KR20190008519A - 보행 프로파일러 시스템 및 방법 - Google Patents

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KR20190008519A
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나다니엘 조소
빅토리안 티옥스
케빈 부처드
카티아 빌로듀
휘게 라부아
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비-테미아 인코포레이티드
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Abstract

사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 시스템 및 방법. 보행 프로파일러 시스템은 좌우 발-발목 구조부에 위치되도록 구성된 관성 센서를 포함하는 감지 시스템, 뿐만 아니라 보행 프로파일이 결정될 사람의 하지 신체 세그먼트(정강이, 대퇴, 및 몸통)의 공간적 배향을 사용한다. 일 예시적인 예에서, 보행 프로파일러 시스템은 사용자가 착용하는 지지대 디바이스 또는 외골격에 의해 제공될 수 있는, 좌우 다리-무릎 또는 대퇴-둔부 구조부에 있는 2개의 추가적인 관성 센서, 뿐만 아니라 좌우 무릎 및 대퇴의 각도 위치를 나타내는 정보를 제공하는 센서를 사용한다. 사용자의 보행 프로파일의 결정은 그러면 무릎 및 둔부 각도와 결합되어 관성 센서로부터의 사용자에 관한 생체역학 정보를 사용하여 수행된다.

Description

보행 프로파일러 시스템 및 방법
관련 출원에 대한 상호 참조
이 출원은 본 명세서에 참조로서 포함되어 있는 2016년 1월 25일에 출원된 미국 가출원 제62/286,902호의 혜택을 주장한다.
기술분야
본 개시는 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최적의 무릎 보조(즉, 사용자 활동의 99% 초과 동안 에너지 주입)를 제공하는 행동 보조기와 같은 보조 이동 디바이스는 a) 스탠스(stance) 상태(즉, 지면과 접촉해 있음) 또는 b) 스윙(swing) 상태에 있는 사용자의 다리 상태에 대한 지식을 필요로 한다.
이를 수행하는 일반적인 방법은 압력 센서를 사용하는 것이다. 그러나, 이 방법은 주로:
Figure pct00001
센서가 사용자의 신발 밑창에 배치되거나 모든 신발에 맞출 수 있는 밑창을 만들어야 하고;
Figure pct00002
압력 센서의 정확도가 복수의 압력 센서가 사용되지 않는 한 사용자의 특정 스탠스에 민감하고(지면에 맞물릴 때 발의 어느 부분이 눌려지는지에 따라 다름);
Figure pct00003
압력 센서가 짧은 사용 후에 부서지기 쉽고 파손될 수 있다는 단점을 갖는다.
따라서, 압력 센서의 단점을 극복하는 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템 및 방법이 필요하다.
본 개시는 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템을 제공하며, 그 시스템은:
사용자의 우측 발과 연관된 제 1 감지 시스템으로서,
제 1 관성 센서;
제 1 감지 시스템을 사용자의 우측 발에 고정하도록 구성된 제 1 고정 메커니즘;
우측 정강이, 대퇴, 및 몸통(trunk) 공간 배향을 관찰하는 제 1 세트의 외부 센서를 포함하는, 제 1 감지 시스템;
사용자의 좌측 발과 연관된 제 2 감지 시스템으로서,
제 2 관성 센서;
제 2 감지 시스템을 사용자의 좌측 발에 고정하도록 구성된 제 2 고정 메커니즘;
좌측 정강이, 대퇴, 및 몸통 공간 배향을 관찰하는 제 2 세트의 외부 센서를 포함하는, 제 2 감지 시스템;
제 1 및 제 2 관성 센서 및 제 1 및 제 2 세트의 외부 센서와 통신하는 적어도 하나의 프로세서로서, 적어도 하나의 프로세서는 저장된 명령을 포함하는 연관된 메모리를 갖는, 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
그 명령은 프로세서 상에서 실행될 때,
제 1 및 제 2 관성 센서로부터 상기 사용자에 대한 생체역학 정보를 수신하는 단계;
제 1 및 제 2 세트의 외부 센서로부터 생체역학 정보를 수신하는 단계;
제 1 관성 센서 및 제 1 세트의 외부 센서로부터의 생체역학 정보를 사용하여 사용자의 우측 발에 대한 운동 관련 정보를 생성하는 단계;
제 2 관성 센서 및 제 2 세트의 외부 센서로부터의 생체역학 정보를 사용하여 사용자의 좌측 발에 대한 운동 관련 정보를 생성하는 단계;
우측 발 및 좌측 발의 운동 관련 정보를 병합함으로써 사용자의 운동 상태(예를 들어, 스탠스 상태 또는 스윙 상태)를 계산하는 단계; 및
사용자의 운동 상태를 사용하여 사용자의 보행 프로파일을 생성하는 단계를 수행한다.
