, 후진, 좌회전, 우회전, 정지에 대한 보행의지를 검출하기 위해 각 데이터 집합에 대한 분포도를 분석한다. 이를 통해 실시간으로 입력되는 보행의지 패턴들을 유클리드 거리를 적용하여 각 클러스터로 선형분리하기 위한 표본 패턴을 검출할 수 있다. 즉, 각 클러스터(전진, 후진, 좌회전, 우회전, 정지)의 수렴 구간을 정의하기 위한 표본 데이터를 추출한다. The data distribution analysis for each walking will of the walking aid robot 100 as described above is to detect the walking will for forward, backward, left turn, right turn, and stop using the data set generated through the first linear separation. Analyze the distribution of the data set. Through this, it is possible to detect a sample pattern for linearly separating the walking will patterns input in real time into each cluster by applying a Euclidean distance. That is, the sample data for defining the convergence section of each cluster (forward, backward, left turn, right turn, stop) is extracted.

도 5의 (a), (b), (c), (d), (e)는 각각 전진, 후진, 좌회전, 우회전, 정지에 대한 데이터 분포도를 나타낸다. 이것은 좌/우에 대한 데이터를 각각 30개씩 입력받아 그 분포도를 표현한 그래프이다. (a)는 전진 방향에 대한 데이터 분포도로써 기준 값보다 입력 데이터 값이 상위에 존재함을 관찰할 수 있다. (b)는 후진 방향에 대한 데이터 값으로써 기준 값보다 하위에 분포하고 있음을 알 수 있다. (c)는 좌회전에 대한 데이터 분포도로써 좌측에서 입력된 데이터 값들은(x축의 1~30) 기준 값보다 아래에 분포하고 있으며, 우측에서 입력된 데이터 값들은(x축의 31~60) 기준 값보다 위쪽에 분포되어 있다. (d)는 우회전에 대한 데이터의 분포로써 (c)와 상반된 분포를 갖는다. (e)는 정지 값에 대한 데이터 분포도로써 기준 값 근처에 그 값들이 존재함을 알 수 있다. (A), (b), (c), (d), and (e) of FIG. 5 respectively show data distribution charts for forward, backward, left turn, right turn, and stop. This is a graph representing the distribution of 30 data inputs for left and right. (a) is a distribution chart of the forward direction, and it can be observed that the input data value is higher than the reference value. (b) is a data value for the reverse direction, it can be seen that the distribution is lower than the reference value. (c) is the data distribution for left turn, and the data values input from the left (1-30 on the x-axis) are distributed below the reference value, and the data values input from the right (31-60 on the x-axis) are lower than the reference value. Distributed above. (d) is the distribution of data for the right turn and has a distribution opposite to (c). (e) is a data distribution for the stop value, and it can be seen that the values exist near the reference value.

도 5의 (e)의 데이터들을 관찰해보면 입력 데이터가 기준 값과 동일한 값을 가지는 것도 있지만 몇 개의 데이터들은 그 근처에 값이 존재하게 된다. 이런 특성 때문에 정지 상태 영역의 명확한 정의를 위해 수학식 3를 적용하여 정지 표본 데이터에 대한 분산을 구하고, 그 분산보다 작으면 정지 상태영역으로 판명하며, 이보다 큰 경우는 수학식 4을 적용하여 유사도 검출을 통해 해당 클러스터를 찾는다. Observing the data of FIG. 5E, although the input data may have the same value as the reference value, some data may have a value in the vicinity thereof. Because of this characteristic, Equation 3 is applied to obtain the variance of the stationary sample data for a clear definition of the stationary region, and if it is smaller than the variance, it is found to be the stationary region. Find the cluster through.

Figure 112006051458171-pat00003
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Figure 112006051458171-pat00004
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여기서, σ2 는 분산이며, N은 입력되는 전체 데이터 개수이고, Xi 및 Xk는 현재 입력되는 데이터이며, m은 기준 값 T이고, bk는 표본 데이터이다. Here, sigma 2 is the variance, N is the total number of data to be input, Xi and Xk are the data currently input, m is the reference value T, and bk is sample data.

