KR20170011568A - 보행 보조 방법 및 이를 수행하는 장치들 - Google Patents

보행 보조 방법 및 이를 수행하는 장치들 Download PDF

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Abstract

보행 보조 방법 및 이를 수행하는 장치들이 개시된다. 일 실시예에 따른 보행 보조 방법은 복수의 비정상 보행 타입들 중에서 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 대한 선택을 수신하는 단계와, 상기 선택에 응답하여, 상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 따라 보행 보조 장치를 다르게 제어하는 단계를 포함한다.

Description

보행 보조 방법 및 이를 수행하는 장치들{METHOD FOR WALKING ASSIST, AND DEVICES OPERATING THE SAME}
아래 실시예들은 보행 보조 방법 및 이를 수행하는 장치들에 관한 것이다.
최근 고령화 사회가 심화됨에 따라서 관절에 문제가 있어서 이에 대한 고통과 불편을 호소하는 사람들이 증가하고 있으며, 관절이 불편한 노인이나 환자들이 보행을 원활하게 할 수 있는 운동 보조 장치에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 군사용 등의 목적으로 인체의 근력을 강화시키기 위한 운동 보조 장치들이 개발되고 있다.
예를 들어, 운동 보조 장치는, 사용자의 몸통에 장착되는 몸체 프레임과, 몸체 프레임의 하측에 결합되어 사용자의 골반을 감싸는 골반 프레임과, 사용자의 대퇴부 및 종아리, 발 부위에 장착되는 대퇴부 프레임, 종아리 프레임, 발 프레임으로 구성된다. 골반 프레임과 대퇴부 프레임은 고관절부에 의해 회전 가능하도록 연결되고, 대퇴부 프레임과 종아리 프레임은 무릎 관절부에 의해 회전 가능하도록 연결되며, 종아리 프레임과 발 프레임은 발목 관절부에 의해 회전 가능하도록 연결된다.
실시예들은 관절 움직임을 센싱하는 별도의 센서 없이도 다양한 비정상 보행을 효과적으로 보조하는 기술을 제공할 수 있다.
또한, 실시예들은 비정상 보행 고유의 특징이 반영된 토크 파라미터들을 생성하는 기술을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 보행 보조 방법은 복수의 비정상 보행 타입들 중에서 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 대한 선택을 수신하는 단계와, 상기 선택에 응답하여, 상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 따라 보행 보조 장치를 다르게 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는 상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 따라 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 단계와, 상기 어시스트 토크 프로파일에 따라 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계를 포함하고, 상기 어시스트 토크 프로파일은 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 적어도 하나의 토크 파라미터를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입이 제1 비정상 보행 타입과 제2 비정상 보행 타입을 포함하는 때, 상기 생성하는 단계는 상기 제1 비정상 보행 타입의 제1 어시스트 토크 프로파일에 대응하는 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 비정상 보행 타입의 제2 어시스트 토크 프로파일에 대응하는 제2 토크 파라미터들에 기초하여 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 토크 파라미터들에 기초하여 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 단계는 상기 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 토크 파라미터들을 조합하여 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 토크 파라미터들에 기초하여 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 단계는 가중치에 기초하여 상기 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 토크 파라미터들을 합함으로써 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입은 구부림 보행(Crouch gait) 타입, 계상 보행(Steppage gait) 타입, 진통 보행(Antalgic gait) 타입, 실조성 보행(Ataxic gait) 타입, 가속 보행(Festinating gait) 타입, 도약 보행(Vaulting gait) 타입, 비틀거리는 보행(lurching gait) 타입, 첨족 보행(Equinus gait) 타입, 짧은 다리 보행(Short Leg gait) 타입, 편마비 보행(Hemiplegic gait) 타입, 회선 보행(Circumduction gait) 타입, 소모증 보행(Tabetic gait) 타입, 신경성 보행(Neurogenic gait) 타입, 가위 보행(Scissoring gait) 타입, 및 파킨슨성 보행(Parkinsonian gait) 타입 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 비정상 보행 타입들을 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 비정상 보행 타입들은 상기 사용자를 보행 보조하기 위한 보행 보조 장치 및 상기 보행 보조 장치의 외부 장치 중에서 적어도 하나를 통해 디스플레이될 수 있다.
상기 외부 장치는 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 리모트 컨트롤러 및 전자 장치 중에서 적어도 하나이고, 상기 전자 장치는 상기 보행 보조 장치 및 상기 리모트 컨트롤러 중에서 적어도 하나와 통신이 가능할 수 있다.
상기 방법은 상기 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 저장하는 단계는 상기 비정상 보행 타입들 각각에 대해서 사람의 각 관절에 매핑되는 제1 토크와 상기 사람의 보행 보조를 위한 보행 보조 장치에 의해 생성될 제2 토크를 계산하고, 상기 제1 토크와 상기 제2 토크에 기초하여 보행 모션을 생성하는 단계와, 상기 보행 모션에 따라 목적 함수를 계산하는 단계와, 상기 계산 결과에 기초하여 상기 토크 파라미터들을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보행 모션을 생성하는 단계는 상기 제1 토크와 상기 제2 토크를 정동역학 계산하는 단계와, 상기 정동역학 계산 결과에 기초하여 상기 보행 모션을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 보행 보조 장치는 사용자를 보행 보조하기 위한 구동기와, 복수의 비정상 보행 타입들 중에서 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 대한 선택을 수신하고, 상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 따라 상기 구동기를 다르게 제어하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.
상기 컨트롤러는 상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 따라 어시스트 토크 프로파일을 생성하고, 상기 구동기는 상기 어시스트 토크 프로파일에 따라 상기 보행 보조 장치를 제어하고, 상기 어시스트 토크 프로파일은 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 적어도 하나의 토크 파라미터를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입이 제1 비정상 보행 타입과 제2 비정상 보행 타입을 포함하는 때, 상기 컨트롤러는 상기 제1 비정상 보행 타입의 제1 어시스트 토크 프로파일에 대응하는 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 비정상 보행 타입의 제2 어시스트 토크 프로파일에 대응하는 제2 토크 파라미터들에 기초하여 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성할 수 있다.
상기 컨트롤러는 상기 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 토크 파라미터들을 조합하여 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성할 수 있다.
