KR20120064923A - 근전도 센서와 가속도 센서를 이용한 로봇 이동 제어 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 인체에 장착된 근전도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 임계값을 비교하여 로봇의 제어 실행 여부를 결정하는 단계와, 상기 로봇의 제어 실행이 결정되는 경우, 상기 인체에 장착된 가속도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 가속도 센서 신호의 기준모델들을 비교하여, 상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 단계, 및 상기 추론된 상기 로봇의 제어 동작에 대응되도록 상기 로봇의 이동을 제어하는 단계를 포함하는 로봇 이동 제어 방법 및 장치를 제공한다.
상기 로봇 이동 제어 방법 및 장치에 따르면, 인체에 장착된 근전도 센서와 가속도 센서의 신호를 이용하여 사용자가 로봇의 이동을 원격으로 손쉽게 제어할 수 있는 이점이 있다.
또한, 근전도 센서의 신호를 통해 로봇의 제어 여부를 먼저 결정한 다음, 현재 가속도 센서의 신호와 동작 별로 기 획득된 기준모델들 사이의 유클리드 거리의 산출을 통해 가장 유사한 동작을 추론하고, 이를 바탕으로 로봇 제어를 수행함에 따라 로봇 제어의 정확도 및 신뢰도를 높일 수 있다.

Description

근전도 센서와 가속도 센서를 이용한 로봇 이동 제어 장치 및 방법{Apparatus for robot navigation control using EMG and acceleration sensor and method thereof}

본 발명은 근전도 센서와 가속도 센서를 이용한 로봇 이동 제어 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 인체에 부착된 근전도 센서와 가속도 센서의 신호를 이용하여 사용자가 로봇의 이동을 원격으로 제어할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.

지능형 로봇이란 전통적으로 사용된 산업용 로봇의 개념과는 달리 외부 환경을 인식하고 스스로 판단하여 자율적으로 동작하거나 인간과 상호작용을 하는 로봇을 의미한다. 최근, 지능형 로봇은 우리 인간의 삶의 공간으로 한층 접근하고 있으며, 앞으로 미래 산업에 큰 비중을 차지 할 것이라 예상된다. 이에 따라 지능형 로봇의 연구는 사람과 로봇의 상호작용 및 로봇 지능 향상에 비중을 두고 있으며, 가사보조 및 의료, 도우미 등의 여러 방면에 대한 응용이 연구되고 있다.

로봇의 이동 방법을 살펴보면, 바퀴기반, 무한궤도 기반, 2족 기반, 그리고 다족 기반 등 다양하다. 바퀴기반 로봇의 경우 평지에서는 우수한 성능을 보이지만 요철이 심한 불안정한 환경에서 안정적인 이동이 불가능하다. 무한궤도 기반의 이동로봇의 경우 요철이 심한 환경에서도 안정적인 이동이 가능하지만 속도가 느리며 효율이 낮다. 2족형 인간형 로봇의 경우 일본을 중심으로 수십 년 전부터 연구되어 왔지만, 안정성 및 실용성 면으로 본다면 만족스러운 수준이 아니다.

종래의 로봇 제어 방식으로는, 조이스틱, 조이패드, 마우스 키보드와 같은 전용 장치를 이용하여 로봇을 조종하거나, 마이크를 통한 음성인식 또는 카메라를 통한 영상인식 기법을 통하여 사용자의 명령에 따라 로봇의 이동 제어가 되는 방법이 있다.

그런데, 이러한 종래의 경우, 별도의 전용 장치를 이용해야 하거나 주위 환경의 영향을 많이 받음에 따라 성능의 저하가 발생하는 단점이 있다. 특히, 음성을 이용한 경우는 주위의 소음이 심하면 오작동이 일어날 확률이 높으며, 카메라를 이용한 영상인식의 경우는 빛의 밝기에 따라서도 크게 영향을 받는 문제점이 있다.

본 발명은 인체에 장착된 근전도 센서와 가속도 센서의 신호를 이용하여 사용자가 로봇의 이동을 원격으로 제어할 수 있는 근전도 센서와 가속도 센서를 이용한 로봇 이동 제어 장치 및 방법을 제공하는데 목적이 있다.

