KR102483382B1 - 보행 보조 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

보행 보조 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예는 사용자의 발에 대한 상태 벡터 및 상기 상태 벡터에 대응되는 분산 행렬을 추정하고, 컨택 센서로부터 컨택 신호를 수신하는 경우, 상기 추정된 상태 벡터에 포함된 하나 이상의 추정값을 기초로 상기 컨택 센서의 확률을 조정하며, 상기 조정된 확률을 포함하는 측정 오차 행렬을 기초로 상기 추정된 상태 벡터 및 가속도 센서의 측정값 사이의 조합 비율을 계산하고, 상기 계산된 조합 비율을 기초로 상기 추정된 상태 벡터 및 추정된 상기 분산 행렬을 업데이트하고, 상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 업데이트된 분산 행렬을 기초로 상기 발이 지면에 착지(landing)했는지 여부를 결정하고, 상기 결정 결과를 기초로 보행 보조 장치의 동작 모드를 변경한다.

Description

보행 보조 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR WALKING ASSIST}
아래 실시예들은 보행 보조 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 관절에 문제가 있어서 이에 대한 고통과 불편을 호소하는 사람들이 증가하고 있고, 관절이 불편한 노인이나 환자들이 보행을 원활하게 할 수 있는 보행 보조 장치에 대한 관심이 높아지고 있다.
한국 등록특허공보 제10-1274114호(발명의 명칭: 보정된 발 압력 값을 이용한 자세분석 시스템 및 방법, 출원인: 한국전자통신연구원)
일 측에 따른 보행 보조 방법은 사용자의 발에 대한 상태 벡터 및 상기 상태 벡터에 대응되는 분산 행렬을 추정하는 단계; 컨택 센서로부터 컨택 신호를 수신하는 경우, 상기 추정된 상태 벡터에 포함된 하나 이상의 추정값을 기초로 상기 컨택 센서의 확률을 조정하는 단계; 상기 조정된 확률을 포함하는 측정 오차 행렬을 기초로 상기 추정된 상태 벡터 및 가속도 센서의 측정값의 조합 비율을 계산하는 단계; 상기 계산된 조합 비율을 기초로 상기 추정된 상태 벡터 및 상기 추정된 분산 행렬을 업데이트하는 단계; 상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 업데이트된 분산 행렬을 기초로 상기 발이 지면에 착지(landing)했는지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 결정 결과를 기초로 보행 보조 장치의 동작 모드를 변경하는 단계를 포함한다.
상기 컨택 센서의 확률을 조정하는 단계는 상기 추정된 상태 벡터에 포함된 추정값들 중 상기 발의 제1 방향 및 제2 방향 각각으로의 속도에 대한 추정값을 기초로 연산을 수행하는 단계; 상기 연산 결과를 제1 오차 분산에 적용하는 단계; 및 상기 컨택 센서의 확률을 상기 적용 결과로 변경하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 변경된 확률은 상기 변경 전 확률보다 작을 수 있다.
상기 컨택 센서의 확률이 변경된 후 상기 컨택 센서로부터 상기 컨택 신호를 수신하지 않는 경우, 상기 변경된 확률을 제2 오차 분산으로 변경하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 발이 지면에 착지했는지 여부를 결정하는 단계는 상기 업데이트된 상태 벡터에 포함된 추정값들 중 상기 발의 속도에 대한 추정값이 임계 속도값 미만이고 상기 업데이트된 분산 행렬에 포함된 확률들 중 상기 속도에 대한 추정값의 확률이 임계 확률 미만인 경우, 상기 발이 상기 지면에 착지한 것으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추정된 상태 벡터는 상기 발의 제1 방향 및 제2 방향 각각으로의 속도, 상기 발의 상기 제1 방향 및 상기 제2 방향 각각으로의 가속도, 상기 발이 상기 지면과 이루는 각도, 및 상기 발의 각속도 각각에 대한 추정값을 포함하고, 상기 업데이트된 상태 벡터는 상기 각 추정값의 업데이트 결과를 포함할 수 있다.
상기 추정된 분산 행렬은 상기 추정된 상태 벡터 내의 추정값들 각각의 추정 오차 공분산(covariance)을 포함하고, 상기 업데이트된 분산 행렬은 상기 각 추정 오차 공분산의 업데이트 결과를 포함할 수 있다.
상기 각 추정 오차 공분산은 대응 추정값의 신뢰도를 나타낼 수 있다.
상기 측정 오차 행렬은 상기 발의 제1 방향 및 제2 방향 각각으로의 가속도 측정의 정확도와 관련된 측정 오차 분산과 상기 발의 각속도 측정의 정확도와 관련된 측정 오차 분산을 더 포함할 수 있다.
상기 컨택 신호는 상기 컨택 센서에 가해진 압력에 의해 발생할 수 있다.
기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램은 하드웨어와 결합하여 전술한 방법을 실행할 수 있다.
