KR101785521B1 - 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법 및 장치 - Google Patents

가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법을 제공한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법은 가속도 센서가 부착된 신체 부위의 움직임에 대응되는 복수의 방향에 대한 가속도 데이터를 포함하는 복수의 제1 가속도정보와 상기 신체 부위에 연결되는 관절의 각도 데이터를 포함하는 각도정보를 수집하는 단계; 상기 복수의 제1 가속도정보 중에서 상기 각도정보와 소정의 임계치 이상의 상관관계를 갖는 적어도 하나의 제1 가속도정보인 적어도 하나의 선별가속도정보를 선별하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 선별가속도정보와 상기 각도정보를 분석하여, 상기 선별가속도정보와 상기 각도정보 간의 관계를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR JOINT ANGLE ESTIMATING USING AN ACCELERATION SENSOR}
본 발명은 가속도 센서를 이용하여 관절의 움직임 각도를 추정하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 특정한 신체 부위의 움직임에 대응되는 가속도정보와 관절의 각도정보간의 관계를 산출하고, 그 관계를 이용하여 가속도정보만으로 관절 각도를 추정하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
종래에는 자세 추정 기법으로 로봇 관절의 움직임 각도 추정이나 비행 물체의 기울기 감지 관측 기법 등이 연구되어 왔다. 이러한 종래의 각도 추정에 대한 연구에서는 주로 칼만필터(Kalman filter)가 사용되었는데, 주로 가속도 센서와 자이로 센서를 이용하여 각도를 추정한다. 그러나, 칼만필터를 이용하는 각도 추정 방법은 가속도 센서와 자이로 센서가 상호보완적인 방법으로 이용되기 때문에, 보행 시 허벅지의 움직임과 같은 특정한 자세의 변화와 관련되는 일부의 운동 가속도 성분만을 추출하는데 어려움이 있다.
한편, 보행과 같이 일정한 형태로 반복되는 신체의 움직임이 발생할 때, 이 움직임과 관련되는 가속도정보를 추출하여, 보행 시의 허벅지 각도를 추정하고자 하는 경우에, 기존의 칼만 필터를 이용한 각도 추정 기법이 아닌, 가속도 센서만으로 허벅지 각도를 추정할 수 있는 새로운 방법에 대한 필요성이 대두되고 있다.
관련 선행기술로는 대한민국 등록특허 제10-0528346호(발명의 명칭: 이동물체의 3차원 각도 추정 방법 및 시스템, 공개일자: 2005년 4월 6일)가 있다.
본 발명은 특정한 신체 부위에 부착된 가속도 센서를 이용하여 해당 신체 부위의 움직임에 대응되는 가속도정보와 관절의 각도정보 간의 관계를 산출하고, 그 관계를 이용하여 가속도정보만으로 관절 각도를 추정하는 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에서 제공하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법은 가속도 센서가 부착된 신체 부위의 움직임에 대응되는 복수의 방향에 대한 가속도 데이터를 포함하는 복수의 제1 가속도정보와 상기 신체 부위에 연결되는 관절의 각도 데이터를 포함하는 각도정보를 수집하는 단계; 상기 복수의 제1 가속도정보 중에서 상기 각도정보와 소정의 임계치 이상의 상관관계를 갖는 적어도 하나의 제1 가속도정보인 적어도 하나의 선별가속도정보를 선별하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 선별가속도정보와 상기 각도정보를 분석하여, 상기 선별가속도정보와 상기 각도정보 간의 관계를 결정하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 선별가속도정보와 상기 각도정보 간의 관계를 결정하는 단계는 상기 각도정보를 회귀계수, 오차항 및 상기 적어도 하나의 선별가속도정보를 이용하여 나타내는 회귀분석(regression analysis) 모델을 수립하는 단계; 상기 수립된 회귀분석 모델, 상기 선별가속도정보 및 상기 각도정보를 이용하여 상기 회귀계수 및 상기 오차항을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 회귀계수 및 상기 오차항을 이용하여 상기 선별가속도정보와 상기 각도정보간의 관계를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제1 가속도정보를 수집하는 단계는 상기 각각의 신체 부위의 움직임별로 상기 제1 가속도정보의 첨두치를 검출하는 단계; 및 상기 검출된 첨두치에 기초하여 설정된 양자화 레벨에 맞추어 상기 제1 가속도 정보를 조정하여 수집하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 사용자의 상기 신체 부위의 움직임에 대응되는 제2 가속도정보를 수집하는 단계; 및 상기 선별된 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계를 이용하여, 상기 제2 가속도정보에 대응되는 상기 관절의 각도를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 가속도 센서가 사용자의 허벅지에 부착되어 있을 때, 사용자의 보행 시 수집되는 상기 제2 가속도정보로부터 상기 허벅지의 움직임 각도를 산출할 수 있다.