본 발명은, 인체에 장착된 근전도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 임계값을 비교하여 로봇의 제어 실행 여부를 결정하는 단계와, 상기 로봇의 제어 실행이 결정되는 경우, 상기 인체에 장착된 가속도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 가속도 센서 신호의 기준모델들을 비교하여, 상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 단계, 및 상기 추론된 로봇의 제어 동작에 대응되도록 상기 로봇의 이동을 제어하는 단계를 포함하는 로봇 이동 제어 방법을 제공한다.

그리고, 상기 로봇의 제어 실행 여부를 결정하는 단계는, 상기 근전도 센서로부터 얻은 신호가 상기 기 저장된 임계값을 초과하는 경우, 상기 로봇의 제어 실행을 결정할 수 있다.

또한, 상기 근전도 센서는 복수 개이고, 상기 복수 개의 근전도 센서로부터 발생한 각각의 샘플링 신호들의 평균전력 값을 상기 근전도 센서로부터 얻은 신호로 처리할 수 있다.

여기서, 상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 단계는, 상기 가속도 센서로부터 얻은 가속도 값과 상기 기준모델들의 가속도 값을 개별 비교하여, 최소 유클리드 거리를 갖는 기준모델에 대응되는 동작을 상기 로봇의 제어 동작으로 추론할 수 있다.

또한, 상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 단계는, 상기 가속도 센서 신호로부터 얻은 신호와 기 저장된 가속도 센서 신호의 기준모델들을 비교하여 로봇의 제어 동작을 전진, 후진, 좌회전, 및 우회전 중 어느 하나로 추론할 수 있다.

그리고, 본 발명은 인체에 장착된 근전도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 임계값을 비교하여 로봇의 제어 실행 여부를 결정하는 판단부와, 상기 로봇의 제어 실행이 결정되는 경우, 인체에 장착된 가속도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 가속도 센서 신호의 기준모델들을 비교하여, 상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 추론부, 및 상기 추론된 로봇의 제어 동작에 대응되도록 상기 로봇의 이동을 제어하는 제어부를 포함하는 로봇 이동 제어 장치를 제공한다.

본 발명에 따른 근전도 센서와 가속도 센서를 이용한 로봇 이동 제어 장치 및 방법에 따르면, 인체에 장착된 근전도 센서와 가속도 센서의 신호를 이용하여 사용자가 로봇의 이동을 원격으로 손쉽게 제어할 수 있는 이점이 있다.

또한, 근전도 센서의 신호를 통해 로봇의 제어 여부를 먼저 결정한 다음, 가속도 센서의 신호와 동작 별로 기 획득된 기준모델들 사이의 유클리드 거리의 산출을 통해 가장 유사한 동작을 추론하고, 이를 바탕으로 로봇 제어를 수행함에 따라 로봇 제어의 정확도 및 신뢰도를 높일 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 근전도 센서와 가속도 센서의 장착 예를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시예에 사용되는 로봇의 예를 나타낸다.
도 3은 도 1의 근전도 센서와 가속도 센서를 이용한 로봇 이동 제어 방법의 흐름도이다.
도 4는 도 3을 위한 장치의 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 사용되는 제어 동작의 예를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 제어 동작별 3축 가속도 센서의 출력값 변화를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 동작 별 가속도 센서의 출력 분포를 나타낸다.

그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.

본 발명은 근전도 센서와 가속도 센서를 이용한 로봇 이동 제어 장치 및 방법에 관한 것으로서, 근전도 센서를 통해 로봇의 제어 여부를 먼저 결정한 다음, 가속도 센서로의 신호를 통해 해당 동작을 추론하고, 추론된 동작에 대응되도록 로봇의 전진, 후진, 좌회전 또는 우회전을 제어할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 근전도 센서와 가속도 센서의 장착 예를 나타낸다. 상기 근전도 센서(1)와 가속도 센서(2)는 인체에 장착된다. 본 실시예에서는 손목 부위에 장착된 것을 예시로 하여 설명한다. 센서모듈(10)은 블루투스 기반의 근전도 및 가속도 측정 모듈로서, 손목 부위에 장착된다. 이러한 센서모듈(10)에는 근전도 센서(1)가 연결되어 있다. 근전도 센서(1)는 복수 개의 채널이 있는데, 본 실시예에서는 2개의 채널만을 사용한다. 이러한 근전도 센서(1)는 손목 부위에 장착되는데, 더 상세하게는 손목과 인접되어 있는 팔 안쪽 부위에 장착된다. 가속도 센서(2)는 상기 손목 부위에 장착된 센서모듈(10)에 내장된 형태를 가진다. 본 실시예에서는 상기 근전도 센서(1)와 가속도 센서(2)가 손목 부위에 장착된 것을 예시로 하나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