상기 컨트롤러는 가중치에 기초하여 상기 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 토크 파라미터들을 합함으로써 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성할 수 있다.상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입은 구부림 보행(Crouch gait) 타입, 계상 보행(Steppage gait) 타입, 진통 보행(Antalgic gait) 타입, 실조성 보행(Ataxic gait) 타입, 가속 보행(Festinating gait) 타입, 도약 보행(Vaulting gait) 타입, 비틀거리는 보행(lurching gait) 타입, 첨족 보행(Equinus gait) 타입, 짧은 다리 보행(Short Leg gait) 타입, 편마비 보행(Hemiplegic gait) 타입, 회선 보행(Circumduction gait) 타입, 소모증 보행(Tabetic gait) 타입, 신경성 보행(Neurogenic gait) 타입, 가위 보행(Scissoring gait) 타입, 및 파킨슨성 보행(Parkinsonian gait) 타입 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 복수의 비정상 보행 타입들은 디스플레이를 통해 디스플레이될 수 있다.
상기 디스플레이는 상기 보행 보조 장치 및 상기 보행 보조 장치의 외부 장치 중에서 적어도 하나에 구현될 수 있다.
상기 외부 장치는 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 리모트 컨트롤러 및 전자 장치 중에서 적어도 하나이고, 상기 전자 장치는 상기 보행 보조 장치 및 상기 리모트 컨트롤러 중에서 적어도 하나와 통신이 가능할 수 있다.
상기 장치는 상기 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들을 저장하는 메모리를 더 포함할 수 있다.
상기 토크 파라미터들은 상기 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대해서 사람의 각 관절에 매핑되는 제1 토크 및 상기 보행 보조 장치에 의해 생성될 제2 토크에 기초하여 생성되는 보행 모션에 따라 목적 함수를 계산하여 생성될 수 있다.
일 실시예 따른 보행 보조 시스템은 상기 보행 보조 장치와, 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 리모트 컨트롤러를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따른 보행 보조 시스템은 상기 보행 보조 장치와, 상기 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대해서 사람의 각 관절에 매핑되는 제1 토크 및 상기 보행 보조 장치에 의해 생성될 제2 토크에 기초하여 보행 모션을 생성하고, 상기 보행 모션에 따라 목적 함수를 계산하고, 상기 계산 결과에 기초하여 상기 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들을 생성하는 파라미터 생성 장치를 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 보행 보조 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 보행 보조 장치의 개략적인 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 보행 보조 장치가 대상체에 착용된 상태의 정면도이다.
도 4는 도 1에 도시된 보행 보조 장치가 대상체에 착용된 상태의 측면도이다.
도 5는 비정상 보행 타입들이 디스플레이에 디스플레이되는 일 예를 나타낸다.
도 6은 어시스트 토크 프로파일을 구성하는 토크 파라미터들을 설명하기 위한 그래프이다.
도 7은 사용자의 스텝에 대응하는 다리에 인가되는 어시스트 토크 프로파일을 설명하기 위한 그래프이다.
도 8은 도 1에 도시된 파라미터 생성 장치의 개략적인 블록도이다.
도 9는 시뮬레이션에 이용되는 시뮬레이션 모델들을 나타낸다.
도 10은 파라미터 생성 장치의 일 실시예에 따른 동작 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 11은 파라미터 생성 장치의 일 실시예 따른 동적 최적화 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 12는 최적화 과정을 통한 몇 가지 비정상 보행 타입들의 목적 함수 값들의 일 예를 나타낸다.
도 13은 최적화 과정을 통해 생성된 몇 가지 비정상 보행 타입들의 최적화 제어 파라미터들과 어시스트 토크 프로파일들의 일 예를 나타낸다.
도 14는 도 1에 도시된 보조 보행 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 15는 어시스트 토크 프로파일 생성 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 16은 다른 실시예에 따른 보행 보조 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 17은 또 다른 실시예에 따른 보행 보조 시스템의 개략적인 블록도이다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 보행 보조 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 1을 참조하면, 보행 보조 시스템(gait assist system 또는 walking assist system; 10)은 보행 보조 장치(gait assist device 또는 walking assist device; 100), 및 파라미터 생성 장치(parameter generation device; 200)를 포함할 수 있다.
보행 보조 장치(100)는 대상체, 예를 들어 사용자에 착용되어 사용자의 보행 및/또는 운동을 보조할 수 있다. 예를 들어, 대상체는 사람, 동물 또는 로봇 등일 수도 있으며, 이에 제한되지 않는다.
보행 보조 장치(100)는 사용자의 손, 상박, 하박 등 상체의 다른 부분이나, 발, 종아리, 허벅지 등의 하체의 다른 부위의 보행 및/또는 운동을 보조할 수 있다. 즉, 보행 보조 장치(100)는 사용자의 일 부분의 보행 및/또는 운동을 보조할 수 있다.
보행 보조 장치(100)는 복수의 비정상 보행 타입들(Pathological gait types) 중에서 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 대한 선택을 수신하고, 선택에 응답하여 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 따라 다르게 제어될 수 있다. 예를 들어, 보행 보조 장치(100)는 복수의 비정상 보행 타입들 중에서 사용자(200)의 입력에 대응하는 적어도 하나의 비정상 보행 타입을 선택하고, 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 대응하는 어시스트 토크 프로파일에 따라 사용자(200)를 보행 보조할 수 있다. 즉, 보행 보조 장치(100)는 관절 움직임을 센싱하는 별도의 센서 없이도 다양한 비정상 보행을 효과적으로 보조할 수 있다.
비정상 보행(Pathological gait 또는 Abnormal gait)은 정상적인 보행 패턴이 어느 부분의 부상, 허약함, 유연성의 상실, 통증, 나쁜 습관, 신경 및 근력 손상 등으로 인한 기능 장래에 의해 침범됨으로써, 정상적인 보행 패턴이 희생되고 인체 시스템의 적응을 통해 비정상 또는 병적인 보행 패턴을 보존하려는 보행을 의미할 수 있다. 비정상 보행은 병적 보행을 의미할 수 있다.