바람직하게는, 상기 복수의 방향에 대한 가속도 데이터는 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도, 구면좌표계의 R, θ 및 Φ 값의 가속도, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 익스포넨셜함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 로그함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값 중에서 복수의 값을 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값은 상기 가속도 센서에 의해 측정된 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도에 차수가 5이며, 차단 주파수가 1Hz인 버터워스(Butterworth) 저역 통과 필터가 적용되어 고주파 잡음 성분이 제거된 값일 수 있다.
바람직하게는, 상기 가속도 센서는 단일 3축 가속도 센서일 수 있다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에서 제공하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 장치는 가속도 센서가 부착된 신체 부위의 움직임에 대응되는 복수의 방향에 대한 가속도 데이터를 포함하는 복수의 제1 가속도정보와 상기 신체 부위에 연결되는 관절의 각도 데이터를 포함하는 각도정보를 수집하는 데이터수집부; 상기 복수의 제1 가속도정보 중에서 상기 각도정보와 소정의 임계치 이상의 상관관계를 갖는 적어도 하나의 제1 가속도정보인 적어도 하나의 선별가속도정보를 선별하는 데이터선별부; 및 상기 적어도 하나의 선별가속도정보와 상기 각도정보를 분석하여, 상기 선별가속도정보와 상기 각도정보 간의 관계를 결정하는 데이터분석부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 데이터분석부는 상기 각도정보를 회귀계수, 오차항 및 상기 적어도 하나의 선별가속도정보를 이용하여 나타내는 회귀분석 모델을 수립하고, 상기 수립된 회귀분석 모델, 상기 선별가속도정보 및 상기 각도정보를 이용하여 상기 회귀계수 및 상기 오차항을 산출하고, 상기 산출된 회귀계수 및 상기 오차항을 이용하여 상기 선별가속도정보와 상기 각도정보간의 관계를 결정할 수 있다.
바람직하게는, 상기 데이터수집부는 상기 각각의 신체 부위의 움직임별로 상기 제1 가속도정보의 첨두치를 검출하고, 상기 검출된 첨두치에 기초하여 설정된 양자화 레벨에 맞추어 상기 제1 가속도정보를 조정하여 수집할 수 있다.
바람직하게는, 상기 데이터수집부가 사용자의 상기 신체 부위의 움직임에 대응되는 제2 가속도정보를 더 수집할 때, 상기 선별된 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계를 이용하여, 상기 제2 가속도정보에 대응되는 상기 관절의 각도를 산출하는 각도산출부를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 가속도 센서가 사용자의 허벅지에 부착되어 있을 때, 사용자의 보행 시 수집되는 상기 제2 가속도정보로부터 상기 허벅지의 움직임 각도를 산출할 수 있다.
바람직하게는, 상기 복수의 방향에 대한 가속도 데이터는 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도, 구면좌표계의 R, θ 및 Φ 값의 가속도, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 익스포넨셜함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 로그함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값 중에서 복수의 값을 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값은 상기 가속도 센서에 의해 측정된 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도에 차수가 5이며, 차단 주파수가 1Hz인 버터워스 저역 통과 필터가 적용되어 고주파 잡음 성분이 제거된 값일 수 있다.
바람직하게는, 상기 가속도 센서는 단일 3축 가속도 센서일 수 있다.
본 발명은 단일 또는 다중 회귀 분석 방법을 이용하여, 특정한 신체 부위의 움직임에 대한 가속도값과 관절 각도 간의 관계를 산출할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 특정한 신체 부위의 움직임에 대하여 산출된 가속도값과 관절 각도 간의 관계를 이용하여, 해당 신체 부위에 부착된 가속도 센서의 측정값만으로 관절의 움직임 각도를 추정할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법을 설명하기 위하여 도시한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계를 결정하는 방법을 설명하기 위하여 도시한 흐름도이다.
도 3a 내지 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 부위의 제1 가속도정보와 각도정보를 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 4a 내지 4f는 본 발명의 일 실시예에 따른 각도정보와 선별가속도정보의 상관관계를 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 5a 및 5b는 제1 가속도정보의 첨두치 검출에 대하여 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 6a 내지 6d는 제1 가속도정보의 첨두치를 검출하여, 양자화 레벨을 설정하고, 양자화하는 방법을 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 장치를 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법을 설명하기 위하여 도시한 흐름도이다.