그리고, 본 발명의 힘의 세기에 따른 속도 크기는 최소, 최대 속도 사이에서 보간법(interpolation)을 이용하여 선형 변환하는 것으로 보간법을 이용한 힘의 크기에 따른 속도 사상은 실시간으로 입력되는 데이터가 정지 표본 데이터에 대한 분산보다 클 경우 전진, 후진, 좌회전, 우회전의 클러스터 중 해당 클러스터를 식 2를 통해 검출 했다면 각 클러스터의 최대와 최소를 정의 한다. 이것은 속도의 선형변환 을 위한 보간법에 응용된다. 즉, 최소는 표본 정지 상태 데이터들의 평균에 해당되며, 최대는 전(前)방향에서는 최대 샘플링 크기이며, 후(後)방향에서는 최소 샘플링 크기가 된다. 수학식 5는 입력되는 힘의 크기에 따른 속도변환을 위한 사상(mapping) 관계를 나타낸다.The velocity magnitude according to the strength of the present invention is linearly converted between interpolation between the minimum and maximum velocity. The velocity mapping according to the magnitude of the force using the interpolation is performed in real time. If it is greater than the variance for, if the cluster of forward, backward, left turn and right turn is detected through Equation 2, the maximum and minimum of each cluster is defined. This is applied to interpolation for linear transformation of velocity. That is, the minimum corresponds to the average of the sample still data, the maximum is the maximum sampling size in the front direction, and the minimum sampling size in the rear direction. Equation 5 shows a mapping relationship for speed conversion according to the magnitude of the input force.

Figure 112006051458171-pat00005
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여기서, x는 힘의 크기에 해당하며, f(x)는 x일 때의 출력 전압의 크기이며, g(f(x))는 속도를 의미한다. 식 4를 이용한 힘의 크기에 비례한 속도 출력을 얻기 위해서는 f(x)의 최대 크기가 가지는 g(f(x))의 최대를 사전에 정의하여야 한다. 이것은 보행보조로봇이 가지는 최대 가능한 속도이다. Here, x corresponds to the magnitude of the force, f (x) is the magnitude of the output voltage when x, g (f (x)) means the speed. In order to obtain a velocity output proportional to the magnitude of force using Equation 4, the maximum of g (f (x)) of the maximum magnitude of f (x) must be defined in advance. This is the maximum possible speed of the walking aid robot.

x에 대한 f(x)의 최소, 최대가 설정되고, 또한 f(x)에 대한 g(f(x)) 최대, 최소가 설정되면, 보간법을 사용하여 힘의 크기에 비례한 속도 크기를 검출 할 수 있다. 두 점 구간에서의 특정 x에 대한 f(x) = p(x)는 수학식 6와 같다.  When the minimum and maximum of f (x) for x are set, and the g (f (x)) maximum and minimum for f (x) are set, interpolation is used to detect velocity magnitudes proportional to the magnitude of the force. can do. F (x) = p (x) for a specific x in two point intervals is expressed by Equation 6.

Figure 112006051458171-pat00006
Figure 112006051458171-pat00006

여기서, here,

Figure 112006051458171-pat00007
Figure 112006051458171-pat00007

검출된 속도 크기를 실제 구동부의 전달인자로 사용하기 위해선 모터 구동을 위한 모션제어함수의 전달인자로 변환해야 한다. 모션 제어 함수는 초당 회전수를 전달인자로 받는다. 도 6는 핸들바 값의 변위에 대한 사인, 코사인 관계를 나타낸다. 여기서 사인 함수는 조향에 대한 변환을 위해 수학식 7에 응용되며, In order to use the detected velocity magnitude as the transmission factor of the actual drive unit, it must be converted into the transmission factor of the motion control function for driving the motor. The motion control function receives the revolutions per second as a parameter. 6 shows the sine and cosine relationships for displacement of handlebar values. Here, the sine function is applied to the equation (7) to transform the steering,

Figure 112006051458171-pat00008
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Figure 112006051458171-pat00009
Figure 112006051458171-pat00009

그리고, 코사인 함수는 수학식 8과 같이 구동 바퀴의 속도를 결정하는데 이용된다. The cosine function is used to determine the speed of the driving wheel as shown in Equation (8).

이상 설명한 바와같이 본 발명의 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇의 보행의지파악 시스템은, 사용자가 보행보조로봇에 기댄 채로 손잡이에 밀고 당기는 힘을 주면 그 힘의 강약과 양쪽 힘의 차이를 이용하여 보행보조로봇의 방향과 속도를 결정하게 되며, 노약자가 보행보조로봇에 기대어도 기댄 힘은 내부의 로드셀에 전달되지 않아 방향 조절이 정확하고, 노약자가 무리한 힘을 가하지 않고 간단한 조작만으로 보행보조로봇을 조절이 가능한 효과가 있으므로 매우 유용한 발명인 것이다.As described above, the walking determination system of the walking assistant robot of the elderly using the load cell of the present invention, when the user pushes and pulls on the handle while leaning on the walking assistant robot, uses the strength of the strength and the difference between the two forces. The direction and speed of the auxiliary robot are determined, and even if the old man leans on the walking aid robot, the reclining force is not transmitted to the internal load cell, so the direction adjustment is accurate, and the old man adjusts the walking aid robot by simple operation without applying excessive force. This is a very useful invention because it has a possible effect.