예를 들어, 적어도 하나의 비정상 보행 타입은 구부림 보행(또는 슬관절 굴곡 보행, Crouch gait) 타입, 계상 보행(Steppage gait 또는 Footdrop gait) 타입, 진통 보행(Antalgic gait) 타입, 실조성 보행(Ataxic gait) 타입, 가속 보행(Festinating gait) 타입, 도약 보행(Vaulting gait) 타입, 비틀거리는 보행(Lurching gait), 첨족 보행(Equinus gait) 타입, 짧은 다리 보행(Short Leg gait) 타입, 편마비 보행(Hemiplegic gait) 타입, 회선 보행(Circumduction gait) 타입, 소모증 보행(Tabetic gait) 타입, 신경성 보행(Neurogenic gait) 타입, 가위 보행(Scissoring gait) 타입, 및 파킨슨성 보행(Parkinsonian gait) 타입 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 비틀거리는 보행은 비틀거리는 모든 보행을 의미하고, 오리 보행(Waddling gait), 대둔근 보행(Gluteus Maximus gait), 중둔근 보행(Trendelenburg gait) 등을 포함할 수 있다. 오리 보행은 좌우로 뒤뚱거리는 보행을 의미하고, 대둔근 보행은 고관절 신전(hip extension)을 유지하기 위하여 가슴을 뒤쪽으로 젖히며, 종종 몸통 전체를 갑작스레 움직이면서 걷는 보행을 의미할 수 있다. 중둔근 보행은 부상당한 하지가 지면을 지지할 때, 무게중심을 유지하고, 다친 쪽 골반이 쳐지는 것을 방지하기 위해 가슴을 다친 다리 쪽을 이동하면서 걷는 보행을 의미할 수 있다.
구부림 보행은 보행 불안정성을 극복하기 위해 엉덩이, 무릎, 발목 관절 모두를 구부리고 걷는 구부정한 보행을 의미할 수 있다. 계상 보행은 지면에 발가락을 아래쪽으로 향한 후에 발등을 지면쪽으로 떨어뜨리면서 걷는 보행을 의미할 수 있다. 진통 보행은 통증이 있는 부위에 통증을 덜 주기 위한 보행을 의미할 수 있다. 실조성 보행은 보폭이 고르지 않고, 좌우발의 간격이 넓으며 몸이 흔들거리면서 술에 취한 듯한 불안한 보행을 의미할 수 있다. 가속 보행은 팔이 움직이지 않으며, 작은 보폭의 몸을 앞으로 기울이고, 마치 멈추지 못하는 것처럼 점점 빨리 걷는 보행을 의미할 수 있다. 도약 보행은 무릎 관절을 펼 수 없을 때 환측(예를 들어, 마비가 온 쪽) 다리가 아닌 건측(예를 들어, 마비가 온 반대쪽) 다리를 이용하여 걷는 보행을 의미할 수 있다. 첨족 보행은 발뒤꿈치는 지면에 닿지 않고 발가락 끝만 이용하여 걷는 보행을 의미할 수 있다. 편마비 보행은 움직임이 강직되어 몸 전체가 아픈 쪽으로 약간 기울어 지고, 환측 상완의 스윙을 상실하고, 환측 어깨 하강이 된 상태에서, 하지가 원시적 굴곡 양상을 보이며 걷는 보행을 의미할 수 있다. 회선 보행은 무릎을 구부리기 힘들어, 다리 전체를 휘도는 보행을 의미할 수 있다. 가위 보행은 다리를 약간 안쪽으로 굽힌 상태에서 웅크린 자세로, 무릎이나 다리를 교차시키거나 서로 부딪히면서 걷는 보행을 의미할 수 있다. 파킨슨성 보행은 전방 굴곡자세를 위하고 발바닥을 지면에 대고 문지르는 듯 걷는 보행을 의미할 수 있다.
파라미터 생성 장치(200)는 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들을 생성할 수 있다. 파라미터 생성 장치(200)는 비정상 보행 고유의 특징이 반영된 토크 파라미터들을 생성할 수 있다. 파라미터 생성 장치(200)에 대해서는 도 8 내지 도 13을 참조하여 상세히 설명한다.
보행 보조 장치(100)는 파리미터 생성 장치(200)에서 생성된 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들을 저장할 수 있다.
도 1에서는 파라미터 생성 장치(200)가 보행 보조 장치(100) 외부에 구현된 것으로 도시하고 있지만, 이에 한정되지 않으며, 실시예에 따라 파라미터 생성 장치(200)는 보행 보조 장치(100)의 내부에 구현될 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 보행 보조 장치의 개략적인 블록도이고, 도 3은 도 1에 도시된 보행 보조 장치가 대상체에 착용된 상태의 정면도이고, 도 4는 도 1에 도시된 보행 보조 장치가 대상체에 착용된 상태의 측면도이다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 보행 보조 장치(100)는 디스플레이(display; 110), 컨트롤러(controller; 120), 구동기(driver; 130)를 포함한다. 또한, 보행 보조 장치(100)는 고정 부재(140), 동력 전달 부재(150), 및 지지 부재(160)를 더 포함할 수 있다.
도 3 및 도 4에서는 설명의 편의를 위해 보행 보조 장치(100)가 사용자(300)의 허벅지에 착용되어 보조하는 경우, 예를 들어 힙 타입(hip-type)의 보행 보조 장치에 대하여 도시하고 있지만, 상술한 바와 같이 이에 한정되지 않으며 보행 보조 장치(100)는 사용자(300)의 손, 상박, 하박 등 상체의 일부 또는 전체나, 발, 종아리 등의 하체의 일부 또는 전체에 착용되어 보조할 수 있다. 또한, 보행 보조 장치(100)는 하체 일부를 지원하는 형태에서 무릎까지 지원하는 형태, 발목까지 지원하는 형태, 전신을 지원하는 형태에 적용될 수 있다.
디스플레이(110)는 사용자(300)에게 복수의 비정상 보행 타입들을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 사용자(300)는 디스플레이(110)에 디스플레이된 복수의 비정상 보행 타입들 중에서 자신의 보행 타입을 선택할 수 있다.
일 예로, 비정상 보행 타입들은 디스플레이(110)를 통해 도 5에 도시된 바와 같이 디스플레이될 수 있다. 이때, 디스플레이(110)에 디스플레이되는 보행 타입은 정상 보행 타입을 포함할 수 있다.
디스플레이(110)는 터치스크린, LCD(Liquid Cristal Display), TFT-LCD(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display), LED(Liquid Emitting Diode) 디스플레이, OLED(Organic LED) 디스플레이, AMOLED(Active Matrix OLED) 디스플레이 또는 플렉시블(flexible) 디스플레이로 구현될 수 있다.