단계 S110에서는, 관절 각도 추정 장치가 가속도 센서가 부착된 신체 부위의 움직임에 대응되는 복수의 방향에 대한 가속도 데이터를 포함하는 복수의 제1 가속도정보와 그 신체 부위에 연결되는 관절의 각도 데이터를 포함하는 각도정보를 수집한다.
여기서, 신체 부위는 허벅지, 팔 및 종아리 등과 같이 관절과 연결되어 움직일 수 있는 모든 부위가 될 수 있다. 또한, 본 발명에서의 신체 부위는 사람의 신체 부위로만 한정되지 않으며, 동물의 신체 부위나 로봇의 특정 부위를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명에 대한 이해를 돕기 위하여, 도 3a에 도시된 것과 같이, 사람이 허벅지에 가속도 센서(301)를 부착하고서 보행하여 움직이는 상황을 가정하여 본 발명을 설명할 것이며, 별도의 언급이 없는 경우 사람이 보행하는 상황임을 가정하여 이해해야 할 것이다. 또한, 가속도 센서의 X축 방향은 보행자의 정면 방향이고, Y축 방향은 지면의 방향이고, Z축 방향은 X축 및 Y축에 모두 수직인 방향이 되도록 설정된 것으로 가정한다.
예컨대, 사람이 허벅지에 가속도 센서를 부착하고 보행하는 경우, 허벅지는 3차원 상에서 움직이게 될 것이므로 가속도 센서를 이용하여 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축의 각 방향으로 복수의 가속도를 측정할 수 있다. 또한, 기울기 센서(orientation sensor 또는 tilt sensor)를 이용하여, 보행 시 앞으로 내딛기 위하여 들어올린 다리의 허벅지와 곧게 서있는 몸통이 이루고 있는 각도의 보각(supplementary angle)인 관절의 각도를 측정할 수 있다.
도 3b 및 도 3c를 참조하면, 이와 같은 방법으로 측정된 제1 가속도정보와 각도정보를 확인할 수 있다. 도 3b는 사람이 보행하면서 진행하는 X축 방향의 제1 가속도정보를 나타낸 그래프이며, 도 3c는 그 때의 허벅지의 각도정보를 나타낸 그래프이다.
이때, 제1 가속도정보 및 각도정보는 각각 측정된 시각 정보를 포함하여 수집될 수 있으며, 이 시각 정보는 추후 단계에서 제1 가속도정보 및 각도정보 간의 관계를 평가하여 결정하는데 이용될 수 있다.
또한, 제1 가속도정보는 각도정보와의 관계를 결정하기 위하여 측정되는 정보로써, 그 둘간의 관계가 결정되면 더 이상 제1 가속도정보는 측정되지 않을 수 있으며, 그 후로는 제2 가속도정보가 측정되어 그에 대응되는 각도정보가 기울기 센서 등이 사용되지 않고서 산출될 수 있다. 제2 가속도정보에 대하여는 다시 후술한다.
다른 실시예에서는, 복수의 방향에 대한 가속도 데이터는 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도, 구면좌표계의 R, θ 및 Φ 값의 가속도, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 익스포넨셜함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 로그함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값 중에서 복수의 값을 포함할 수 있다.
이때, 구면좌표계의 좌표(R, θ, Φ)는 직교좌표계의 좌표 (x, y, z)에 수학식 1 내지 3에 정의된 변환공식을 적용하여 계산할 수 있다.
Figure 112015116950934-pat00001
여기서, R은 원점으로부터의 좌표 (x, y, z)까지의 거리를 나타내고, x, y 및 z는 각각 X축, Y축 및 Z축 좌표값을 나타낸다.
Figure 112015116950934-pat00002
여기서, θ은 양의 방향의 Z축과 좌표 (x, y, z)이 이루는 각도(0에서 π의 범위)를 나타내고, z는 Z축 좌표값을 나타내고, R은 원점으로부터의 좌표 (x, y, z)까지의 거리를 나타낸다.
Figure 112015116950934-pat00003
여기서, Φ는 Z축을 축으로 하여 양의 방향의 X축과 좌표 (x, y, z)이 이루는 각도(0에서 2π의 범위)를 나타내고, y는 Y축 좌표값을 나타내고, x는 X축 좌표값을 나타낸다.
또한, 필요에 따라서 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도에 익스포넨셜함수(exponential function) 및 로그함수(log function)를 적용하여 사용할 수 있다. 이는, 측정되는 제1 가속도정보와 관절의 각도정보가 선형적인 관계가 아닌 로그함수 또는 익스포넨셜함수를 사용하여 설명할 수 있는 관계인 경우에 적용될 수 있다.