도 2는 본 발명의 실시예에 사용되는 로봇의 예를 나타낸다. 본 실시예에서는 바퀴 기반의 휴머노이드 로봇에 대한 주행 제어 방법을 제공한다. 상기 휴머노이드 로봇은 상체는 사람의 신체 기능을 모방하고, 하체는 바퀴 기반 모바일 차대 모듈로 구성되어 있다. 기존에는 외부의 조이스틱을 이용하여 차대 주행을 제어하도록 설계하였으나, 본 실시예에서는 기존 방법을 대신하여, 더욱 직관적이고 익숙한 방법(ex, 자동차 운전과 같이 핸들을 통해 운전하는 동작)으로 로봇의 차대 주행 제어를 제어한다. 물론, 본 발명에 적용되는 로봇이 도 2과 같은 로봇 형태로 한정되는 것은 아니다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 근전도 센서와 가속도 센서를 이용한 로봇 이동 제어 방법의 흐름도이다. 도 4는 도 3을 위한 장치의 구성도이다. 상기 장치(100)는 판단부(110), 추론부(120), 제어부(130)를 포함한다.

이하에서는 도 3 및 도 4를 참조로 하여 상기 근전도 센서와 가속도 센서를 이용한 로봇 이동 제어 방법에 관하여 상세히 알아본다.

먼저, 상기 판단부(110)에서는 상기 근전도 센서(1)로부터 얻은 신호와 기 저장된 임계값을 서로 비교하여, 로봇의 제어 실행 여부를 결정한다(S110).

이러한 S110단계는 상기 근전도 센서(1)로부터 얻은 신호가 상기 임계값을 초과하는 경우, 상기 로봇의 제어 실행을 결정하고, 상기 임계값 미만인 경우에는 상기 로봇의 제어를 실행하지 않고 대기토록 한다. 이는 매순간 입력되는 근전도 신호의 파워를 계산하여, 계산된 파워가 임계값을 넘으면 다음의 로봇 제어 단계로 넘어가고, 그렇지 않은 경우에는 로봇 제어를 수행하지 않음을 의미한다.

본 실시예의 경우 2개의 채널을 가지는 근전도 센서(1)를 이용한 2채널의 근전도 센서를 이용한다. 이때, 2개의 근전도 센서(1)로부터 발생한 각각의 Q개의 샘플링 신호들의 평균전력 P 값을 상기 근전도 센서로부터 얻은 신호로 처리하며, 이는 수학식 1로 표현된다.

여기서, C는 채널의 개수를 의미하는 것으로서 본 실시예에서는 2개의 채널을 가지는 근전도 센서(1)를 사용하였으므로 C는 1과 2의 값을 가지며, 이는 C∈{1,2}로 표현된다. R_c[n]은 C∈{1,2} 번째 채널에서 발생한 신호이며, n은 64Hz로 샘플링한 이산시간 인덱스를 의미한다. 이러한 수학식 1에 따르면, 2개의 근전도 센서(1) 채널을 이용하여 발생한 Q개 샘플의 평균전력 P 값이 사전에 정해놓은 임계값을 넘으면 로봇의 제어를 실행할 수 있도록 한다.

다음, 로봇의 이동 및 방향 제어 의지는 가속도 센서(2)의 신호 처리를 통하여 파악하게 된다. 즉, 상기 S110단계에 따라 상기 로봇의 제어 실행이 결정되는 경우, 상기 추론부(120)에서는 상기 가속도 센서(2)로부터 얻은 신호와 기 저장된 가속도 센서 신호의 기준모델들을 비교하여, 상기 로봇의 제어 동작을 추론한다(S120).