컨트롤러(120)는 보행 보조 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 구동기(130)가 사용자(300)의 보행을 돕기 위한 동력을 출력하도록 구동기(140)를 제어할 수 있다. 동력은 보조력(assistance torque)을 의미할 수 있다.
컨트롤러(120)는 사용자(300)의 입력에 응답하여 복수의 비정상 보행 타입들 중에서 적어도 하나의 타입을 선택하고, 적어도 하나의 타입에 대응하는 어시스트 토크 프로파일을 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 메모리(125)에 저장된 적어도 하나의 타입에 대응하는 토크 파라미터들에 기초하여 적어도 하나의 타입의 어시스트 토크 프로파일을 생성할 수 있다. 어시스트 토크 프로파일은 보행 보조 장치(100)를 제어하기 위한 적어도 하나의 토크 파라미터를 포함할 수 있다.
또한, 적어도 하나의 비정상 보행 타입이 제1 비정상 보행 타입과 제2 비정상 보행 타입을 포함하는 때, 컨트롤러(120)는 제1 비정상 보행 타입의 제1 어시스트 토크 프로파일에 대응하는 제1 토크 파라미터들과 제2 비정상 보행 타입의 제2 어시스트 토크 프로파일에 대응하는 제2 토크 파라미터들에 기초하여 적어도 하나의 비정상 타입에 따라 어시스트 토크 프로파일을 생성할 수 있다.
일 예로, 컨트롤러(120)는 제1 토크 파라미터들과 제2 토크 파라미터들을 조합하여 어시스트 토크 프로파일을 생성할 수 있다.
다른 예로, 컨트롤러(120)는 가중치에 기초하여 제1 토크 파라미터들과 제2 토크 파라미터들을 합함으로써 어시스트 토크 프로파일을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 비정상 보행 타입과 제2 비정상 보행 타입 의 가중치는 사용자(300)의 보행 타입에서 나타나는 제1 비정상 보행 타입과 제2 비정상 보행 타입의 비율에 따라 결정될 수 있다.
메모리(125)는 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들을 저장할 수 있다. 토크 파라미터들은 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응할 수 있다. 메모리(125)에 저장된 토크 파라미터들은 파라미터 생성 장치(200)에서 생성된 토크 파라미터들일 수 있다.
도 2에서는 메모리(125)가 컨트롤러(120)의 내부에 구현된 것으로 도시되어 있지만, 메모리(125)는 컨트롤러(120)의 외부에 구현될 수 있다.
구동기(130)는 사용자(300)의 양쪽 힙 관절을 구동시키고, 사용자(300)의 오른쪽 및 왼쪽 힙 부분에 위치할 수 있다.
구동기(130)는 컨트롤러(120)의 제어, 예를 들어 컨트롤러(120)로부터 생성된 어시스트 토크 프로파일에 따라 사용자(300)의 보행 보조를 돕기 위한 동력을 생성할 수 있다.
고정 부재(140)는 사용자(300)의 일 부분, 예를 들어 허리에 고정될 수 있다. 고정 부재(140)는 사용자(300)의 외면의 적어도 일부에 접촉할 수 있다. 고정 부재(140)는 사용자(300)의 외면을 감싸는 형상일 수 있다.
동력 전달 부재(150)는 구동기(130) 및 지지 부재(160) 사이에 연결될 수 있다. 동력 전달 부재(150)는 구동기(130)로부터 전달받은 동력을 지지 부재(160)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 동력 전달 부재(150)는 프레임, 와이어, 케이블, 스트링, 고무줄, 스프링, 벨트, 또는 체인 등의 길이 방향 부재일 수 있다.
지지 부재(160)는 사용자(300)의 지지 대상, 예를 들어 허벅지를 지지할 수 있다. 지지 부재(160)는 사용자(300)의 적어도 일부를 감싸도록 배치될 수 있다. 지지 부재(160)는 동력 전달 부재(150)로부터 전달된 동력을 이용하여 사용자(300)의 지지 대상에 힘을 작용할 수 있다.
도 6은 어시스트 토크 프로파일을 구성하는 토크 파라미터들을 설명하기 위한 그래프이고, 도 7은 사용자의 스텝에 대응하는 다리에 인가되는 어시스트 토크 프로파일을 설명하기 위한 그래프이다.
도 6 및 도 7을 참조하면, 토크 파라미터들(1start, dascd, lpeak, τpeak, dpeak, ddsed)은 비정상 보행 타입에 대응하는 어시스트 토크 프로파일(τassist)을 구성할 수 있다.
1start는 어시스트 토크 프로파일이 인가되는 시점을 의미하고, dascd는 어시스트 토크 프로파일이 피크에 도달할 때까지 걸리는 시간을 의미하며, lpeak는 어시스트 토크 프로파일이 피크에 도달하는 시점을 의미한다. 또한, τpeak는 어시스트 토크 프로파일이 피크에 도달했을 때의 토크의 크기를 의미하고, dpeak는 어시스트 토크 프로파일이 피크에 도달하여 지속되는 시간을 의미하고, ddsed는 어시스트 토크 프로파일이 피크에 도달하고 감소되는 시간을 의미할 수 있다.
즉, 컨트롤러(120)는 토크 파라미터들(1start, dascd, lpeak, τpeak, dpeak, ddsed)에 기초하여 비정상 보행 타입에 대응하는 어시스트 토크 프로파일(τassist)을 생성할 수 있다.
도 7에서는 설명의 편의를 위해 사용자(300)의 두 스텝을 통해 사용자(300)의 다리에 인가되는 어시스트 토크 프로파일을 설명한다.
상태(S1)는 왼쪽 다리를 딛고 스윙한 오른쪽 다리가 지면에 착지 직전 상태일 수 있다. 상태(S1)에서 오른쪽 다리 및 왼쪽 다리가 교차하면, 상태(S1)에서 상태(S2)로 전이될 수 있다.
상태(S2)는 오른쪽 다리를 딛고 왼쪽 다리를 스윙하는 상태일 수 있다. 상태(S2)에서 왼쪽 다리의 스윙이 정지하면, 상태(S2)에서 상태(S3)로 전이될 수 있다.
상태(S3)는 오른쪽 다리를 딛고 스윙한 왼쪽 다리가 지면에 착지 직전 상태일 수 있다. 상태(S3)에서 오른쪽 다리 및 왼쪽 다리가 교차하면, 상태(S3)에서 상태(S4)로 전이될 수 있다.