또한, 고주파 노이즈를 줄이기 위하여, 측정된 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도에 저역 통과 필터(low pass filter)를 적용하여 사용할 수 있다. 사람이 실제로 보행하는 상황을 가정할 때, 허벅지에 부착된 가속도 센서로부터 항상 일정한 제1 가속도정보가 측정되는 것은 기대할 수 없기 때문에, 일정하지 않으며 불필요한 동작에 대하여 저역 통과 필터를 적용하여 고주파 잡음을 줄일 수 있다.
또 다른 실시예에서는, 위에서 언급된 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값은 가속도 센서에 의해 측정된 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도에 차수가 5이며, 차단 주파수가 1Hz인 버터워스(Butterworth) 저역 통과 필터가 적용되어 고주파 잡음 성분이 제거된 값일 수 있다.
여기서, 버터워스 저역 통과 필터는 통과 대역인 저역에 대하여 플랫한 응답을 가지도록 하기 위하여 제작된 필터이다. 1Hz이하의 입력만을 통과시키도록 설계되었으며, 5차의 차수를 가지고 있어 우수한 저역 통과 특성을 가지며, 고주파 잡음을 제거할 수 있다.
또 다른 실시예에서는, 관절 각도 추정 장치가 제1 가속도정보의 첨두치를 검출하고, 그 검출된 첨두치에 기초하여 설정된 양자화 레벨에 맞추어 제1 가속도정보를 조정하여 수집할 수 있다.
이에 대한 설명은 도 5a 및 5b, 도 6a 내지 6d에 대한 설명에서 구체적으로 후술한다.
또 다른 실시예에서는, 신체 부위에 부착된 가속도 센서는 단일 3축 가속도 센서일 수 있다.
단일 3축 가속도 센서는 X축, Y축 및 Z축 방향의 3개 축에 대한 가속도를 모두 측정할 수 있는 단일 가속도 센서를 말한다. 이와 같이, 단일 3축 가속도 센서를 이용하여 관절 각도 추정 방법이 수행되는 경우, 별도의 기울기 센서나 복수의 가속도 센서를 이용할 필요 없이 하나의 단일 3축 가속도 센서만으로 관절의 각도를 추정해낼 수 있어, 관절 각도 추정 장치를 보다 작고 간단하게 제작할 수 있는 효과가 있다.
단계 S120에서는, 관절 각도 추정 장치가 복수의 제1 가속도정보 중에서 각도정보와 소정의 임계치 이상의 상관관계를 갖는 적어도 하나의 제1 가속도정보인 적어도 하나의 선별가속도정보를 선별한다.
예컨대, 제자리 보행 동작에 있어서, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도, 구면좌표계의 R, θ 및 Φ 값의 가속도, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 익스포넨셜함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 로그함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값 중에서 복수의 값을 제1 가속도정보로 수집할 수 있다.
그리고, 수집된 복수의 제1 가속도정보 중에서 각도정보와 선형적 관계를 가지고 있으며, 그 관계의 강도를 나타내는 상관 계수가 소정의 임계치 이상이 되는 것만을 별도로 선별하여 선별가속도정보로 지정할 수 있다.
예컨대, 아래의 표 1을 참조하면, 소정의 임계치를 0.8로 정하고, 상관계수의 절대값이 0.8보다 큰 데이터만을 별도로 선별가속도정보로 선별할 수 있다. 이 경우, X, Y, Z, Φ, X_Filtered 및 Y_Filtered의 6개의 제1 가속도정보가 선별가속도정보로 선별될 수 있다.
여기서, X_Filtered, Y_Filtered 및 Z_Filtered는 각각 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도에서 고주파 성분이 제거된 즉, 저역 통과 필터가 적용된 선별가속도정보를 의미한다. 또한, ex, ey 및 ez는 각각 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 익스포넨셜함수값을 갖는 선별가속도정보를 의미한다.
데이터 상관계수 데이터 상관계수
X 0.963
Figure 112015116950934-pat00004
 0.709
Y -0.870
Figure 112015116950934-pat00005
 0.366
Z 0.809
Figure 112015116950934-pat00006
 0.773
R 0.585 X_Filtered 0.952
θ 0.515 Y_Filtered -0.834
Φ 0.812 Z_Filtered 0.701
이때, 도 4a 내지 4f를 참조하면, X, Y, Z, Φ, X_Filtered 및 Y_Filtered의 6개의 선별가속도정보와 각도정보와의 상관관계에 대한 그래프를 확인할 수 있다. 도 4a는 X축 방향 선별가속도정보와 각도정보간의 상관관계, 도 4b는 Y축 방향 선별가속도정보와 각도정보간의 상관관계, 도 4c는 Z축 방향 선별가속도정보와 각도정보간의 상관관계, 도 4d는 Φ값의 선별가속도정보와 각도정보간의 상관관계, 도 4e는 저역 통과 필터가 적용된 X축 방향 선별가속도정보와 각도정보간의 상관관계, 도 4f는 저역 통과 필터가 적용된 Y축 방향 선별가속도정보와 각도정보간의 상관관계를 나타낸다. 여기서, 도 4a 내지 4f를 살펴보면, 각각의 선별가속도정보가 각도정보와 선형적인 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있다.