일 측에 따른 보행 보조 장치는 하나 이상의 컨택 센서; 가속도 센서; 및 사용자의 발에 대한 상태 벡터 및 상기 상태 벡터에 대응되는 분산 행렬을 추정하고, 상기 컨택 센서로부터 컨택 신호를 수신하는 경우, 상기 추정된 상태 벡터에 포함된 하나 이상의 추정값을 기초로 상기 컨택 센서의 확률을 조정하며, 상기 조정된 확률을 포함하는 측정 오차 행렬을 기초로 상기 추정된 상태 벡터 및 가속도 센서의 측정값의 조합 비율을 계산하고, 상기 계산된 조합 비율을 기초로 상기 추정된 상태 벡터 및 상기 추정된 분산 행렬을 업데이트하고, 상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 업데이트된 분산 행렬을 기초로 상기 발이 지면에 착지(landing)했는지 여부를 결정하고, 상기 결정 결과를 기초로 보행 보조 장치의 동작 모드를 변경하는 컨트롤러를 포함한다.
상기 컨트롤러는 상기 추정된 상태 벡터에 포함된 추정값들 중 상기 발의 제1 방향 및 제2 방향 각각으로의 속도에 대한 추정값을 기초로 연산을 수행하고, 상기 연산 결과를 제1 오차 분산에 적용하며, 상기 컨택 센서의 확률을 상기 적용 결과로 변경할 수 있다.
상기 변경된 확률은 상기 변경 전 확률보다 작을 수 있다.
상기 컨트롤러는 상기 컨택 센서의 확률이 변경된 후 상기 컨택 센서로부터 상기 컨택 신호를 수신하지 않는 경우, 상기 변경된 확률을 제2 오차 분산으로 변경할 수 있다.
상기 컨트롤러는 상기 업데이트된 상태 벡터에 포함된 추정값들 중 상기 발의 속도에 대한 추정값이 임계 속도값 미만이고 상기 업데이트된 분산 행렬에 포함된 확률들 중 상기 속도에 대한 추정값의 확률이 임계 확률 미만인 경우, 상기 발이 상기 지면에 착지한 것으로 결정할 수 있다.
상기 추정된 상태 벡터는 상기 발의 제1 방향 및 제2 방향 각각으로의 속도, 상기 발의 상기 제1 방향 및 상기 제2 방향 각각으로의 가속도, 상기 발이 상기 지면과 이루는 각도, 및 상기 발의 각속도 각각에 대한 추정값을 포함하고, 상기 업데이트된 상태 벡터는 상기 각 추정값의 업데이트 결과를 포함할 수 있다.
상기 추정된 분산 행렬은 상기 추정된 상태 벡터 내의 추정값들 각각의 추정 오차 공분산(covariance)을 포함하고, 상기 업데이트된 분산 행렬은 상기 각 추정 오차 공분산의 업데이트 결과를 포함할 수 있다.
상기 각 추정 오차 공분산은 대응 추정값의 신뢰도를 나타낼 수 있다.
상기 측정 오차 행렬은 상기 발의 제1 방향 및 제2 방향 각각으로의 가속도 측정의 정확도와 관련된 측정 오차 분산과 상기 발의 각속도 측정의 정확도와 관련된 오차 분산을 더 포함할 수 있다.
상기 컨택 신호는 상기 컨택 센서에 가해진 압력에 의해 발생할 수 있다.
상기 가속도 센서는 상기 발의 가속도 및 각속도를 측정할 수 있다.
도 1 내지 도 3은 일 실시예에 따른 보행 보조 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 내지 도 4b는 일 실시예에 따른 보행 보조 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 추정 오차 공분산의 변화를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 보행 보조 장치의 동작의 다른 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 보행 보조 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 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 실시예가 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 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1 내지 도 3은 일 실시예에 따른 보행 보조 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 보행 보조 장치(100)는 복수의 센서들(110 내지 130), 컨트롤러(140), 및 구동기(150)를 포함한다.
보행 보조 장치(100)는 사용자에 착용되어 사용자의 운동 또는 보행을 보조한다. 도 2 및 도 3에 도시된 예와 같이, 보행 보조 장치(100)는 사용자의 발목(ankle)에 착용되어 사용자의 보행 또는 발목의 운동을 보조할 수 있다. 이에 제한되지 않고, 보행 보조 장치(100)는 사용자의 손목, 팔꿈치, 어깨 등 상체의 다른 부분이나, 무릎, 고관절 등의 하체의 다른 부분을 보조할 수 있다. 이하, 보행 보조 장치(100)가 보행 또는 발목의 운동을 보조하는 경우에 대하여 예시적으로 설명하기로 한다.
센서(110) 및 센서(120) 각각은 자신에 대한 컨택(contact)을 감지하여 컨택 신호를 컨트롤러(140)로 전송한다. 일례로, 센서(110)는 컨택 센서(예를 들어, FSR(Force Sensitive Resistor) 센서)일 수 있고, 도 3에 도시된 예와 같이 보행 보조 장치(100)의 풋 프레임(210)의 바닥의 일측(예를 들어, toe 부분)에 위치할 수 있으며, 센서(110)에 압력이 가해지면 컨택 신호를 컨트롤러(140)로 전송할 수 있다. 센서(120)는 컨택 센서일 수 있고, 도 3에 도시된 예와 같이 풋 프레임(210)의 바닥의 다른 일측(예를 들어, heel 부분)에 위치할 수 있으며, 센서(120)에 압력이 가해지면 컨택 신호를 컨트롤러(140)로 전송할 수 있다. 전술한 센서들(110 및 120) 각각의 위치, 개수, 및 종류는 예시적인 사항일 뿐, 전술한 사항으로 제한되지 않는다.