상태(S4)는 왼쪽 다리를 딛고 오른쪽 다리를 스윙하는 상태일 수 있다.
왼쪽 스텝(ST2)은 상태(S2)에서 상태(S3)로의 전이에 따라 발생하며, 오른쪽 스텝(ST1 또는 ST3)은 상태(S4)에서 상태(S1)로의 전이에 따라 발생할 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 컨트롤러(120)는 매 스텝(ST1, ST2, ST3) 시작 시 스텝 싸이클을 기준으로 지지하는 다리와 스윙하는 다리를 보조하기 위한 어시스트 토크 프로파일(τassist)을 생성하고, 어시스트 토크 프로파일(τassist)을 사용자(300)의 보행 보조를 돕기 위한 구동기(130)로 출력할 수 있다.
이하에서는, 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 파라미터들 각각에 대응하는 토크 파라미터들을 생성하는 방법을 설명한다.
도 8은 도 1에 도시된 파라미터 생성 장치의 개략적인 블록도이고, 도 9는 시뮬레이션에 이용되는 시뮬레이션 모델들을 나타내고, 도 10은 파라미터 생성 장치의 일 실시예에 따른 동작 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 8 내지 도 10을 참조하면, 파라미터 생성 장치(200)는 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들을 생성하기 위해, 시뮬레이션 모델들을 이용할 수 있다. 시뮬레이션 모델들은 도 9에 도시된 바와 같을 수 있다. 사용자(300)에 대응하는 시뮬레이션 인간 모델(910)은 하지 주요 근육 모델을 포함하고, 시뮬레이션 장치 모델(930)은 보행 보조 장치(100)에 대응할 수 있다.
파라미터 생성 장치(200)는 보행 컨트롤러(gait controller 또는 walking controller; 210), 보행 보조 컨트롤러(gait assist controller 또는 walking assist controller; 230), 및 시뮬레이터(simulator; 250)를 포함할 수 있다.
보행 컨트롤러(210)는 제1 제어 파라미터들(Shuman)에 기초하여 비정상 보행 타입들 각각에 대해서 사람의 각 관절에 매핑되는 제1 토크(τ)를 계산할 수 있다. 제1 토크(τ)는 시뮬레이션 인간 모델(910)의 각 관절에 매핑될 수 있다.
제1 제어 파라미터들(Shuman)은 근육 힘 제어 및 보행 자세 제어에 관련된 보행 제어 변수를 포함할 수 있다. 제1 제어 파라미터들(Shuman)은 비정상 보행 타입들 각각에 대해 사람의 각 관절에 적합한 제1 토크(τ)를 계산하기 위한 최적화된 제어 파라미터들일 수 있다.
이때, 제1 토크(τ)는 MTU(muscle tendon unit)에 의해 구동되는 토크(τm)와 넌-MTU(non-MTU)에 의해 구동되는 토크(τn)를 포함할 수 있다.
보행 컨트롤러(210)는 비정상 보행 타입들 각각에 대응하는 근육 특성이 반영된 토크(τm)를 생성할 수 있다.
예를 들어, 보행 컨트롤러(210)는 시뮬레이션 인간 모델(910)의 근육, 예를 들어 하지 주요 근육을 활성화시킬 수 있다(1010). 보행 컨트롤러(210)는 활성화된 하지 주요 근육이 수축되어, MTU(muscle tendon unit)에 의해 생성될 힘(Fm)을 계산할 수 있다(1020). 힘(Fm)은 MTU 힘(MTU force)일 수 있다. 보행 컨트롤러(210)는 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대응하는 근육 특성을 고려하여 α비율만큼 힘(Fm)을 약화시킬 수 있다(1030). α비율은 복수의 비정상 보행 타입들 각각의 보행 조건, 예를 들어 근육 특성이 반영된 것일 수 있다. 보행 컨트롤러(210)는 약화된 힘(αFm)에 기초하여 사람의 각 관절, 예를 들어 힙, 무릎, 발목 등에 매핑되는 토크(τm)를 생성할 수 있다.
보행 보조 컨트롤러(230)는 제2 제어 파라미터들(Swad)에 기초하여 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대해서 사람의 보행 보조를 위한 보행 보조 장치(100)에 의해 생성될 제2 토크(τassist)를 계산할 수 있다. 제2 토크(τassist)는 시뮬레이션 장치 모델(930)에 의해 생성되는 각 토크에 매핑될 수 있다.
제2 제어 파라미터들(Swad)은 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대해 보행 보조 장치(100)에 의해 생성될 제2 토크(τassist)를 계산하기 위한 최적화된 제어 파라미터들일 수 있다.
시뮬레이터(250)는 제1 토크(τ)와 제2 토크(τassist)에 기초하여 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대응하는 보행 모션을 생성할 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이터(250)는 제1 토크(τ)와 제2 토크(τassist)를 수학식 1를 통해 정동역학 계산할 수 있다.
Figure pat00001
시뮬레이터(250)는 정동역학 계산 결과에 기초하여 보행 모션을 생성할 수 있다. 정동역학 계산 결과는 시뮬레이션 장치 모델(930)을 착용한 시뮬레이션 인간 모델(910)의 각 관절의 관절 각도, 속도, 및 가속도 값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이터(250)는 각 관절의 관절 각도, 속도 및 가속도 값을 이용하여 시뮬레이션 시작 시간(예를 들어, 보행 모션의 시작 시간)부터 시뮬레이션 종료 시간(예를 들어, 보행 모션의 종료 시간)까지 보행 모션을 생성할 수 있다. 즉, 시뮬레이터(250)는 시뮬레이션을 하는 동안 각 관절의 궤적을 따라 보행 모션을 생성할 수 있다. 이에, 시뮬레이터(250)는 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대응하는 보행 모션을 생성할 수 있다.
시뮬레이터(250)는 보행 모션에 따라 목적 함수를 계산할 수 있다. 목적 함수는 수학식 2를 통해 계산될 수 있다. 수학식 2의 목적 함수는 최적 목적 함수일 수 있다.
Figure pat00002
목적 함수는 보행 에너지 소모량(Jenergy), 보행 스타일 에러(Jstyle), 보행 안정성(Jbalance)으로 구성될 수 있다.