Claims (3)

몸체 내부에 모터를 구비하고, 모터의 회전으로 바퀴가 회전하여 전진하는 보행보조로봇에 있어서,In the walking aid robot having a motor inside the body, the wheel is rotated forward by the rotation of the motor, 상기 보행보조로봇(100)의 몸체(10)와 연결되어 상부에 구성된 사용자를 지지하는 핸들바몸통(20)과,A handle bar body 20 connected to the body 10 of the walking assistance robot 100 to support a user configured at an upper portion thereof; 상기 핸들바몸통(20) 상단에 고정되어 사용자 팔목을 지지하는 것으로 핸들바몸통(20)과 일부분이 이격되게 고정된 팔목받침대(30)와,Fixed to the top of the handle bar body 20 to support the user's cuff handle bar body 20 and a portion of the cuff support 30 is fixed to be spaced apart, 상기 핸들바몸통(20) 옆에 수직으로 세워져 전후운동을 하며, 팔목받침대에 기대어 파지하는 손잡이(40)와,The handle bar is vertically erected next to the body (20), and the front and rear movement, the handle 40 to lean on the palm rest, and 상기 손잡이(40)와 연결되어 손잡이(40)의 전후방향 운동을 인식하는 것으로 전후측에 로드셀축(52)을 형성한 압축인장형로드셀(50)과,Compression tensile load cell 50 is connected to the handle 40 to recognize the front and rear movement of the handle 40 to form a load cell shaft 52 in the front and rear, and 상기 압축인장형로드셀(50)의 후측 로드셀축(52)과 연결 고정된 손잡이(40)가 후측 이동시 전방으로 밀게 되는 탄성을 가지는 스프링(12)을 포함하는 보행의지파악장치(60)로 구성되는 것을 특징으로 하는 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템.The handle 40, which is connected to the rear load cell shaft 52 of the compression tensile load cell 50 and fixedly connected, is configured as a walking gripper device 60 including a spring 12 having elasticity that is pushed forward when moved backward. Gait determination system mounted on the walking aid robot of the elderly using a load cell, characterized in that. 제1항에 있어서, 상기 보행의지파악장치로 고령자의 힘 변화 측정은,The method of claim 1, wherein the measurement of the force change of the elderly by the gait detection device, 고령자가 손잡이를 움직이는 힘 변화를 측정하여, 상기 힘 변화 측정 값을 컴퓨터가 처리할 수 있는 신호로 변환하는 변환단계(S10)와,A conversion step (S10) of measuring a force change of an elderly person moving a handle and converting the force change measurement value into a signal that can be processed by a computer; 상기 변화단계에서 변환된 데이터들의 패턴 분류를 위해 각 방향 보행의지에 대한 데이터의 분포도를 분석하는 분석단계(S20)와,Analysis step (S20) for analyzing the distribution of the data for each direction walking will for pattern classification of the data converted in the change step, 상기 분석단계 이후 각 패턴 분류의 구간별 수렴 범위를 확률의 분산을 통해 정의하는 정의단계(S30)와,Defining step (S30) to define the convergence range for each section of the pattern classification after the analysis step through the dispersion of the probability, 상기 정의단계 다음으로 유클리드 거리를 이용한 유사성 검토를 수행하는 검토단계(S40)와,A review step (S40) of performing a similarity review using a Euclidean distance after the definition step; 상기 검토단계를 통해 패턴 분류된 값을 실제 구동부의 전달인자로 사용하기 위하여 삼각좌표 변환을 통해 모션 보드 제어 함수의 전달인자로 사용하여 속도 변환을 실시하는 수행단계(S50)를 포함하는 것을 특징으로 하는 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템.And performing a speed conversion by using the pattern classified value through the review step as a transfer factor of the motion board control function through triangular coordinate transformation in order to use the transfer factor of the actual driving unit (S50). Gait determination system mounted on the walking aid robot of the elderly using a load cell. 제2항에 있어서, 상기 고령자의 힘 변화를 측정하는 방법으로 힘의 변위에 따라 전압값이 변화하는 것을 압축인장형로드셀(50)이 측정하는 것을 특징으로 하는 로드셀을 이용한 노약자의 보행보조로봇에 장착되는 보행의지파악 시스템.The method according to claim 2, wherein the compression tension load cell 50 measures the change in the voltage value according to the displacement of the force in the method of measuring the force change of the elderly to the walking aid robot of the elderly using a load cell Equipped walking detection system.
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