센서(130)는 발의 가속도 및 각속도를 측정하고, 측정값들을 컨트롤러(140)로 전송한다. 도 2 및 도 3을 참조하면, 센서(130)는 발등에 위치할 수 있다. 다른 일례로, 센서(130)는 발목을 감싸는 부분(220)에 부착될 수 있다. 센서(130)는, 예를 들어, IMU(Inertial measurement units) 센서일 수 있다. 센서(130)의 위치, 개수, 및 종류는 예시적인 사항일 뿐, 전술한 사항으로 제한되지 않는다.
컨트롤러(140)는 필터를 기초로 발에 대한 상태 벡터와 해당 상태 벡터에 대응되는 분산 행렬의 추정(estimation), 확률 조정, 및 추정된 상태 벡터와 분산 행렬의 업데이트를 수행한다. 여기서, 필터는 선형 필터, 칼만 필터(Kalman Filter), 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter), 또는 파티클(particle) 필터일 수 있다. 추정, 확률 조정, 및 업데이트에 대해선 도 4a를 통해 후술한다.
컨트롤러(140)는 업데이트된 상태 벡터 및 업데이트된 분산 행렬을 기초로 사용자의 발이 지면에 착지(landing)하였는지 여부를 결정하고, 이러한 결정을 기초로 보행 보조 장치(100)의 동작 모드를 변경한다. 이로 인해, 보행 보조 장치(100)의 착지 인식률이 향상될 수 있고, 발목 보조의 토크 인가 시점이 보다 정확할 수 있다. 일례로, 컨트롤러(140)는 사용자의 발이 지면에 착지하였다고 결정하면, 보행 보조 장치(100)의 현재 동작 모드인 스윙(swing) 모드를 스탠스(stance) 모드로 변경할 수 있다. 컨트롤러(140)는 스탠스 모드에서 구동기(150)를 제어하여 보행 보조 장치(100)가 지면을 밀어주는 push off 동작을 수행할 수 있게 한다. 컨트롤러(140)는 사용자의 발이 지면에 착지하지 않았다고 결정하면, 현재 동작 모드인 스윙 모드를 유지하고, 구동기(150)를 제어하여 보행 보조 장치(100)가 사용자의 dorsi flexion 운동을 보조할 수 있게 한다.
도 4a 내지 도 4b는 일 실시예에 따른 보행 보조 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a를 참조하면, 사용자의 발이 도시된다. 도 4a에 도시된 예에서, 사용자는 발에 보행 보조 장치(100)를 착용하고 있다고 하자. 이 경우, 지점(410)은 도 3에 일례로 도시된 센서(110)의 위치에 대응될 수 있고, 지점(420)은 도 3에 일례로 도시된 센서(120)의 위치에 대응될 수 있으며, 지점(430)은 센서(130)의 위치에 대응될 수 있다.
보행 보조 장치(100)의 동작에 대한 설명에 앞서, 보행 보조 장치(100)의 변수들을 아래 표 1 및 2를 참조하여 설명한다.
상태 변수 의미
Figure 112017113564619-pat00001
 발(또는 지점(430))의 x축 방향으로의 속도
Figure 112017113564619-pat00002
 발(또는 지점(430))의 x축 방향으로의 가속도
Figure 112017113564619-pat00003
 발(또는 지점(430))의 y축 방향으로의 속도
Figure 112017113564619-pat00004
 발(또는 지점(430))의 y축 방향으로의 가속도
Figure 112017113564619-pat00005
 발(또는 지점(430))과 지면이 이루는 각도
Figure 112017113564619-pat00006
 발(또는 지점(430))의 각속도
측정(또는 관측) 변수 의미
Figure 112017113564619-pat00007
 발(또는 지점(430))의 x축 방향으로의 가속도
Figure 112017113564619-pat00008
 발(또는 지점(430))의 y축 방향으로의 가속도
Figure 112017113564619-pat00009
 발(또는 지점(430))의 각속도
d1 발의 제1 지점(410)의 속도
d2 발의 제2 지점(420)의 속도
표 1의 상태 변수들은 컨트롤러(140)의 추정 대상에 해당하고, 표 2의 측정 변수들은 센서들(110 내지 130) 중 적어도 하나의 측정(또는 관측) 대상에 해당한다.
상태 변수들과 측정 변수들은 아래의 수학식 1의 관계를 갖는다.
[수학식 1]
Figure 112017113564619-pat00010
후술하겠지만, 위의 수학식 1의 관계식들을 통해 도출된 함수 h는 업데이트 과정에서 이용될 수 있다.
이하, 추정, 확률 조정, 및 업데이트 각각에 대해 설명한다.