한편, 소정의 임계치 이상의 상관계수를 갖는 데이터만을 별도로 선별하는 것은 강한 상관관계를 가진 데이터를 이용하여 관절의 각도를 추정하는 경우 오차가 발생할 가능성을 보다 줄일 수 있기 때문이다.
마지막으로 단계 S130에서는, 관절 각도 추정 장치가 선별된 적어도 하나의 선별가속도정보와 각도정보를 분석하여, 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계를 결정한다.
예컨대, 가속도 센서가 부착된 특정 신체 부위(예, 허벅지)가 반복적으로 움직이면서, 복수의 선별가속도정보 및 각도정보가 수집될 수 있다. 또한, 이렇게 수집된 정보가 누적되면, 통계적인 방법에 의하여 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계를 결정할 수 있다.
다른 실시예에서는, 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계는 회귀분석 방법을 이용하여 결정될 수 있다.
이에 대한 설명은 도2에 대한 설명에서 구체적으로 후술한다.
또 다른 실시예에서는, 관절 각도 추정 장치가, 선별된 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계에 기초하여, 사용자의 동일한 신체 부위에 탑재된 가속도 센서로부터 측정된 제2 가속도정보에 대응되는 관절의 각도를 산출할 수 있다.
예컨대, 관절 각도 추정 장치를 개발하는 과정에서 선별가속도정보와 각도정보와의 관계가 결정되면, 그 결정된 관계가 관절 각도 추정 장치에 포함된 기억장치에 기록되어, 생산되고 일반 사용자에게 완제품으로 판매될 수 있다. 그리고, 관절 각도 추정 장치가 그 일반 사용자의 동일한 신체 부위의 움직임에 대응되는 제2 가속도정보를 수집하는 경우, 기울기 센서를 이용하지 않고도 기억장치에 기록된 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계를 이용하여 제2 가속도정보에 대응되는 관절의 각도를 산출할 수 있다.
따라서, 이 실시예에서 언급되는 사용자는 최초로 선별가속도정보와 각도정보와의 관계를 결정할 때, 가속도 센서를 특정 신체 부위에 부착한 사람과는 다른 사람일 수 있다.
이와 같이, 제1 가속도정보는 각도정보와의 관계를 결정하기 위하여 측정되는 정보이며, 제2 가속도정보는 선별가속도정보 및 각도정보 간의 관계가 결정된 이후에 관절 각도를 추정하기 위하여 측정되는 정보이다.
또 다른 실시예에서는, 가속도 센서가 사용자의 허벅지에 부착되어 있을 때, 관절 각도 추정 장치가 사용자의 보행 시 수집되는 제2 가속도정보로부터 허벅지의 움직임 각도를 산출할 수 있다.
즉, 선별가속도정보와 각도정보간의 관계가 이미 결정되어 있는 경우에, 사용자의 허벅지에 가속도 센서가 부착되어 제2 가속도정보가 수집되는 경우, 관절 각도 추정 장치가 그 제2 가속도정보에 대응되는 허벅지의 움직임 각도를 산출할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계를 결정하는 방법을 설명하기 위하여 도시한 흐름도이다.
단계 S210에서는, 관절 각도 추정 장치가 각도정보를 회귀계수, 오차항 및 적어도 하나의 선별가속도정보를 이용하여 나타내는 회귀분석(regression analysis) 모델을 수립한다.
이때, 회귀분석 모델은 아래의 수학식 4와 같은 형태로 표현될 수 있다.
여기서, n은 선별가속도정보 및 각도정보가 수집된 총 회수이고, K는 선별가속도정보의 총 개수이고, Yi는 i번째로 측정된 각도정보이고, α는 절편이 되는 회귀계수이고, βj는 j번째 선별가속도정보 Xji의 기울기를 나타내는 회귀계수이고, Xji는 i번째로 측정된 j번째 선별가속도정보이고, ei는 오차항을 나타낸다.
단계 S220에서는, 관절 각도 추정 장치가 그 수립된 회귀분석 모델, 선별가속도정보 및 각도정보를 이용하여 회귀계수 및 오차항을 산출한다.