Jm은 MTU에 의한 물질 대사 에너지 비용(metabolic energy expenditure)를 의미하고, Jt는 넌-MTU에 의한 토크 소비(torque consumption)을 의미하고, Js는 기준 보행 속도(reference walking speed), Jo는 기준 보행 방향(reference waling orientation)을 의미할 수 있다.
Jf는 Fall over penalty를 의미하고, Jr은 보행 규칙성을 나타내는 성능지수(walking regularity index)를 의미하고, Jp는 몸통 포즈 각도(torso pose angle)를 의마하고, w는 가중치(weighting factor)를 의미할 수 있다. 즉, 보행 안정성(Jbalance)은 보행의 대칭성 및 규칙성을 나타내는 스트라이트 시간 변동율(Stride time variability) CV(coefficient variation) 지수와 상체의 굽은 자세 정도를 포함할 수 있다. 또한, 시뮬레이터(250)는 시뮬레이션 인간 모델(910)이 시뮬레이션 중 넘어지면 페널티 점수, 즉 Fall over penalty를 인가함으로써, 시뮬레이션 인간 모델(910)이 넘어지지 않는 보행 자세, 예를 들어 보행 모션을 만들 수 있다.
시뮬레이터(250)는 목적 함수 계산 결과에 기초하여 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들을 결정할 수 있다. 이때, 시뮬레이터(250)는 시뮬레이션 장치 모델(930)를 착용한 시뮬레이션 인간 모델(910)의 보행 성능지수를 향상하기 위한 동적 최적화 과정을 수행할 수 있다. 시뮬레이터(250)는 동적 최적화 과정을 통해 제어 파라미터들(Shuman, Swad)을 조정하여 반복적으로 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
시뮬레이터(250)는 목적 함수 계산 결과가 수렴 조건을 만족하는 때의 시뮬레이션에 사용된 제어 파라미터들(Shuman, Swad)을 최적화 제어 파라미터들로 결정할 수 있다. 즉, 시뮬레이터(250)는 보행 보조 장치(100)에 의해 생성될 제2 토크(τassist)를 구성하는 최적화 제어 파라미터들(Swad)을 결정할 수 있다.
수렴 조건은 현재 시뮬레이션의 목적 함수의 값과 이전 시뮬레이션의 목적 함수의 값이 일정 크기 이하로 차이가 나는 경우 만족될 수 있다. 일정 크기는 실험적으로 정해질 수 있으며, 임의로 설정될 수 있다.
시뮬레이터(250)는 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대해 동적 최적화 과정을 통해 결정된 최적화 제어 파라미터들(Swad)을 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들로 생성할 수 있다.
최적화 제어 파라미터들(Swad)은 표 1과 같을 수 있고, 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들로 보행 보조 장치(100)의 메모리(125)에 저장될 수 있다.
Figure pat00003
즉, 파라미터 생성 장치(200)는 보행 보조 장치(100)와 인간과의 상호작용을 고려한 동역학 시뮬레이션 기반의 가상의 보행 훈련 모델을 활용하여 다양한 비정상 보행에 대한 가이드라인이 될 수 잇는 토크 파라미터 데이터집합을 구축할 수 있다. 이에, 보행 보조 장치(100)는 구축된 토크 파라미터 데이터집합을 기반으로 보행보조를 수행하게 되어 사용자(300)의 비정상 보행에 따른 안전 문제를 미연에 방지할 수 있다.
도 11은 파라미터 생성 장치의 일 실시예 따른 동적 최적화 과정을 설명하기 위한 순서도이고, 도 12는 최적화 과정을 통한 몇 가지 비정상 보행 타입들의 목적 함수 값들의 일 예를 나타내고, 도 13은 최적화 과정을 통해 생성된 몇 가지 비정상 보행 타입들의 최적화 제어 파라미터들과 어시스트 토크 프로파일들의 일 예를 나타낸다.
도 11 내지 도 13을 참조하면, 제1 제어 파라미터들(Shuman)은 보행 컨트롤러(210)로 입력되고, 제2 제어 파라미터들(Swad)은 보행 보조 컨트롤러(230)로 입력될 수 있다(1110). 시뮬레이션 시작 시, 시뮬레이터(250)는 제어 파라미터들(Shuman, Swad)을 임의로 선정할 수 있다.
보행 컨트롤러(210)는 제1 제어 파라미터들(Shuman)에 기초하여 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대해서 사람의 각 관절에 매핑되는 제1 토크(τ)를 계산하고, 보행 보조 컨트롤러(230)는 제2 제어 파라미터들(Swad)에 기초하여 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대해서 사람의 보행 보조를 위한 보행 보조 장치(100)에 의해 생성될 제2 토크(τassist)를 계산할 수 있다(1120).
시뮬레이터(250)는 제1 토크(τ)와 제2 토크(τassist)를 수학식 1를 통해 정동역학 계산할 수 있다(1130).
시뮬레이터(250)는 정동역학 계산 결과에 기초하여 시뮬레이션 시작 시간(예를 들어, 보행 모션의 시작 시간)부터 시뮬레이션 종료 시간(예를 들어, 보행 모션의 종료 시간)까지 보행 모션을 생성할 수 있다(1140).
시뮬레이터(250)는 보행 모션에 따라 수학식 2를 통해 목적 함수를 계산할 수 있다(1150).시뮬레이터(250)는 목적 함수 계산 결과가 수렴 조건을 만족하는지 확인할 수 있다(1160).
수렴 조건을 만족하지 않는 경우, 시뮬레이터(250)는 제어 파라미터들(Shuman, Swad)을 조정할 수 있다(1170). 이후에, 파라미터 생성 장치(200)는 조정된 제어 파라미터들(Shuman, Swad)을 이용하여 단계 1110 내지 1160을 수행할 수 있다. 즉, 수렴 조건을 만족할 때까지, 파라미터 생성 장치(200)는 단계 1110 내지 1170을 반복적으로 수행할 수 있다.
시뮬레이터(250)는 수렴 조건을 만족하는 경우 시뮬레이션을 종료할 수 있다. 시뮬레이터(250)는 목적 함수 계산 결과가 수렴 조건을 만족하는 때의 시뮬레이션에 사용된 제어 파라미터들(Swad)을 보행 보조 장치(100)에 의해 생성될 제2 토크(τassist)를 구성하는 최적화 제어 파라미터들로 결정할 수 있다.