<추정>
컨트롤러(140)는 사용자의 발에 대한 상태 벡터 및 상태 벡터에 대응되는 분산 행렬을 추정(또는 예측)한다. 여기서, 추정된 상태 벡터는 표 1을 통해 설명한 상태 변수들 각각의 추정값을 포함할 수 있고, 추정된 분산 행렬은 상태 변수들 각각의 추정값의 신뢰도를 나타내는 확률을 포함할 수 있다. 다시 말해, 컨트롤러(140)는 상태 변수들 및 각 상태 변수의 확률을 추정할 수 있다. 일례로, 컨트롤러(140)는 시점 k-1에서의 상태 벡터
Figure 112017113564619-pat00011
를 기초로 시점 k에서의 발에 대한 상태 벡터
Figure 112017113564619-pat00012
를 추정할 수 있고, 시점 k-1에서의 분산 행렬
Figure 112017113564619-pat00013
를 기초로 시점 k에서의 분산 행렬
Figure 112017113564619-pat00014
를 추정할 수 있다. 이러한 추정은, 예를 들어, 아래 수학식 2로 표현될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112017113564619-pat00015
수학식 2에서,
Figure 112017113564619-pat00016
로 표현될 수 있다. 또한, 수학식 2에서,
Figure 112017113564619-pat00017
는 상태 천이(state transition) 행렬을 나타내고, Q는 오차 또는 노이즈를 나타낸다.
Figure 112017113564619-pat00018
는
Figure 112017113564619-pat00019
에 포함된 추정값들 각각의 확률을 포함한다. 이러한 확률은 추정값의 신뢰도 또는 불확실성을 나타내는 추정 오차 공분산으로 달리 표현될 수 있다. 일례로,
Figure 112017113564619-pat00020
에 포함된
Figure 112017113564619-pat00021
의 확률(또는 추정 오차 공분산)이 작으면,
Figure 112017113564619-pat00022
의 불확실성이 낮다는 것 또는
Figure 112017113564619-pat00023
의 신뢰도가 높다는 것을 의미할 수 있다.
<확률 조정>
컨트롤러(140)는 전술한 추정 동작을 수행하는 동안 센서(110) 및/또는 센서(120)로부터 컨택 신호를 수신할 수 있다. 이 경우, 컨트롤러(140)는 추정된 상태 벡터에 포함된 하나 이상의 추정값을 기초로 센서(110) 및/또는 센서(120)의 확률을 조정한다. 여기서, 센서(110) 및 센서(120) 각각의 확률은 센서(110) 및 센서(120) 각각의 정확도와 관련되는데, 이에 대해선 아래 수학식 3을 통해 후술한다. 일례로, 컨트롤러(140)는 시점 k에서 센서(110)로부터 컨택 신호를 수신하면,
Figure 112017113564619-pat00024
에 포함된
Figure 112017113564619-pat00025
및
Figure 112017113564619-pat00026
을 기초로 연산을 수행할 수 있고, 연산 결과를 센서(110)에 대해 미리 정해져 있는 제1 오차 분산에 적용(또는 반영)할 수 있다. 컨트롤러(140)는 연산 결과가 적용된 제1 오차 분산을 센서(110)의 확률로 조정(또는 변경)할 수 있다. 이와 유사한 방식으로, 컨트롤러(140)는 시점 k에서 센서(120)로부터 컨택 신호를 수신하면, 센서(120)의 확률을 조정할 수 있다. 이러한 확률 조정은, 예를 들어, 아래 수학식 3으로 표현될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112017113564619-pat00027
수학식 3에서
Figure 112017113564619-pat00028
은 센서(110)의 확률을 나타내고,
Figure 112017113564619-pat00029
는 센서(120)의 확률을 나타낸다. 달리 표현하면,
Figure 112017113564619-pat00030
은 센서(110)(또는 표 2를 통해 설명한 측정 변수 d1)의 부정확도를 의미하는 측정 오차 분산을 나타낼 수 있고,
Figure 112017113564619-pat00031
는 센서(120)(또는 표 2를 통해 설명한 측정 변수 d2)의 부정확도를 의미하는 측정 오차 분산을 나타낼 수 있다. 여기서, 측정 오차 분산이 클수록 정확도가 낮다는 것을 의미한다. 또한, 수학식 3에서
Figure 112017113564619-pat00032
는 제1 오차 분산을 나타내고,
Figure 112017113564619-pat00033
는 센서(110) 및 센서(120) 각각에 대해 미리 설정되어 있는 제2 오차 분산으로,
Figure 112017113564619-pat00034
보다 크다.
위의 수학식 3에 따른 일례로, 센서(110) 및 센서(120) 각각으로부터 컨택 신호가 없는 경우,
Figure 112017113564619-pat00035
및
Figure 112017113564619-pat00036
각각은
Figure 112017113564619-pat00037
이다. 컨트롤러(140)가 센서(110) 및 센서(120) 각각으로부터 컨택 신호를 수신하는 경우,
Figure 112017113564619-pat00038
을
Figure 112017113564619-pat00039
에서
Figure 112017113564619-pat00040
로 조정할 수 있고,
Figure 112017113564619-pat00041
를
Figure 112017113564619-pat00042
에서
Figure 112017113564619-pat00043
로 조정할 수 있다.
