KR101323019B1 - 보행 보조 로봇을 이용한 재활 치료장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 보행 보조 로봇을 이용한 재활 치료장치에 관한 것으로, 편마비 환자의 정상적인 다리로부터 근전도 신호, 발바닥 압력값, 서보모터의 위치 및 속도값을 획득하여 퍼지 회로와 신경망 회로를 통해 개인에 보행 습성에 따른 따른 최적의 제어값을 생성한 다음 편마비된 다리 및 정상적인 다리에 착용된 보행 보조 로봇의 서보모터를 제어함으로써 사용자가 의도하는 정확한 보행이 이루어질 수 있도록 함과 아울러 정상적인 다리로부터 획득된 근전도 신호를 마비된 다리의 해당 위치에 전기자극을 하여 재활치료를 할 수 있도록 한다.

Description

보행 보조 로봇을 이용한 재활 치료장치{omitted}

본 발명은 보행 보조 로봇에 관한 것으로, 특히 편마비 환자의 몸에 착용하여 보행을 보조하도록 함과 아울러 정상적인 다리의 근전도 신호를 마비된 다리에 인가하여 보행 및 재활을 돕도록 한 보행 보조 로봇을 이용한 재활 치료장치에 관한 것이다.

일반적으로, 편마비 환자의 마비된 다리에 착용하여 약해진 근력의 힘을 보조하여 주는 보행 보조 로봇이 사용되는데, 이러한 보행 보조 로봇의 제어를 위하여 근전도 센서를 사용하며, 이를 통해 마비된 다리의 근육의 팽창 정도에 관련된 생체 신호를 수집하여 액츄에이터 즉, 서보모터의 구동제어를 행함으로써 로봇이 구동되는 것이다.

그런데, 종래에는 주로 마비된 다리의 근육 팽창정도에 따른 생체신호를 수집하여 로븟을 제어하게 되지만, 사람마다 근육의 팽창 정도가 유사하다 할지라도 의도하는 행동이 다를 수 있다.

즉, 여러 사람이 다리를 구부리기 위한 행동을 한 경우 유사한 근육의 팽창 정도에 대한 신호가 발생하였다 할지라도 각 개인의 근육의 발달 정도에 따른 팽창 정도가 다르므로 이러한 개인차에 의하여 각자가 의도하는 다리의 구부리는 각도가 달라질 수 있다.

그런데, 종래의 보행 보조 로봇은 개인차를 유념하지 않고 단순히 여러사람의 근육 팽창도를 측정하여 이들의 평균값을 기준값으로 삼아 로봇을 제어하게 되므로 개인차에 따른 보행 특성을 파악하지 못함으로 인해 착용자가 불편함을 많이 느끼게 된다.

또한, 이러한 보행 보조 로봇은 보행의 보조 역할만을 하게 될 뿐, 재활치료를 돕는데는 크게 역할을 하지 못한다.

따라서, 본 발명은 종래의 이러한 문제점을 해결하고자, 편마비 환자의 정상적인 다리로부터 근전도 신호, 발바닥 압력값, 서보모터의 위치 및 속도값을 획득하여 퍼지 회로와 신경망 회로를 통해 개인에 보행 습성에 따른 따른 최적의 제어값을 생성한 다음 편마비된 다리 및 정상적인 다리에 착용된 보행 보조 로봇의 서보모터를 제어함으로써 사용자가 의도하는 정확한 보행이 이루어질 수 있도록 함과 아울러 정상적인 다리로부터 획득된 근전도 신호를 마비된 다리의 해당위치에 전기자극을 하여 재활치료를 할 수 있도록 한 보행 보조 로봇을 이용한 재활 치료장치를 제공하는 것을 그 과제로 한다.