더 상세하게는, 상기 가속도 센서 신호로부터 얻은 신호와 기 저장된 가속도 센서 신호의 기준모델들을 비교하여 로봇의 제어 동작을 전진, 후진, 좌회전, 및 우회전 중 어느 하나로 추론한다. 즉, 상기 기 저장된 기준모델들은 상기 로봇의 전진, 후진, 좌회전, 우회전에 각각 대응되는 기준모델들을 의미한다. 이러한 S120단계를 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 5는 본 발명의 실시예에 사용되는 제어 동작의 예를 나타낸다. 제어에 사용된 팔의 자세는 도 5의 A, B, C, D 순으로 전진(Forward: F), 후진(Backward: B), 좌회전(Left: L), 우회전(Right: R)을 포함한 총 4가지이다. 전진은 팔을 앞으로 뻗은 경우이고, 후진은 팔을 안으로 접은 경우이고, 좌회전 및 우회전은 각각 자동차 운전 시와 같은 좌회전 및 우회전의 자세를 취한 경우이다.

동작 추론에 앞서, 동작 추론의 기준이 되는 모델을 먼저 생성한다. 각각의 동작 K∈{F, B, L, R}를 수행할 때, 3축 가속도 센서(2)로부터 얻어진 x축 신호를

, y축 신호를

, z축 신호를

라고 한다. 여기서, 편의를 위해 3축 가속도 센서(2)로부터 얻어진 신호는 벡터를 사용하여

로 표기한다.

최종 판별에 사용된 상기 동작별 기준모델은 모델의 안정화를 위하여 각각의 동작을 반복 수행하여 동작별 가속도를 얻고 그것의 평균값을 구하여 사용한다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 제어 동작별 3축 가속도 센서의 출력값 변화를 나타낸다. 가로축은 시간을 의미하며 세로축은 가속도 센서(2)로부터 발생한 출력 전압을 나타낸다. 즉, 4가지 제어 동작 별 출력 전압은 서로 다른 패턴을 나타냄을 알 수 있다.

번 반복 수행을 통해 얻어진 동작 별 가속도 신호의 기준모델은 수학식 2와 같다.

실제 로봇의 제어 시, 상기 가속도 센서(2)를 통해 매 순간 발생하는 신호는 수학식 3으로 정의할 수 있다.

이때, 추론되는 동작

는 상기 매 순간 발생하는 가속도 값과 상기 동작 별 기준모델의 가속도 값 사이에서 최소 유클리드 거리를 갖는 동작으로 판별되며, 판별 과정은 수학식 4로 나타낼 수 있다.

즉, 상기 S120단계는, 상기 가속도 센서로부터 얻은 가속도 값 즉, 수학식 3과 상기 기준모델들의 가속도 값 즉, 수학식 2를 상기 수학식 4를 사용하여 개별 비교하여, 최소 유클리드 거리를 갖는 어느 하나의 기준모델을 탐색하고, 탐색된 기준모델에 대응되는 동작을 상기 현재 손목의 동작으로 추론하게 된다.

상기와 같이 로봇의 제어 동작이 추론된 이후, 상기 제어부(130)에서는 상기 추론된 로봇의 제어의 동작에 대응되도록 상기 로봇의 이동을 제어한다(S130). 이때, 상기 판별된 결과에 해당되는 바퀴 속도의 변화를 통하여 전진, 후진, 좌회전, 우회전 등의 제어가 이루어지도록 한다.

개별 동작에 따른 좌우 바퀴의 이동 속도는 표 1을 참조한다.

이하에서는, 본 발명의 실시예를 로봇 제어에 적용한 실험 결과를 기술한다. 제어 동작 별 로봇의 이동 및 방향 제어의 정확도를 확인하기 위하여, 각각의 동작에 대하여 500번씩 판별을 수행하였다. 평균 파워 P 값의 계산에 사용된 샘플 개수 Q는 16이고, 평균 파워의 임계값은 15μV²이다. 기준모델들의 생성에서 안정화를 위하여 수행한 반복횟수

는 100번이다. 100번 반복 수행을 통해 얻은 동작 별 기준모델들의 값은 표 3을 참조한다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 동작 별 가속도 센서의 출력 분포를 나타낸다. 각 동작 별로 분포가 서로 겹치지 않게 잘 나누어져 있음이 확인된다. 판별 정확도는 표 3과 같다.

이를 참조하면, 4개의 동작 모두 99% 이상의 성공률을 보였고, 이를 통해 안정적인 동작 판별을 확인할 수 있었다.

이상과 같은 본 발명은, 근전도 신호 처리를 통한 로봇의 이동제어 의지 확인 과정과 가속도 신호 처리를 통한 자세 추론 과정을 통해, 기존의 컨트롤러를 이용한 로봇 이동 제어와 달리 사용자의 팔의 움직임 만으로도 로봇을 손쉽게 원격 제어하는 방법을 구현할 수 있었다. 더욱이, 이를 통해 전진, 후진, 좌회전, 우회전의 로봇 이동 제어를 원활하게 수행할 수 있음이 확인되었다.