예컨대, 통계적인 기법인 회귀분석(regression analysis) 방법을 적용하여, 수학식 4에 측정된 선별가속도정보 및 각도정보를 대입하고 회귀계수, 오차항의 값을 산출할 수 있다.
마지막으로 단계 S230에서는, 관절 각도 추정 장치가 그 산출된 회귀계수 및 오차항을 이용하여 선별가속도정보와 각도정보간의 관계를 결정한다.
예컨대, 관절 각도 추정 장치가 앞선 단계에서 산출된 회귀계수 및 오차항의 값을 수학식 4에 대입함으로써, 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계식을 완성하여 결정할 수 있다. 아울러, 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계를 결정된 이후로는 수학식 4를 이용하여 제2 가속도정보만으로 기울기 센서 등의 도움없이 각도정보를 산출할 수 있게 된다.
표 2를 참조하면, 제자리 보행 동작에 대한 다중회귀분석결과를 확인할 수 있다. 즉, X, Y, Z, Φ, X_Filtered 및 Y_Filtered의 총6개의 선별가속도정보와 각도정보와의 관계를 다중 회귀분석 방법을 적용하여 분석한 결과, 허벅지의 움직임 각도의 오차는 ±3.26°이며, 0.9923의 다중 상관계수를 얻은 것을 알 수 있다.
회귀분석 통계량 회귀분석 통계량
다중 상관계수 0.992337
결정계수 0.984734
조정된 결정계수 0.984683
표준 오차 3.257264
표 2에서, 다중 상관계수는 독립변수(선별가속도정보)와 종속변수(각도정보)간의 선형성의 정도를 나타내는 계수이고, 결정계수는 독립변수(선별가속도정보)가 종속변수(각도정보)를 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 계수이고, 표준오차는 추정된 종속변수(각도정보)의 표준편차를 나타낸다.
도 5a 및 5b는 제1 가속도정보의 첨두치 검출에 대하여 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
여기서, 도 5a는 보행자가 제자리 걷기를 하는 한 걸음 주기 동안 측정된 X축 방향 제1 가속도정보를 나타내는 도면이며, 도 5b는 보행자가 실제로 앞으로 전진하는 보행을 하는 한 걸음 주기 동안 측정된 X축 방향 제1 가속도정보를 나타내는 도면이다.
도 5a 및 5b를 참조하면, 보행자가 실제로 보행하는 환경에서는 제1 가속도정보에 노이즈가 많이 섞여 있어, 제자리 걷기를 할 때와 같이 가속도의 증감이 뚜렷한 제1 가속도정보를 수집할 수 없는 것을 알 수 있다. 따라서, 노이즈의 영향을 줄이기 위하여, 실제의 보행 동작에서는 측정된 제1 가속도정보의 최대값인 첨두치를 이용할 수 있다.
도 6a 내지 6d는 제1 가속도정보의 첨두치를 검출하여, 양자화 레벨을 설정하고, 양자화하는 방법을 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 6a는 보행동작에서 저역 통과 필터를 거친 X축 방향의 제1 가속도정보를 나타낸 그래프이며, 도 6b는 도 6a의 그래프에서 X축 방향의 제1 가속도정보의 첨두치를 검출한 결과를 삼각형의 표시를 이용하여 나타낸 그래프이고, 도 6c는 도 6b의 그래프에서 첨두치에 기초하여 결정된 양자화 레벨에 맞추어 양자화된 X축 방향의 제1 가속도정보를 1점 쇄선으로 나타낸 그래프이다.
바람직하게는, 양자화 레벨은 저역 통과 필터를 거치지 않은 제1 가속도정보의 경우 0.1m/s2, 저역 통과 필터를 거친 제1 가속도정보에 대해 1m/s2으로 설정될 수 있다.
이때, 제1 가속도정보에 대한 양자화는 아래의 수학식 5를 이용하여 수행될 수 있다.
Figure 112015116950934-pat00008
여기서,
Figure 112015116950934-pat00009
는 양자화된 제1 가속도정보이고,
Figure 112015116950934-pat00010
는 양자화되기 전의 제1 가속도정보이고, L은 양자화 레벨이다.