이러한 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명은,

인체의 하지에 착용하여 허벅지와 종아리 부위를 지지하도록 하는 상부 지지부와 하부 지지부를 구비하고, 상부 지지부와 하부 지지부 사이의 관절부위에 서보모터가 장착되어 상부 지지부와 하부 지지부를 움직여 보행이 가능하도록 하는 보행 보조 로봇에 있어서,

보행 보조 로봇은 편마비 환자의 정상적인 다리와 마비된 다리에 각각 착용되며,

보행 보조 로봇의 제어장치는,

정상적인 다리에서 근육의 근전도 신호값을 감지하는 근전도 센서;

정상적인 다리의 발바닥 부위에 설치되어 딛는 압력을 감지하는 압력 센서;

근전도 센서로부터 입력되는 근전도 신호값을 이용하여 퍼지 규칙에 따른 멤버쉽 함수를 생성한 다음 이를 퍼지화하는 근전도형 퍼지 제어기;

압력 센서로부터 입력되는 압력 신호값을 이용하여 퍼지 규칙에 따른 멤버쉽 함수를 생성한 다음 이를 퍼지화하는 압력형 퍼지 제어기;

기준위상으로부터 서보모터로부터 출력되는 출력 위상을 감산하여 오차값을 출력하는 감산기;

감산기로부터 출력되는 오차의 크기에 의한 멤버쉽 함수에 따라 오차를 입력으로 위치 및 속도 제어를 퍼지화하는 위치 및 속도형 퍼지 제어기;

근전도 퍼지 제어기, 압력형 퍼지 제어기, 위치 및 속도형 퍼지 제어기로부터 출력되는 제어 입력에 대해 가중치를 부여한 다음 이를 합성하여 출력하는 가중치 합성기;

정상적인 다리에 착용된 보행 보조 로봇의 제1 서보모터로부터 감지되는 위치와 속도값이 가중치 합성기의 출력에 수렴하도록 반복학습을 수행하고, 반복학습된 결과에 의해 각 뉴런사이의 가중치를 설정하여 최적의 보행 모드를 설정한 다음, 이 설정된 가중치에 의해 제1 서보모터로부터 감지된 속도와 위치값의 에러가 최소가 되도록 제어하는 신경망 제어기;

근전도 센서로부터 입력되는 근전도 신호값을 입력받아 이를 전기자극신호로 변환하여 한 걸음에 해당하는 시간동안 지연시킨 다음 마비된 마비된 다리에 공급하는 전기자극기;

제1 서보모터로 입력되는 제어신호를 한 걸음에 해당하는 시간동안 지연시키는 지연기;

지연기의 출력을 인가받아 구동하는 마비된 다리에 착용된 보행 보조 로봇의 제2 서보모터;로 구성된다.

이러한 본 발명은, 보행 보조 로봇을 착용한 편마비 환자의 정상적인 다리의 보행 특성을 퍼지와 신경망에 의하여 파악하여 마비된 다리에 착용한 보행 보조 로봇의 최적 보행 모드를 설정함으로써 안정적인 보행을 돕고, 또한 사용자의 보행 특성을 추종함으로써 편안하며 사용자가 의도한 보행이 이루어지도록 하며, 또한 정상적인 다리로부터 획득된 근전도 신호를 이용하여 마비된 다리에 전기자극을 함으로써 재활치료에도 큰 도움을 주는 효과가 있다.

도1은 본 발명이 적용된 보행 보조 로봇의 구성도.
도2는 본 발명의 보행 보조 로봇의 제어장치를 나타낸 회로 블록도.
도3은 퍼지 제어기의 상세 구조도.
도4는 신경망 제어기의 신경망 구조를 보인 도.

본 발명을 첨부한 도면들을 참고로 하여 상세히 설명한다.

도1은 본 발명이 적용된 보행 보조 로봇의 구조를 보인도로서, 편바미 환자의 정상적인 다리에 착용하는 제1 보행 보조 로봇(100)과, 마비된 다리에 착용하는 제2 보행 보조 로봇(200)으로 구성된다.

이러한 제1 보행 보조 로봇(100)과 제2 보행 보조 로봇(200)에는 각각 사용자의 다리에 착용하기 위한 고정 밴드(110,210)가 구비되고, 고정 밴드(110,210)의 양쪽으로는 다리를 지지하기 위한 지지부가 형성되는데, 이 지지부는 관절부(140,141)(240,241)를 중심으로 상부 지지부(120,121)(220,221)와 하부 지지부(130,131)(230,231로 나뉘어져 구성된다.