Figure 112017113564619-pat00044
는
Figure 112017113564619-pat00045
에 비해 작으므로, 센서(110) 및 센서(120) 각각으로부터 컨택이 인지되면,
Figure 112017113564619-pat00046
및
Figure 112017113564619-pat00047
가 낮게 조정된다.
컨트롤러(140)는 조정된 확률을 포함하는 측정 오차 행렬을 생성한다.
Figure 112017113564619-pat00048
및
Figure 112017113564619-pat00049
모두 조정되면, 측정 오차 행렬은 조정된
Figure 112017113564619-pat00050
및
Figure 112017113564619-pat00051
을 포함한다. 아래 수학식 4는 측정 오차 행렬의 일례를 보여준다.
[수학식 4]
Figure 112017113564619-pat00052
, 여기서,
Figure 112017113564619-pat00053
수학식 4에서,
Figure 112017113564619-pat00054
는 측정 오차 행렬을 나타낸다.
또한, 수학식 4에서, 측정 오차 행렬은 센서(130)의 측정 정확도와 관련된 확률들(또는 측정 오차 분산들)을 나타내는
Figure 112017113564619-pat00055
,
Figure 112017113564619-pat00056
, 및
Figure 112017113564619-pat00057
를 포함할 수 있다.
Figure 112017113564619-pat00058
,
Figure 112017113564619-pat00059
, 및
Figure 112017113564619-pat00060
각각에 대해 구체적으로 설명하면,
Figure 112017113564619-pat00061
는 표 2를 통해 설명한 측정 변수
Figure 112017113564619-pat00062
에 대한 센서(130)의 측정 정확도를 의미할 수 있고,
Figure 112017113564619-pat00063
는 측정 변수
Figure 112017113564619-pat00064
에 대한 센서(130)의 측정 정확도를 의미할 수 있으며,
Figure 112017113564619-pat00065
는 측정 변수
Figure 112017113564619-pat00066
에 대한 센서(130)의 측정 정확도를 의미할 수 있다.
위의 수학식 4에서,
Figure 112017113564619-pat00067
,
Figure 112017113564619-pat00068
, 및
Figure 112017113564619-pat00069
각각에 설정된
Figure 112017113564619-pat00070
,
Figure 112017113564619-pat00071
, 및
Figure 112017113564619-pat00072
는 상수(constant)를 나타낸다.
<업데이트>
컨트롤러(140)는 측정 오차 행렬
Figure 112017113564619-pat00073
를 기초로
Figure 112017113564619-pat00074
와 센서(130)의 측정값의 조합 비율을 계산한다. 일례로, 컨트롤러(140)는 아래 수학식 4를 이용하여 시점 k에서의 조합 비율
Figure 112017113564619-pat00075
을 계산할 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112017113564619-pat00076
수학식 5에서
Figure 112017113564619-pat00077
는 시점 k에서의 측정(또는 관측) 행렬을 나타내고,
Figure 112017113564619-pat00078
에 따라 계산될 수 있다. 여기서, 함수 h는 전술한 수학식 1의 관계식을 통해 도출될 수 있다.
조합 비율은
Figure 112017113564619-pat00079
를 업데이트하는 과정에서
Figure 112017113564619-pat00080
및 측정값이 어느 정도 반영되는지를 나타낸다. 조합 비율이 크다면,
Figure 112017113564619-pat00081
를 업데이트하는 과정에서 측정값의 반영 비율이 감소하고,
Figure 112017113564619-pat00082
의 반영 비율은 증가한다. 조합 비율은 칼만 필터의 최적 게인으로 달리 표현될 수 있다.
컨트롤러(140)는 계산된 조합 비율을 기초로 상태 벡터
Figure 112017113564619-pat00083
와 분산 행렬
Figure 112017113564619-pat00084
를 업데이트한다. 일례로, 컨트롤러(140)는 아래 수학식 7을 이용하여
Figure 112017113564619-pat00085
와
Figure 112017113564619-pat00086
를 업데이트한다.
[수학식 7]
Figure 112017113564619-pat00087
수학식 7에서,
Figure 112017113564619-pat00088
는
Figure 112017113564619-pat00089
의 업데이트 결과를 나타내고,
Figure 112017113564619-pat00090
는
Figure 112017113564619-pat00091
의 업데이트 결과를 나타낸다. 다시 말해,
Figure 112017113564619-pat00092
는 업데이트된 추정값들을 포함하고,
Figure 112017113564619-pat00093
로 표현될 수 있다.
Figure 112017113564619-pat00094
는 업데이트된 확률들을 포함한다. 여기서, 업데이트된 확률들 각각은 업데이트된 추정값들 각각의 신뢰도 또는 불확실성을 나타낼 수 있다. 이러한 신뢰도 또는 불확실성은 사용자의 보행 동안에 변화하는데, 이에 대해선 도 5를 통해 후술한다.