한편, 실제의 보행 동작에 대하여 X, Y, Z, R, Φ, X_Filtered, Y_Filtered, Z_Filtered, R_Filtered 및 Φ_Filtered 의 총10개의 선별가속도정보와 각도정보와의 관계를 다중 회귀분석 방법으로 분석한 결과는 표 3과 같으며, 도 6d는 이 분석된 관계를 이용하여 추정된 각도정보를 1점 쇄선으로 나타낸 그래프이다. 표 3을 참조하면, 다중 상관계수는 0.67로 양의 상관관계를 보였으며, 보행 시 허벅지의 추정 각도 오차는 ±7.36˚인 것을 알 수 있다
회귀분석 통계량 회귀분석 통계량
다중 상관계수 0.674665
결정계수 0.455173
조정된 결정계수 0.453209
표준 오차 7.364506
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 장치를 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 7을 살펴보면, 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 장치(700)는 데이터수집부(710), 데이터선별부(720) 및 데이터분석부(730)를 포함한다. 또한, 선택적으로 각도산출부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
데이터수집부(710)는 가속도 센서가 부착된 신체 부위의 움직임에 대응되는 복수의 방향에 대한 가속도 데이터를 포함하는 복수의 제1 가속도정보와 신체 부위에 연결되는 관절의 각도 데이터를 포함하는 각도정보를 수집한다.
다른 실시예에서는, 데이터수집부(710)는 각각의 신체 부위의 움직임별로 제1 가속도정보의 첨두치를 검출하고, 그 검출된 첨두치에 기초하여 설정된 양자화 레벨에 맞추어 제1 가속도 정보를 조정하여 수집할 수 있다.
또 다른 실시예에서는, 복수의 방향에 대한 가속도 데이터는 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도, 구면좌표계의 R, θ 및 Φ 값의 가속도, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 익스포넨셜함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 로그함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값 중에서 복수의 값을 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에서는, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값은 가속도 센서에 의해 측정된 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도에 차수가 5이며, 차단 주파수가 1Hz인 버터워스 저역 통과 필터가 적용되어 고주파 잡음 성분이 제거된 값일 수 있다.
또 다른 실시예에서는, 그 가속도 센서는 단일 3축 가속도 센서일 수 있다.
데이터선별부(720)는 복수의 제1 가속도정보 중에서 각도정보와 소정의 임계치 이상의 상관관계를 갖는 적어도 하나의 제1 가속도정보인 적어도 하나의 선별가속도정보를 선별한다.
마지막으로 데이터분석부(730)는 적어도 하나의 선별가속도정보와 각도정보를 분석하여, 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계를 결정한다.
다른 실시예에서는, 데이터분석부(730)는 각도정보를 회귀계수, 오차항 및 적어도 하나의 선별가속도정보를 이용하여 나타내는 회귀분석 모델을 수립하고, 그 수립된 회귀분석 모델, 선별가속도정보 및 각도정보를 이용하여 회귀계수 및 오차항을 산출하고, 그 산출된 회귀계수 및 오차항을 이용하여 선별가속도정보와 각도정보간의 관계를 결정할 수 있다.
각도산출부(미도시)는 선별된 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계를 이용하여, 제2 가속도정보에 대응되는 관절의 각도를 산출한다. 이때, 데이터수집부(710)가 사용자의 신체 부위의 움직임에 대응되는 제2 가속도정보를 더 수집한다.
다른 실시예에서는, 가속도 센서가 사용자의 허벅지에 부착되어 있을 때, 각도산출부가 사용자의 보행 시 수집되는 제2 가속도정보로부터 허벅지의 움직임 각도를 산출할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (16)

  1. 가속도 센서가 부착된 신체 부위의 움직임에 대응되는 복수의 방향에 대한 가속도 데이터를 포함하는 복수의 제1 가속도정보와 상기 신체 부위에 연결되는 관절의 각도 데이터를 포함하는 각도정보를 수집하는 단계;
    상기 복수의 제1 가속도정보를 상기 복수의 방향에 대한 가속도 데이터의 첨두치에 기초하여 양자화하는 단계;
    상기 복수의 제1 가속도정보 중에서 상기 각도정보와 소정의 임계치 이상의 상관관계를 갖는 적어도 하나의 제1 가속도정보인 적어도 하나의 선별가속도정보를 선별하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 선별가속도정보와 상기 각도정보를 분석하여, 상기 선별가속도정보와 상기 각도정보 간의 관계를 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 선별가속도정보와 상기 각도정보 간의 관계를 결정하는 단계는
    상기 각도정보를 회귀계수, 오차항 및 상기 적어도 하나의 선별가속도정보를 이용하여 나타내는 회귀분석(regression analysis) 모델을 수립하는 단계;
    상기 수립된 회귀분석 모델, 상기 선별가속도정보 및 상기 각도정보를 이용하여 상기 회귀계수 및 상기 오차항을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 회귀계수 및 상기 오차항을 이용하여 상기 선별가속도정보와 상기 각도정보간의 관계를 결정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 첨두치에 기초하여 양자화하는 단계는
    상기 신체 부위의 움직임 각각에 대응되는 상기 제1 가속도정보의 첨두치를 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 첨두치에 기초하여 설정된 양자화 레벨에 맞추어 상기 제1 가속도 정보를 조정하여 양자화하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    사용자의 상기 신체 부위의 움직임에 대응되는 제2 가속도정보를 수집하는 단계; 및
    상기 선별된 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계를 이용하여, 상기 제2 가속도정보에 대응되는 상기 관절의 각도를 산출하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 가속도 센서가 사용자의 허벅지에 부착되어 있을 때,
    사용자의 보행 시 수집되는 상기 제2 가속도정보로부터 상기 허벅지의 움직임 각도를 산출하는 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 방향에 대한 가속도 데이터는
    직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도, 구면좌표계의 R, θ 및 Φ 값의 가속도, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 익스포넨셜함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 로그함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값 중에서 복수의 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값은
    상기 가속도 센서에 의해 측정된 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도에 차수가 5이며, 차단 주파수가 1Hz인 버터워스(Butterworth) 저역 통과 필터가 적용되어 고주파 잡음 성분이 제거된 값인 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 가속도 센서는
    단일 3축 가속도 센서인 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 방법.