도 12에 도시된 바와 같이, 비정상 보행이 정상 보행에 비해 매우 에너지 비효율적이고 불안정한 자세로 보행을 수행함을 알 수 있다. 시뮬레이션 결과, 구부림 보행의 경우 자세 교정으로 인한 안정성 개선의 효과가 크고, 계상 보행의 경우 에너지 감소의 효과가 상대적으로 큼을 알 수 있다.
또한, 도 13에 도시된 바와 같이, 정상 보행에 비해 비정상 보행, 예를 들어 계상 보행 및 구부림 보행의 경우는 다른 방식의 어시스트 토크 프로파일의 가이드 라인이 필요함을 알 수 있다.
도 14는 도 1에 도시된 보조 보행 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이고, 도 15는 어시스트 토크 프로파일 생성 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 14 및 도 15를 참조하면, 컨트롤러(120)는 복수의 비정상 보행 타입들(Pathological gait types) 중에서 사용자(200)의 입력에 대응하는 적어도 하나의 타입을 선택할 수 있다(1410).
컨트롤러(120)는 적어도 하나의 타입에 대응하는 어시스트 토크 프로파일을 생성할 수 있다(1430). 이때, 적어도 하나의 타입은 제1 비정상 보행 타입과 제2 비정상 보행 타입을 포함할 수 있다. 컨트롤러(120)는 제1 비정상 보행 타입의 제1 어시스트 토크 프로파일에 대응하는 제1 토크 파라미터들을 메모리(125)로부터 검색할 수 있다(1510). 컨트롤러(120)는 제2 비정상 보행 타입의 제2 어시스트 토크 프로파일에 대응하는 제2 토크 파라미터들 메모리(125)로부터 검색할 수 있다(1530). 컨트롤러(120)는 제1 토크 파라미터들과 제2 토크 파라미터들에 기초하여 어시스트 토크 프로파일을 생성할 수 있다(1550).
구동기(130)는 어시스트 토크 프로파일에 따라 사용자(300)를 보행 보조할 수 있다(1450).
도 16은 다른 실시예에 따른 보행 보조 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 16을 참조하면, 보행 보조 시스템(1600)은 보행 보조 장치(100) 및 리모트 컨트롤러(remote controller; 1610)를 포함할 수 있다.
리모트 컨트롤러(1610)는 사용자 입력에 응답하여 보행 보조 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 리모트 컨트롤러(1610)는 보행 보조 장치(100)의 동작을 시작/정지할 수 있다. 또한, 리모트 컨트롤러(1610)는 보행 보조 장치(100)의 사용자(300)에 대한 보행 보조를 제어하기 위한 어시스트 토크 프로파일의 출력을 제어할 수 있다.
리모트 컨트롤러(1610)는 디스플레이(1630)를 포함할 수 있다. 디스플레이(1630)는 터치스크린, LCD(Liquid Cristal Display), TFT-LCD(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display), LED(Liquid Emitting Diode) 디스플레이, OLED(Organic LED) 디스플레이, AMOLED(Active Matrix OLED) 디스플레이 또는 플렉시블(flexible) 디스플레이로 구현될 수 있다.
디스플레이(1630)는 사용자(300)에게 비정상 보행 타입들을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 사용자(300)는 디스플레이(1630)에 디스플레이된 비정상 보행 타입들 중에서 자신의 보행 타입을 선택할 수 있다.
또한, 리모트 컨트롤러(1610)는 보행 보조 장치(100)를 조작하기 위한 기능에 대응하는 UI(user interface) 및/또는 메뉴를 디스플레이(1630)를 통해 사용자(300)에게 제공할 수 있다.
디스플레이(1630)는 리모트 컨트롤러(1610)의 제어에 따라 사용자(300)에게 보행 보조 장치(100)의 동작 상태를 디스플레이할 수 있다.
도 17은 또 다른 실시예에 따른 보행 보조 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 17을 참조하면, 보행 보조 시스템(1700)은 보행 보조 장치(100), 리모트 컨트롤러(1710), 및 전자 장치(1730)를 포함할 수 있다.
리모트 컨트롤러(1710)의 구성 및 동작은 도 16의 리모트 컨트롤러(1610)의 구성 및 동작과 실질적으로 동일할 수 있다.
전자 장치(1730)는 보행 보조 장치(100) 및/또는 리모트 컨트롤러(1710)와 서로 통신할 수 있다. 전자 장치(1730)는 디스플레이(1750)를 포함할 수 있다. 디스플레이(1750)는 터치스크린, LCD(Liquid Cristal Display), TFT-LCD(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display), LED(Liquid Emitting Diode) 디스플레이, OLED(Organic LED) 디스플레이, AMOLED(Active Matrix OLED) 디스플레이 또는 플렉시블(flexible) 디스플레이로 구현될 수 있다.
디스플레이(1750)는 사용자(300)에게 비정상 보행 타입들을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 사용자(300)는 디스플레이(1630)에 디스플레이된 비정상 보행 타입들 중에서 자신의 보행 타입을 선택할 수 있다.
또한, 전자 장치(1730)는 보행 보조 장치(100)를 조작하기 위한 기능에 대응하는 UI(user interface) 및/또는 메뉴를 디스플레이(1750)를 통해 사용자(300)에게 제공할 수 있다.