관절부(140,141)(240,241)는 사용자의 무릎 위치에 형성되는 것으로, 관절부(140,141)(240,241)의 축에는 동력을 발생하기 위한 제1 및 제2 서보모터(150.250)의 축이 각각 직결되어 있다.

한편, 하부 지지부(130,131)(230,231)의 하부에는 사용자의 발에 착용하여 고정하기 위한 발착용부(160,260)가 구비되어 있으며, 발착용부(160,260)를 고정하기 위한 고정밴드(161,261)가 더 구비되어 있다.

따라서, 사용자의 다리 상부 및 하부를 고정밴드(110,161)(210,261)에 의해 고정시킴으로써 보행 보조 로봇을 착용하게 되는 것이다.

이러한 보행 보조 로봇은 본 발명을 설명하기 위한 하나의 예를 든 구성으로서 다양한 형태의 보행 보조 로봇에 본 발명이 적용될 수 있다.

그리고, 제1 보행 보조 로봇(100)의 고정 밴드(110) 안쪽에는 사용자의 정상적인 다리 근육에서 발생하는 근전도 신호를 감지하기 위한 근전도 센서(111)가 설치되어 있으며, 또한 발착용부(160)의 바닥부에는 사용자의 딛는 압력을 감지하기 위한 압력센서(162)이 장착되어 있다.

사용자의 보행 특성을 정확히 파악하기 위해서는 근전도 신호뿐만 아니라 발바닥의 압력까지 고려하여야 만이 안정적이고 편안한 보행의 보조가 이루어질 수 있는 것으며, 압력센서(162)는 피에조 센서를 사용하며 압력에 대한 최적값을 얻기 위하여 발뒤꿈치부분에 설치함이 바람직하다.

또한, 제2 보행 보조 로봇(200)의 고정밴드(210) 안쪽에는 마비된 다리에 전기자극을 인가하기 위한 전극패드(211)가 설치되어 있다.

도2는 제1 및 제2 서보모터(150,250)의 구동을 제어하기 위한 제어장치의 회로 블록도로서, 초기에 근전도형 퍼지 제어기(170)는 제1 보행 보조 로봇(100)의 근전도 센서(111)로부터 감지된 근전도 신호값을 인가받고, 또한 압력형 퍼지 제어기(171)은 압력 센서(162)로부터 딛는 압력값을 각각 입력받아 멤버쉽 함수를 설정한다.

즉, 퍼지 규칙에 따른 멤버쉽 함수를 설정하게 되는데, 이때, 근전도의 경우 근육의 팽창 정도가 "아주 작다", "작다", "보통이다", "크다", "아주 크다"의 5개 함수로 구성될 수 있으며, 압력의 경우도 근전도와 마찬가지로 "아주 작다", "작다", "보통이다", "크다", "아주 크다"의 5개 함수로 구성될 수 있다.

이렇게 멤버쉽 함수가 설정되면, 근전도형 퍼지 제어기(170) 및 압력형 퍼지 제어기(171)는 각각 입력되는 근전도 값 및 압력값의 영역을 이에 상응하는 멤버쉽 함수로 변환시킨 다음 퍼지화를 수행하게 된다. 즉, 입력되는 근전도 및 압력값을 적절한 퍼지적인 값으로 변환하여 각각 출력(f1,f2)하는 것이다.

근전도 값과 압력값을 적용하는 이유는 근전도와 발의 내딛는 압력은 함께 추진력을 의미하므로 사용자가 의도하는 보행에서는 꼭 필요한 것이라 할 수 있겠다.

또한 위치 및 속도형 퍼지 제어기(173,174)는 제1 서보모터(150)의 기준위상이 감산기(172)로 입력되어 제1 서보모터(150)로부터 출력되는 출력 위상과 감산됨으로써 출력되는 오차(e)를 입력받게 된다.