본 개시는 또한 전술한 바와 같은 보행 프로파일러 시스템을 제공하며, 여기서 제 1 및 제 2 세트의 외부 센서는 각각의 좌우 다리-무릎 또는 대퇴-둔부 구조부에 위치되도록 구성된 한 쌍의 관성 센서, 및 사용자의 좌우 무릎 및 대퇴의 각도 위치를 나타내는 정보를 제공하는 복수의 센서를 포함한다.
본 개시는 전술한 바와 같은 보행 프로파일러 시스템을 추가로 제공하며, 여기서 다양한 센서는 사용자가 착용하는 지지대(orthotic) 디바이스 또는 외골격에 의해 제공된다.
본 개시는 전술한 바와 같은 보행 프로파일러 시스템을 추가로 제공하며, 여기서 사용자의 우측 발 및 좌측 발의 운동 관련 정보를 병합하는 단계는
우측 발 및 좌측 발의 운동 관련 정보를 사용하여 상기 사용자의 우측 발 및 좌측 발 각각의 정적 상태를 결정하는 하위 단계;
우측 발 및 좌측 발의 운동 관련 정보를 사용하여 상기 사용자의 우측 발 및 좌측 발 각각의 동적 상태를 결정하는 하위 단계; 및
사용자의 우측 발 및 좌측 발 각각의 정적 상태 및 동적 상태를 사용하여 사용자의 운동 상태를 결정하는 하위 단계를 포함하는 센서 융합 알고리즘을 사용하여 수행된다.
본 개시는 또한 전술한 바와 같은 보행 프로파일러 시스템을 추가로 제공하며, 여기서 사용자의 보행 프로파일을 생성하는 단계는
제 1 및 제 2 관성 센서로부터의 사용자에 관한 생체역학 정보 및 제 1 및 제 2 세트의 외부 센서로부터의 생체역학 정보 중 적어도 하나를 사용하여 부차 보행 정보를 계산하는 하위 단계;
사용자의 운동 상태에 기초하여 보행 프로파일을 계산하는 하위 단계로서, 운동 상태는 연관된 모델 보행 프로파일을 갖는, 보행 프로파일을 계산하는 하위 단계; 및
부차 보행 정보에 기초하여 보행 프로파일을 최적화하는 하위 단계를 포함한다.
본 개시의 실시예가 첨부 도면을 참조하여 단지 예로서 설명될 것이며, 여기서:
도 1은 보행 프로파일러 시스템의 개략적인 표현이다;
도 2는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 보행 프로파일러 시스템의 개략적인 표현이다;
도 3은 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 상태 계산 프로세스의 흐름도이다;
도 4는 도 3의 상태 계산 프로세스의 센서 융합 알고리즘 하위 단계의 흐름도이다; 그리고
도 5는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 보행 프로파일 계산 프로세스의 흐름도이다.
상이한 도면에서 사용된 유사한 참조 번호는 유사한 구성 요소를 지칭한다.