또한, 수학식 7에서,
Figure 112017113564619-pat00095
는 시점 k에서 센서(130)가 표 2를 통해 설명한 관측 변수를 측정한 결과를 포함한다. 일례로,
Figure 112017113564619-pat00096
와 같이,
Figure 112017113564619-pat00097
는 센서(130)가 발의 x축 방향으로의 가속도, 발의 y축 방향으로의 가속도, 및 발의 각속도 각각을 측정한 결과를 포함할 수 있다.
<지면 접촉 결정>
컨트롤러(140)는 업데이트된 상태 벡터
Figure 112017113564619-pat00098
및 업데이트된 분산 행렬
Figure 112017113564619-pat00099
를 기초로 사용자의 발이 지면에 착지했는지 여부를 결정한다. 일례로, 컨트롤러(140)는
Figure 112017113564619-pat00100
내의 업데이트된 추정값들 중 발의 속도에 대한 추정값(예를 들어,
Figure 112017113564619-pat00101
)이 임계 속도값 미만이고
Figure 112017113564619-pat00102
에 포함된 확률들 중 발의 속도에 대한 추정값의 확률(예를 들어,
Figure 112017113564619-pat00103
의 확률)이 임계 확률 미만이면, 사용자의 발이 지면에 착지한 것으로 결정할 수 있다. 컨트롤러(140)는 사용자의 발이 지면에 착지한 것으로 결정하면, 보행 보조 장치(100)의 동작 모드를 스탠스 모드로 변경할 수 있다.
컨트롤러(140)는 전술한 추정, 확률 조정, 업데이트, 및 지면 접촉 결정을 사용자의 보행 동안 반복적으로 수행할 수 있다.
경우에 따라, 보행 보조 장치(100)를 착용한 사용자가 신발(440)을 신고 보행하면, 신발이 센서(110) 및/또는 센서(120)를 누르는 상황이 발생할 수 있다. 일례로, 도 4b에 도시된 예와 같이, 보행 동안에 모멘트(moment)가 발생할 수 있고, 이러한 모멘트에 의해 신발(440)이 센서(110) 및/또는 센서(120)를 누를 수 있다. 이 경우, 센서(110) 및/또는 센서(120)는 컨택 신호를 컨트롤러(140)로 전송할 수 있다. 다시 말해, 착지에 의한 컨택이 아닌 신발(440) 등 물체에 의한 컨택에 의해 컨택 신호가 발생할 수 있다. 이 때, 컨택 신호에만 의존하여 사용자의 발이 지면에 착지한 것으로 결정된다면, 보행 보조 장치(100)는 동작 모드를 스윙 모드에서 스탠스 모드로 변경할 수 있다. 다시 말해, 부정확한 착지 인식으로 인해 보행 보조 장치(100)의 오작동이 발생할 수 있다. 일 실시예에 따른 컨트롤러(140)는 센서(110) 및/또는 센서(120)로부터 컨택 신호를 수신하면 전술한 확률 조정, 업데이트, 및 지면 접촉 결정 과정을 수행하여, 보다 정확도 높은 착지 인식을 수행할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 추정 오차 공분산의 변화를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 보행 상태들(510 내지 540)이 도시된다.
보행 상태들(510 내지 540) 각각에서 원은 상태 변수의 추정값의 신뢰도 또는 불확실성을 나타내는 추정 오차 공분산을 표현한 것이다. 다시 말해, 원은 분산 행렬
Figure 112017113564619-pat00104
내의 확률을 시각적으로 표현한 것이다.
제1 상태(510) 및 제2 상태(520)를 거쳐 제3 상태(530)로 갈수록 지점들(410 내지 430) 각각의 원의 반경은 점점 커진다. 다시 말해, 제1 상태(510) 및 제2 상태(520)를 거쳐 제3 상태(530)로 갈수록 상태 변수들 각각의 추정값의 추정 오차 공분산은 누적되는데, 이러한 누적에 의해 상태 변수들 각각의 추정값의 불확실성은 증가하게 되고, 이러한 증가를 원의 반경이 커지는 것으로 표현하였다. 사용자의 보행 상태가 제1 상태(510)부터 제3 상태(530)로 진행하는 동안 제1 센서(110) 및 제2 센서(120) 각각의 컨택 신호가 발생하더라도 상태 변수들 각각의 추정값의 불확실성이 크므로, 컨트롤러(140)는 보행 보조 장치(100)의 동작 상태를 스윙 모드로 유지할 수 있다. 보다 정확히,
Figure 112017113564619-pat00105
의 추정값의 추정 오차 분산이 크므로, 컨트롤러(140)는 보행 보조 장치(100)의 동작 상태를 스윙 모드로 유지할 수 있다.
사용자의 보행 상태는 제3 상태(530) 및 제4 상태(540)를 거쳐 제1 상태(510)로 진입할 수 있다. 제1 상태(510)에서 각 원의 반경은 작다. 전술한 확률 조정 과정에 의해 제1 상태(510)에서의 상태 변수들 각각의 추정값의 추정 오차 분산은 줄어들게 된다. 제1 상태(510)에서 제1 센서(110) 및 제2 센서(120) 각각의 컨택 신호가 발생하면, 상태 변수들 각각의 추정값의 불확실성이 작으므로, 보행 보조 장치(100)의 동작 상태는 스탠스 모드로 변경될 수 있다. 보다 정확히,
Figure 112017113564619-pat00106
의 추정값의 추정 오차 분산이 작으므로, 보행 보조 장치(100)의 동작 상태는 스탠스 모드로 변경될 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 보행 보조 장치의 동작의 다른 일례를 설명하기 위한 도면이다.