  9. 가속도 센서가 부착된 신체 부위의 움직임에 대응되는 복수의 방향에 대한 가속도 데이터를 포함하는 복수의 제1 가속도정보와 상기 신체 부위에 연결되는 관절의 각도 데이터를 포함하는 각도정보를 수집하고, 상기 복수의 제1 가속도정보를 상기 복수의 방향에 대한 가속도 데이터의 첨두치에 기초하여 양자화하는 데이터수집부;
    상기 복수의 제1 가속도정보 중에서 상기 각도정보와 소정의 임계치 이상의 상관관계를 갖는 적어도 하나의 제1 가속도정보인 적어도 하나의 선별가속도정보를 선별하는 데이터선별부; 및
    상기 적어도 하나의 선별가속도정보와 상기 각도정보를 분석하여, 상기 선별가속도정보와 상기 각도정보 간의 관계를 결정하는 데이터분석부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 데이터분석부는
    상기 각도정보를 회귀계수, 오차항 및 상기 적어도 하나의 선별가속도정보를 이용하여 나타내는 회귀분석 모델을 수립하고,
    상기 수립된 회귀분석 모델, 상기 선별가속도정보 및 상기 각도정보를 이용하여 상기 회귀계수 및 상기 오차항을 산출하고,
    상기 산출된 회귀계수 및 상기 오차항을 이용하여 상기 선별가속도정보와 상기 각도정보간의 관계를 결정하는 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 데이터수집부는
    상기 신체 부위의 움직임 각각에 대응되는 상기 제1 가속도정보의 첨두치를 검출하고, 상기 검출된 첨두치에 기초하여 설정된 양자화 레벨에 맞추어 상기 제1 가속도정보를 조정하여 수집하는 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 장치.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 데이터수집부가 사용자의 상기 신체 부위의 움직임에 대응되는 제2 가속도정보를 더 수집할 때,
    상기 선별된 선별가속도정보와 각도정보 간의 관계를 이용하여, 상기 제2 가속도정보에 대응되는 상기 관절의 각도를 산출하는 각도산출부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 가속도 센서가 사용자의 허벅지에 부착되어 있을 때,
    사용자의 보행 시 수집되는 상기 제2 가속도정보로부터 상기 허벅지의 움직임 각도를 산출하는 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 장치.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 복수의 방향에 대한 가속도 데이터는
    직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도, 구면좌표계의 R, θ 및 Φ 값의 가속도, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 익스포넨셜함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 로그함수값, 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값 중에서 복수의 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도의 고주파 성분이 제거된 값은
    상기 가속도 센서에 의해 측정된 직교좌표계의 X축, Y축 및 Z축 방향 가속도에 차수가 5이며, 차단 주파수가 1Hz인 버터워스 저역 통과 필터가 적용되어 고주파 잡음 성분이 제거된 값인 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 장치.
  16. 제9항에 있어서,
    상기 가속도 센서는
    단일 3축 가속도 센서인 것을 특징으로 하는 가속도 센서를 이용한 관절 각도 추정 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015062654A (ja) 2013-08-28 2015-04-09 日本電信電話株式会社 歩容推定装置とそのプログラム、転倒危険度算出装置とそのプログラム
JP2015066155A (ja) 2013-09-27 2015-04-13 花王株式会社 歩行特徴の解析方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015062654A (ja) 2013-08-28 2015-04-09 日本電信電話株式会社 歩容推定装置とそのプログラム、転倒危険度算出装置とそのプログラム
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