일반적으로 기술된, 본 개시의 비제한적인 예시적인 실시예는 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 보행 프로파일러 시스템은 좌우 발-발목 구조부에 위치되도록 구성된 관성 센서를 포함하는 감지 시스템, 뿐만 아니라 보행 프로파일이 결정될 사람의 하지 신체 세그먼트(정강이, 대퇴, 및 몸통)의 공간적 배향을 사용한다. 예시적인 실시예에서, 보행 프로파일러 시스템은 예를 들어 발명의 명칭이 “LOAD DISTRIBUTION DEVICE FOR HUMAN JOINTS”인 미국 특허 제9,370,439호에서 기술된 바와 같이, 사용자가 착용하는 지지대 디바이스 및 외골격에 의해 제공될 수 있는, 좌우 다리-무릎 또는 대퇴-둔부 구조부에 있는 2개의 추가적인 관성 센서, 뿐만 아니라 좌우 무릎 및 대퇴의 각도 위치를 나타내는 정보를 제공하는 센서를 사용한다. 사용자의 보행 프로파일의 이러한 결정은 무릎 및 둔부 각도와 결합되어 관성 센서로부터의 사용자에 관한 생체역학 정보를 사용하여 수행된다.
도 1을 참조하면, 보행 프로파일러 시스템(10)은 저장된 명령을 포함하는 연관된 메모리(14)를 가지며, 그 명령은 프로세서(12) 상에서 실행될 때, 상태 계산 프로세스(100) 및 보행 프로파일 계산 프로세스(200)의 단계를 수행하고, 그 프로세스는 하기에서 더 설명될 것인, 하나 이상의 프로세서(12), 및 유선, 무선, 또는 둘의 조합일 수 있는 통신 링크(18)를 통해, 우측 발(20a) 및 좌측 발(20b) 감지 시스템 및 우측(30a) 및 좌측(30b) 정강이, 대퇴, 및 몸통 공간 배향을 관찰하는 외부 센서와의 통신을 위한 입출력(input/output, I/O) 인터페이스(16)를 포함한다.
감지 시스템(20a, 20b) 각각은 각각, 연관된 관성 센서(22a, 22b)(사용자의 각각의 발에 대한 생체역학 정보를 제공함), 및 감지 시스템(20a, 20b)을 예를 들어 사용자의 연관된 발의 발목내측(medial malleolus) 바로 아래에 고정하도록 구성된 고정 메커니즘(24a, 24b)을 포함한다.
도 2에 도시된 보행 프로파일러 시스템(10)의 예시적인 실시예에서, 외부 센서(30a, 30b)는 우측(30'a) 및 좌측(30'b) 무릎 또는 대퇴 관성 및 무릎 및 둔부 각도 위치 센서의 형태를 취한다.
무릎 및 둔부 각도 위치 센서(30'a, 30'b)는 각도 위치를 나타내거나 각도 위치가 생성될 수 있는 정보를 제공하는 임의의 센서의 형태를 취할 수 있어, 다양한 유형의 센서에 의해 제공되는 직접적인 측정 또는 생체역학 정보로부터의 추론에 의해 무릎 및 둔부 각도가 결정될 수 있음이 이해될 것이다.
도 3을 참조하면, 본 개시의 예시적인 실시예에 따라 하나 이상의 프로세서(12)(도 1 및 도 2 참조)에 의해 실행되는 상태 계산 프로세스(100)의 흐름도가 도시되어 있다. 프로세스(100)의 단계는 블록(102 내지 110)에 의해 나타내어진다.
프로세스(100)는 연관된 관성 센서(20a, 20b) 및 외부 센서(30a, 30b)로부터의 생체역학 정보 및 무릎 및 둔부 각도가 하나 이상의 프로세서(12)에 제공되는 블록(102)에서 시작한다.
블록(104)에서, 임의적으로, 글로벌 좌표계로 표현된 가속도를 적분함으로써 속도가 계산된다.
블록(106)에서, 임의적으로, 속도가 정정되고 적분되어 마지막 스텝 이후의 위치를 획득한다.