사용자는 정상적인 보행이 어려울 수 있다. 다시 말해, 사용자는 비정상 보행을 할 수 있다. 도 6에 도시된 예와 같이, 사용자는 무릎을 구부리기 힘들어 다리 전체를 휘도는 회선 보행(circumduction gait)을 할 수 있다.
사용자가 회선 보행을 하면, 발의 x축 방향의 벡터 대신에 xy 평면 벡터가 고려될 수 있다. 예를 들어, 전술한 상태 변수
Figure 112017113564619-pat00107
가 상태 변수
Figure 112017113564619-pat00108
로 대체될 수 있다. 컨트롤러(140)는
Figure 112017113564619-pat00109
대신에
Figure 112017113564619-pat00110
를 고려하여 전술한 추정, 확률 조정, 업데이트, 및 지면 접촉 결정을 수행할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 보행 보조 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7을 참조하면, 보행 보조 장치(100)는 사용자의 발에 대한 상태 벡터 및 상태 벡터에 대응되는 분산 행렬을 추정한다(710).
보행 보조 장치(100)는 컨택 센서로부터 컨택 신호를 수신하는 경우, 추정된 상태 벡터에 포함된 하나 이상의 추정값을 기초로 컨택 센서의 확률을 조정한다(720). 여기서, 컨택 센서는 센서(110) 및/또는 센서(120)에 대응된다.
보행 보조 장치(100)는 조정된 확률을 포함하는 측정 오차 행렬을 기초로, 추정된 상태 벡터 및 가속도 센서의 측정값의 조합 비율을 계산한다(730). 여기서, 가속도 센서는 센서(130)에 대응된다.
보행 보조 장치(100)는 계산된 조합 비율을 기초로, 추정된 상태 벡터 및 추정된 분산 행렬을 업데이트한다(740).
보행 보조 장치(100)는 업데이트된 상태 벡터 및 업데이트된 분산 행렬을 기초로 발이 지면에 착지했는지 여부를 결정한다(750).
보행 보조 장치(100)는 단계(750)의 결정 결과를 기초로 자신의 동작 모드를 변경 또는 유지한다(760).
보행 보조 장치(100)는 단계(710) 내지 단계(760)을 사용자의 보행 동안 반복적으로 수행할 수 있어, 최적의 시점에서 보조력으로 사용자의 보행을 도울 수 있다.
도 1 내지 도 6을 통해 기술된 사항들은 도 7을 통해 기술된 사항들에 적용될 수 있으므로, 상세한 설명을 생략한다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (22)

  1. 사용자의 발에 대한 상태 벡터 및 상기 상태 벡터에 대응되는 분산 행렬을 추정하는 단계;
    컨택 센서로부터 컨택 신호를 수신하는 경우, 상기 추정된 상태 벡터에 포함된 하나 이상의 추정값을 기초로 상기 컨택 센서의 확률을 조정하는 단계;
    상기 조정된 확률을 포함하는 측정 오차 행렬을 기초로 상기 추정된 상태 벡터 및 가속도 센서의 측정값의 조합 비율을 계산하는 단계;
    상기 계산된 조합 비율을 기초로 상기 추정된 상태 벡터 및 상기 추정된 분산 행렬을 업데이트하는 단계;
    상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 업데이트된 분산 행렬을 기초로 상기 발이 지면에 착지(landing)했는지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 결정 결과를 기초로 보행 보조 장치의 동작 모드를 변경하는 단계
    를 포함하는,
    보행 보조 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 컨택 센서의 확률을 조정하는 단계는,
    상기 추정된 상태 벡터에 포함된 추정값들 중 상기 발의 제1 방향 및 제2 방향 각각으로의 속도에 대한 추정값을 기초로 연산을 수행하는 단계;
    상기 연산 결과를 제1 오차 분산에 적용하는 단계; 및
    상기 컨택 센서의 확률을 상기 적용 결과로 변경하는 단계
    를 포함하는,
    보행 보조 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 변경된 확률은 상기 변경 전 확률보다 작은,
    보행 보조 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 컨택 센서의 확률이 변경된 후 상기 컨택 센서로부터 상기 컨택 신호를 수신하지 않는 경우, 상기 변경된 확률을 제2 오차 분산으로 변경하는 단계
    를 포함하는,
    보행 보조 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 발이 지면에 착지했는지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 업데이트된 상태 벡터에 포함된 추정값들 중 상기 발의 속도에 대한 추정값이 임계 속도값 미만이고 상기 업데이트된 분산 행렬에 포함된 확률들 중 상기 속도에 대한 추정값의 확률이 임계 확률 미만인 경우, 상기 발이 상기 지면에 착지한 것으로 결정하는 단계
    를 포함하는,
    보행 보조 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 추정된 상태 벡터는 상기 발의 제1 방향 및 제2 방향 각각으로의 속도, 상기 발의 상기 제1 방향 및 상기 제2 방향 각각으로의 가속도, 상기 발이 상기 지면과 이루는 각도, 및 상기 발의 각속도 각각에 대한 추정값을 포함하고, 상기 업데이트된 상태 벡터는 상기 각 추정값의 업데이트 결과를 포함하는,
    보행 보조 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 추정된 분산 행렬은 상기 추정된 상태 벡터 내의 추정값들 각각의 추정 오차 공분산(covariance)을 포함하고, 상기 업데이트된 분산 행렬은 상기 각 추정 오차 공분산의 업데이트 결과를 포함하는,
    보행 보조 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 각 추정 오차 공분산은 대응 추정값의 신뢰도를 나타내는,
    보행 보조 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 측정 오차 행렬은 상기 발의 제1 방향 및 제2 방향 각각으로의 가속도 측정의 정확도와 관련된 측정 오차 분산과 상기 발의 각속도 측정의 정확도와 관련된 오차 분산을 더 포함하는,
    보행 보조 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 컨택 신호는 상기 컨택 센서에 가해진 압력에 의해 발생하는,
    보행 보조 방법.