이러한 오차(e)는 위치 및 속도형 퍼지 제어기(173,174)로 입력되어 오차(e) 크기에 의한 멤버쉽 함수에 따라 위치 및 속도 제어를 통해 출력(f3,f4)이 발생한다.

이때, 위치형 퍼지 제어기(173)의 출력(f3)은 위상차 즉 오차가 클 때 큰값을 갖는 함수를 취하게 되고, 속도형 퍼지 제어기(174)의 출력(f4)은 오차가 작을 때 더 큰 값은 갖는 함수를 취하게 된다.

즉, 위치형 퍼지 제어기(173)는 도3에서 도시한 바와 같이 구성되는데, 제1가중치 처리기(181)에 의한 위치 가중치, 그리고 미분기(182) 및 제2가중치 처리기(183)에 의한 위치 가중치가 퍼지 제어기(184)로 입력되어 퍼지화된다.

이러한 퍼지 제어기(184)는 다음과 같이 동작한다.

먼저, 제어기 입력 변수의 값을 측정하여 입력 변수값의 영역을 이에 상응하는 멤버쉽 함수로 크기 변환시킨후 입력값의 퍼지화를 수행한다. 즉 입력 데이터를 적절한 퍼지적인 값으로 변환시킨다. 여기서 퍼지적인 값은 일반적으로 입력부 멤버쉽 함수내에서 정의된 퍼지 집합들의 라벨을 사용한다.

이와 같이 퍼지화 입력을 도입한후에는 지식 베이스에서 제어 대상에 대한 지식과 제어 목적이 기술된다. 지식 베이스는 구체적으로 데이터 베이스의 퍼지 제어 규칙부로 구성된다. 데이터 베이스는 퍼지 논리 제어에서의 퍼지 데이터를 조작하고 퍼지적 제어 규칙을 정의하는데 필요한 사항들을 정의하고 있다.

다음으로 퍼지 논리 제어를 실행하는데, 퍼지 관계와 퍼지 논리의 추론 규칙을 도입하여 인간의 의사 결정 방식을 묘사하여 퍼지 제어 입력을 구한다.

그리고 나서 출력 퍼지값을 실제 출력의 멤버쉽 함수에 맞추어 크기를 변환시키고, 출력의 비퍼지화를 수행한다. 즉, 계산된 퍼지값은 실제 제1 서보모터(150)의 제어신호로 사용할 수 없으므로 이를 명확한 비퍼지값으로 변환시킨다.

이상에서 설명한 바와 같이 퍼지 제어기(184)에서 출력되는 출력값은 제3가중치 처리기(185)에서 가중치가 곱해진후 출력된다.

또한, 속도형 퍼지 제어기(174)도 위치형 퍼지 제어기(173)의 구성과 동일하게 구성되어 가중치가 적용되어 퍼지 제어가 이루어진다.

이후, 근전도형 퍼지 제어기(170), 압력형 퍼지 제어기(171), 위치형 퍼지 제어기(173), 그리고 속도형 퍼지 제어기(174)로부터의 출력(f1,f2,f3,f4)은 가중치 합성기(175)에 입력되어 가중치가 곱해진 후 합해져 출력(u1)된다.

가중치 합성기(175)의 출력은 덧셈기(176)로 출력되어 신경망 제어기(177)의 출력(u2)과 합해져서 최종적으로 제1 서보모터(150)의 제어를 위한 출력(u)이 발생된다.

가중치 합성기(175)의 출력(u1)에 포함된 값은 비선형성을 가지고 있으므로, 즉, 사용자의 개개인의 보행 특성에 맞춘 값이 아니므로 신경망 제어기(177)에서는 가중치 합성기(175)의 출력(u1)을 인가받아 반복학습을 수행하게 된다.

이를 위하여 신경망 제어기(177)는 도4에서와 같이 4개의 입력층(i),3개의 은닉층(j), 3개의 출력층(k)으로 구성된 다중 퍼셉트론(Multilayer perceptron) 알고리즘을 사용한다.