디스플레이(1750)는 사용자(300)에게 보행 보조 장치(100)의 동작 상태를 디스플레이할 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 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (25)

  1. 복수의 비정상 보행 타입들 중에서 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 대한 선택을 수신하는 단계; 및
    상기 선택에 응답하여, 상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 따라 보행 보조 장치를 다르게 제어하는 단계
    를 포함하는 보행 보조 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 따라 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 단계; 및
    상기 어시스트 토크 프로파일에 따라 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계
    를 포함하고,
    상기 어시스트 토크 프로파일은 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 적어도 하나의 토크 파라미터를 포함하는 보행 보조 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입이 제1 비정상 보행 타입과 제2 비정상 보행 타입을 포함하는 때,
    상기 생성하는 단계는,
    상기 제1 비정상 보행 타입의 제1 어시스트 토크 프로파일에 대응하는 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 비정상 보행 타입의 제2 어시스트 토크 프로파일에 대응하는 제2 토크 파라미터들에 기초하여 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 단계
    를 포함하는 보행 보조 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 토크 파라미터들에 기초하여 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 단계는,
    상기 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 토크 파라미터들을 조합하여 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 단계
    를 포함하는 보행 보조 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 토크 파라미터들에 기초하여 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 단계는,
    가중치에 기초하여 상기 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 토크 파라미터들을 합함으로써 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 단계
    를 포함하는 보행 보조 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입은,
    구부림 보행(Crouch gait) 타입, 계상 보행(Steppage gait) 타입, 진통 보행(Antalgic gait) 타입, 실조성 보행(Ataxic gait) 타입, 가속 보행(Festinating gait) 타입, 도약 보행(Vaulting gait) 타입, 비틀거리는 보행(lurching gait) 타입, 첨족 보행(Equinus gait) 타입, 짧은 다리 보행(Short Leg gait) 타입, 편마비 보행(Hemiplegic gait) 타입, 회선 보행(Circumduction gait) 타입, 소모증 보행(Tabetic gait) 타입, 신경성 보행(Neurogenic gait) 타입, 가위 보행(Scissoring gait) 타입, 및 파킨슨성 보행(Parkinsonian gait) 타입 중에서 적어도 하나를 포함하는 보행 보조 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 비정상 보행 타입들을 디스플레이하는 단계
    를 더 포함하는 보행 보조 방법.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 복수의 비정상 보행 타입들은 상기 보행 보조 장치 및 상기 보행 보조 장치의 외부 장치 중에서 적어도 하나를 통해 디스플레이되는 보행 보조 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 외부 장치는 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 리모트 컨트롤러 및 전자 장치 중에서 적어도 하나이고,
    상기 전자 장치는 상기 보행 보조 장치 및 상기 리모트 컨트롤러 중에서 적어도 하나와 통신이 가능한 보행 보조 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들을 저장하는 단계
    를 더 포함하는 보행 보조 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 저장하는 단계는,
    상기 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대해서 사람의 각 관절에 매핑되는 제1 토크와 상기 사람의 보행 보조를 위한 보행 보조 장치에 의해 생성될 제2 토크를 계산하고, 상기 제1 토크와 상기 제2 토크에 기초하여 보행 모션을 생성하는 단계;
    상기 보행 모션에 따라 목적 함수를 계산하는 단계; 및
    상기 계산 결과에 기초하여 상기 토크 파라미터들을 생성하는 단계
    를 포함하는 보행 보조 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 보행 모션을 생성하는 단계는,
    상기 제1 토크와 상기 제2 토크를 정동역학 계산하는 단계; 및
    상기 정동역학 계산 결과에 기초하여 상기 보행 모션을 생성하는 단계
    를 포함하는 보행 보조 방법.
  13. 사용자를 보행 보조하기 위한 구동기; 및
    복수의 비정상 보행 타입들 중에서 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 대한 선택을 수신하고, 상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 따라 상기 구동기를 다르게 제어하는 컨트롤러
    를 포함하는 보행 보조 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입에 따라 어시스트 토크 프로파일을 생성하고,
    상기 구동기는 상기 어시스트 토크 프로파일에 따라 상기 보행 보조 장치를 제어하고,
    상기 어시스트 토크 프로파일은 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 적어도 하나의 토크 파라미터를 포함하는 보행 보조 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입이 제1 비정상 보행 타입과 제2 비정상 보행 타입을 포함하는 때,
    상기 컨트롤러는 상기 제1 비정상 보행 타입의 제1 어시스트 토크 프로파일에 대응하는 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 비정상 보행 타입의 제2 어시스트 토크 프로파일에 대응하는 제2 토크 파라미터들에 기초하여 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 보행 보조 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 토크 파라미터들을 조합하여 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 보행 보조 장치.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 가중치에 기초하여 상기 제1 토크 파라미터들과 상기 제2 토크 파라미터들을 합함으로써 상기 어시스트 토크 프로파일을 생성하는 보행 보조 장치.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 비정상 보행 타입은,
    구부림 보행(Crouch gait) 타입, 계상 보행(Steppage gait) 타입, 진통 보행(Antalgic gait) 타입, 실조성 보행(Ataxic gait) 타입, 가속 보행(Festinating gait) 타입, 도약 보행(Vaulting gait) 타입, 비틀거리는 보행(lurching gait) 타입, 첨족 보행(Equinus gait) 타입, 짧은 다리 보행(Short Leg gait) 타입, 편마비 보행(Hemiplegic gait) 타입, 회선 보행(Circumduction gait) 타입, 소모증 보행(Tabetic gait) 타입, 신경성 보행(Neurogenic gait) 타입, 가위 보행(Scissoring gait) 타입, 및 파킨슨성 보행(Parkinsonian gait) 타입 중에서 적어도 하나를 포함하는 보행 보조 장치.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 복수의 비정상 보행 타입들은 디스플레이를 통해 디스플레이되는 보행 보조 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 디스플레이는 상기 보행 보조 장치 및 상기 보행 보조 장치의 외부 장치 중에서 적어도 하나에 구현되는 보행 보조 장치.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 외부 장치는 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 리모트 컨트롤러 및 전자 장치 중에서 적어도 하나이고,
    상기 전자 장치는 상기 보행 보조 장치 및 상기 리모트 컨트롤러 중에서 적어도 하나와 통신이 가능한 보행 보조 장치.
  22. 제13항에 있어서,
    상기 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들을 저장하는 메모리
    를 더 포함하는 보행 보조 장치.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 토크 파라미터들은,
    상기 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대해서 사람의 각 관절에 매핑되는 제1 토크 및 상기 보행 보조 장치에 의해 생성될 제2 토크에 기초하여 생성되는 보행 모션에 따라 목적 함수를 계산하여 생성된 보행 보조 장치.
  24. 제13항의 보행 보조 장치; 및
    상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 리모트 컨트롤러
    를 포함하는 보행 보조 시스템.
  25. 제13항의 보행 보조 장치; 및
    상기 복수의 비정상 보행 타입들 각각에 대해서 사람의 각 관절에 매핑되는 제1 토크 및 상기 보행 보조 장치에 의해 생성될 제2 토크에 기초하여 보행 모션을 생성하고, 상기 보행 모션에 따라 목적 함수를 계산하고, 상기 계산 결과에 기초하여 상기 복수의 비정상 보행 타입들의 어시스트 토크 프로파일들 각각에 대응하는 토크 파라미터들을 생성하는 파라미터 생성 장치
    를 포함하는 보행 보조 시스템.
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