근전도 센서를 이용한 제어 여부의 판별은 2채널 근전도 신호의 평균 파워를 이용하여 구현하였고, 3축 가속도 센서를 이용한 자세 추론은 4가지 동작 별 자세 인식에 따른 기준모델들을 이용하였다. 자세 추론 과정은 3축 가속도 센서에서 발생한 가속도 벡터 값과 동작 별로 기 획득한 가속도 벡터 값 사이의 유클리드 거리를 통하여 가장 유사한 자세로 추론하였고, 그 결과 99% 이상의 정확도를 보였다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

100: 로봇 이동 제어 장치
110: 판단부 120: 추론부
130: 제어부

Claims (10)

1. 인체에 장착된 근전도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 임계값을 비교하여 로봇의 제어 실행 여부를 결정하는 단계;
   상기 로봇의 제어 실행이 결정되는 경우, 상기 인체에 장착된 가속도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 가속도 센서 신호의 기준모델들을 비교하여, 상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 단계; 및
   상기 추론된 로봇의 제어 동작에 대응되도록 상기 로봇의 이동을 제어하는 단계를 포함하는 로봇 이동 제어 방법.
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 로봇의 제어 실행 여부를 결정하는 단계는,
   상기 근전도 센서로부터 얻은 신호가 상기 기 저장된 임계값을 초과하는 경우, 상기 로봇의 제어 실행을 결정하는 로봇 이동 제어 방법.
3. 청구항 2에 있어서,
   상기 근전도 센서는 복수 개이고,
   상기 복수 개의 근전도 센서로부터 발생한 각각의 샘플링 신호들의 평균전력 값을 상기 근전도 센서로부터 얻은 신호로 처리하는 로봇 이동 제어 방법.
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 단계는,
   상기 가속도 센서로부터 얻은 가속도 값과 상기 기준모델들의 가속도 값을 개별 비교하여, 최소 유클리드 거리를 갖는 기준모델에 대응되는 동작을 상기 로봇의 제어 동작으로 추론하는 로봇 이동 제어 방법.
5. 청구항 4에 있어서,
   상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 단계는,
   상기 가속도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 가속도 센서 신호의 기준모델들을 비교하여 로봇의 제어 동작을 전진, 후진, 좌회전, 우회전 중 어느 하나로 추론하는 로봇 이동 제어 방법.
6. 인체부위에 장착된 근전도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 임계값을 비교하여 로봇의 제어 실행 여부를 결정하는 판단부;
   상기 로봇의 제어 실행이 결정되는 경우, 상기 인체에 장착된 가속도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 가속도 센서 신호의 기준모델들을 비교하여, 상기 로봇의 제어 동작을 추론하는 추론부; 및
   상기 추론된 로봇의 제어 동작에 대응되도록 상기 로봇의 이동을 제어하는 제어부를 포함하는 로봇 이동 제어 장치.
7. 청구항 6에 있어서,
   상기 판단부는,
   상기 근전도 센서로부터 얻은 신호가 상기 기 저장된 임계값을 초과하는 경우, 상기 로봇의 제어 실행을 결정하는 로봇 이동 제어 장치.
8. 청구항 7에 있어서,
   상기 근전도 센서는 복수 개이고,
   상기 복수 개의 근전도 센서로부터 발생한 각각의 샘플링 신호들의 평균전력 값을 상기 근전도 센서로부터 얻은 신호로 처리하는 로봇 이동 제어 장치.
9. 청구항 6에 있어서,
   상기 추론부는,
   상기 가속도 센서로부터 얻은 가속도 값과 상기 기준모델들의 가속도 값을 개별 비교하여, 최소 유클리드 거리를 갖는 기준모델에 대응되는 동작을 상기 로봇의 제어 동작으로 추론하는 로봇 이동 제어 장치.
10. 청구항 9에 있어서,
    상기 추론부는,
    상기 가속도 센서로부터 얻은 신호와 기 저장된 가속도 센서 신호의 기준모델들을 비교하여 로봇의 제어 동작을 전진, 후진, 좌회전, 우회전 중 어느 하나로 추론하는 로봇 이동 제어 장치.
    

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