입력층(i)의 각 유닛에 입력을 주면, 이 신호는 각 유닛에서 변환되어 은닉층(j)층에 전달되고, 최후에 출력층(k)에서 신호를 출력하게 된다. 이 출력값과 기대값을 비교하여 차이를 줄여나가는 방향으로 연결강도를 조절하고, 출력층(k)에서 역전파하여 입력층(i)에서는 이를 근거로 다시 자기층의 가중치(Wij)연결강도를 조정해나간다. 지도학습에서는 입력 및 원하는 출력패턴이 신경망에 제시된다. 신경망은 입력층(i)에 주어진 입력패턴이 출력층(j)에 전파되면서 변환된 출력패턴을 목표패턴과 비교한다.

신경망에서 출력된 패턴이 목표패턴과 일치하는 경우에는 학습이 일어나지 않는다. 그렇지 않은 경우는 얻어진 출력패턴과 목표패턴의 차이를 감소시키는 방향으로 웨이트들(Wij, Wjk)의 연결강도를 조절하여 학습을 한다.

신경망이 선형이 아닌 입출력함수를 갖는 유닛들로 이루어진 경우에 대한 일반화된 델타규칙을 사용한다.

일반화 델타 규칙에 의한 학습은 두 개의 순서에 의해 이루어진다고 볼 수 있다.

첫째, 입력을 신경망에 제시하면 이것이 신경망의 전방향으로 전파되어 출력을 낸다. 이 출력과 목표출력과의 차이에 미분계수를 곱하여 출력 유닛에 대한 오차를 계산한다.

둘째, 오차신호가 네트워크의 역방향으로 전파되어 가면서 각각의 유닛의 오차 신호가 계산되어, 이것을 바탕으로 연결강도를 수정한다. 출력함수는 미분 가능한 시그모이드 함수를 사용해서 출력값을 0∼1 값으로 정규화 시켰고, 실제 최소값이 아닌 지역적 최소값에 빠져 에러가 더이상 감소하지 않을 경우는 입력값과 가중치값을 다 리셋하여 처음부터 다시 학습하는 방법을 택했다.

그러므로, 신경망 제어기(177)는 이렇게 학습 결과에 의해 설정된 가중치에 의하여 제1 서보모터(150)의 위치 및 속도값을 입력받아 가중치를 적용하여 출력(u2)하며, 감산기(176)에서는 이러한 신경망 제어기(177)의 출력 및 가중치 합성기(175)의 출력(u1)을 인가받아 합하여 제1 서보모터(150)의 제어값(u)으로 출력하는 것이다.

이러한 과정은 정상적인 다리에 착용되는 제1 보행 보조 로봇(100)의 제1 서보모터(150)를 제어하는 구조이며, 제1 보행 보조 로봇(100)과 대칭되는 제2 보행 보조 로봇(200)은 제1 보행 보조 로봇(100)의 제어값(u)을 한 걸음 지연되도록 인가받게 되어 양족 보행이 가능하게 된다.

이를 위해 제어값(u)은 지연기(178)로 입력되어 한 걸음 동안의 시간을 지연시킨 후, 제2 보행 보조 로봇(200)에 설치된 제2 서보모터(250)에 인가함으로써 제1 서보모터(150)와 동일하게 구동된다.

보통 정상적인 사람의 경우 오른발의 보행 특성과 왼발의 보행 특성이 동일하거나 거의 유사하므로 정상적인 다리의 보행 특성으로 마비된 다리를 보행하도록 하는 것이다.

또한, 지연기(178)는 그 지연시간을 사용자에 의해 조절할 수 있도록 하여, 보행 속도를 조절하게 되는 것이다. 즉, 지연시간이 길면 천천히 걸을 수 있으며, 지연시간이 짧으면 빠른걸음이 되는 것이다.

그리고, 전기자극치료기(FES : Functional Electrical Simulator)(179)는 근전도 센서(111)로부터 획득된 근전도 신호를 입력받아 전기자극신호로 변환한 다음 증폭하고, 한 걸음에 해당하는 시간동안 지연시킨 다음 제2 보행 보조 로봇(200)에 설치된 전극패드(211)에 공급한다.