  11. ◈청구항 11은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제10항 중에서 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  12. 하나 이상의 컨택 센서;
    가속도 센서; 및
    사용자의 발에 대한 상태 벡터 및 상기 상태 벡터에 대응되는 분산 행렬을 추정하고, 상기 컨택 센서로부터 컨택 신호를 수신하는 경우, 상기 추정된 상태 벡터에 포함된 하나 이상의 추정값을 기초로 상기 컨택 센서의 확률을 조정하며, 상기 조정된 확률을 포함하는 측정 오차 행렬을 기초로 상기 추정된 상태 벡터 및 가속도 센서의 측정값의 조합 비율을 계산하고, 상기 계산된 조합 비율을 기초로 상기 추정된 상태 벡터 및 상기 추정된 분산 행렬을 업데이트하고, 상기 업데이트된 상태 벡터 및 상기 업데이트된 분산 행렬을 기초로 상기 발이 지면에 착지(landing)했는지 여부를 결정하고, 상기 결정 결과를 기초로 보행 보조 장치의 동작 모드를 변경하는 컨트롤러
    를 포함하는,
    보행 보조 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 추정된 상태 벡터에 포함된 추정값들 중 상기 발의 제1 방향 및 제2 방향 각각으로의 속도에 대한 추정값을 기초로 연산을 수행하고, 상기 연산 결과를 제1 오차 분산에 적용하며, 상기 컨택 센서의 확률을 상기 적용 결과로 변경하는,
    보행 보조 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 변경된 확률은 상기 변경 전 확률보다 작은,
    보행 보조 장치.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 컨택 센서의 확률이 변경된 후 상기 컨택 센서로부터 상기 컨택 신호를 수신하지 않는 경우, 상기 변경된 확률을 제2 오차 분산으로 변경하는,
    보행 보조 장치.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 업데이트된 상태 벡터에 포함된 추정값들 중 상기 발의 속도에 대한 추정값이 임계 속도값 미만이고 상기 업데이트된 분산 행렬에 포함된 확률들 중 상기 속도에 대한 추정값의 확률이 임계 확률 미만인 경우, 상기 발이 상기 지면에 착지한 것으로 결정하는,
    보행 보조 장치.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 추정된 상태 벡터는 상기 발의 제1 방향 및 제2 방향 각각으로의 속도, 상기 발의 상기 제1 방향 및 상기 제2 방향 각각으로의 가속도, 상기 발이 상기 지면과 이루는 각도, 및 상기 발의 각속도 각각에 대한 추정값을 포함하고, 상기 업데이트된 상태 벡터는 상기 각 추정값의 업데이트 결과를 포함하는,
    보행 보조 장치.
  18. 제12항에 있어서,
    상기 추정된 분산 행렬은 상기 추정된 상태 벡터 내의 추정값들 각각의 추정 오차 공분산(covariance)을 포함하고, 상기 업데이트된 분산 행렬은 상기 각 추정 오차 공분산의 업데이트 결과를 포함하는,
    보행 보조 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 각 추정 오차 공분산은 대응 추정값의 신뢰도를 나타내는,
    보행 보조 장치.
  20. 제12항에 있어서,
    상기 측정 오차 행렬은 상기 발의 제1 방향 및 제2 방향 각각으로의 가속도 측정의 정확도와 관련된 측정 오차 분산과 상기 발의 각속도 측정의 정확도와 관련된 오차 분산을 더 포함하는,
    보행 보조 장치.
  21. 제12항에 있어서,
    상기 컨택 신호는 상기 컨택 센서에 가해진 압력에 의해 발생하는,
    보행 보조 장치.
  22. ◈청구항 22은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제12항에 있어서,
    상기 가속도 센서는 상기 발의 가속도 및 각속도를 측정하는,
    보행 보조 장치.
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