따라서, 마비된 다리에 정상적인 다리로부터 획득된 근전도 신호와 동일한 전기자극신호가 공급됨으로써 정상적인 양족 보행과 동시에 마비된 다리를 정상적인 다리의 보행 패턴으로 재활치료가 가능한 것이다.

100 - 정상다리에 착용되는 제1 보행 보조 로봇
111 - 근전도 센서 150 - 서보모터
170 - 근전도형 퍼지 제어기 171 - 압력형 퍼지 제어기
172 - 감산기 172 - 위치형 퍼지 제어기
174 - 가중치 합성기 175 - 덧셈기
176 - 신경망 제어기 177 - 신경망 제어기
178 - 지연기 179 - 전기자극치료기
200 - 마비된 다리에 착용되는 제2 보행 보조 로봇
211 - 전극패드 250 - 서보모터

Claims (2)

1. 인체의 하지에 착용하여 허벅지와 종아리 부위를 지지하도록 하는 상부 지지부와 하부 지지부를 구비하고, 상부 지지부와 하부 지지부 사이의 관절부위에 서보모터가 장착되어 상부 지지부와 하부 지지부를 움직여 보행이 가능하도록 하는 보행 보조 로봇을 이용한 재활 치료장치에 있어서,
   보행 보조 로봇은 편마비 환자의 정상적인 다리와 마비된 다리에 각각 착용되며,
   보행 보조 로봇의 제어장치는,
   정상적인 다리에서 근육의 근전도 신호값을 감지하는 근전도 센서;
   정상적인 다리의 발바닥 부위에 설치되어 딛는 압력을 감지하는 압력 센서;
   근전도 센서로부터 입력되는 근전도 신호값을 이용하여 퍼지 규칙에 따른 멤버쉽 함수를 생성한 다음 이를 퍼지화하는 근전도형 퍼지 제어기;
   압력 센서로부터 입력되는 압력 신호값을 이용하여 퍼지 규칙에 따른 멤버쉽 함수를 생성한 다음 이를 퍼지화하는 압력형 퍼지 제어기;
   기준위상으로부터 서보모터로부터 출력되는 출력 위상을 감산하여 오차값을 출력하는 감산기;
   감산기로부터 출력되는 오차의 크기에 의한 멤버쉽 함수에 따라 오차를 입력으로 위치 및 속도 제어를 퍼지화하는 위치 및 속도형 퍼지 제어기;
   근전도 퍼지 제어기, 압력형 퍼지 제어기, 위치 및 속도형 퍼지 제어기로부터 출력되는 제어 입력에 대해 가중치를 부여한 다음 이를 합성하여 출력하는 가중치 합성기;
   정상적인 다리에 착용된 보행 보조 로봇의 제1 서보모터로부터 감지되는 위치와 속도값이 가중치 합성기의 출력에 수렴하도록 반복학습을 수행하고, 반복학습된 결과에 의해 각 뉴런사이의 가중치를 설정하여 최적의 보행 모드를 설정한 다음, 이 설정된 가중치에 의해 제1 서보모터로부터 감지된 속도와 위치값의 에러가 최소가 되도록 제어하는 신경망 제어기;
   근전도 센서로부터 입력되는 근전도 신호값을 입력받아 이를 전기자극신호로 변환하여 한 걸음에 해당하는 시간동안 지연시킨 다음 마비된 마비된 다리에 공급하는 전기자극기;
   제1 서보모터로 입력되는 제어신호를 한 걸음에 해당하는 시간동안 지연시키는 지연기;
   지연기의 출력을 인가받아 구동하는 마비된 다리에 착용된 보행 보조 로봇의 제2 서보모터;로 구성됨을 특징으로 하는 보행 보조 로봇을 이용한 재활 치료장치
2. 제1항에 있어서, 지연기는 지연시간을 조절할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 보행 보조 로봇을 이용한 재활 치료장치

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