그 다음에, 블록(108)에서, 위치 및 속도(임의적인 단계(104 및 106)가 수행되는 경우), 가속도, 회전, 및 배향이 센서 융합 알고리즘과 병합되어 사용자의 운동 상태(즉, 스탠스 또는 스윙 상태)를 계산한다.
마지막으로, 블록(110)에서, 프로세스(100)는 보행 프로파일 계산 프로세스(200)에 사용자의 스탠스 또는 스윙 상태 및 사용자의 각각의 발의 운동 관련 정보를 제공한다.
도 4를 참조하면, 도 3의 상태 계산 프로세스(100)의 단계(108)에서 사용된 센서 융합 알고리즘 하위 단계의 흐름도가 도시되어 있다. 센서 융합 알고리즘 하위 단계는 블록(1082 내지 1086)에 의해 나타내어진다.
블록(1082)에서, 사용자의 우측 발 및 좌측 발 각각의 정지 상태가 생체역학 정보, 즉 발이 지면과 접촉하고 있는지, 그리고 움직임이 없는지 여부 등을 사용하여 결정된다.
그 다음에, 블록(1084)에서, 사용자의 좌우 발 각각의 동적 상태가 생체역학 정보, 즉 발이 움직이고 있는지, 운동 사이클의 일부인지 여부 등을 사용하여 결정된다.
마지막으로, 블록(1086)에서, 알고리즘은 사용자의 운동 상태(즉, 스탠스 또는 스윙 상태)를 결정한다. 이를 위해, 우측 발 및 좌측 발의 정적 및 동적 상태가 사용되며(즉, 정적 우측 발, 정적 좌측 발, 동적 우측 발, 동적 좌측 발), 우측 발 상태와 좌측 발 상태의 다양한 조합은 사용자가 스탠스 또는 스윙 상태에 있는지를 결정한다. 우측 발 및 좌측 발의 정적 및 동적 상태를 보완하기 위해 다른 생체역학 정보가 사용될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
도 5를 참조하면, 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서(12)(도 1 및 도 2 참조)에 의해 실행되는 보행 프로파일 계산 프로세스(200)의 흐름도가 도시되어 있다. 프로세스(200)의 단계는 블록(202 내지 210)에 의해 나타내어진다.
프로세스(200)는 사용자의 운동 상태(즉, 스탠스 또는 스윙 상태) 및 사용자의 각각의 발의 운동 관련 정보가 상태 계산 프로세스(100)(도 3 참조)로부터 획득되는 블록(202)에서 시작한다.
블록(204)에서, 사용자 활동, 기울기, 카덴스(cadence) 등과 같은 부차 보행 정보가 생체역학 정보 및 무릎 및 둔부 각도로부터 계산된다.
블록(206)에서, 토크 프로파일이 사용자의 스탠스 또는 스윙 상태에 기초하여 계산된다. 각각의 상태에는 모델 토크 프로파일, 즉 스탠스 상태 토크 프로파일 및 스윙 상태 토크 프로파일이 제공된다.
그 다음에, 블록(208)에서, 토크 프로파일은 사용자 부차 보행 정보에 기초하여 최적화된다. 이는 운동 상태의 변화 및 / 또는 부차 보행 정보가 검출될 때, 사용자의 보행에 대한 이들 변화의 영향을 제한하기 위해 토크 프로파일이 조정된다는 것을 의미한다.
마지막으로, 블록(210)에서, 프로세스(200)는 사용자의 토크 프로파일(즉, 보행 프로파일)을 제공한다.
대안적인 실시예에서, 상태 계산 프로세스(100) 및 보행 프로파일 계산 프로세스(200)는 단일 또는 개별 프로세서(12) 상에서 실행될 수 있고, 상태 계산 프로세스(100)는 사용자의 좌우 발에 대한 개별 프로세서(12), 관성 센서(20a, 20b), 및 외부 센서(30a, 30b) 상에서 실행되어 그들의 정보를 그들의 연관된 프로세서(12)에 직접 제공할 수 있음이 이해될 것이다.
본 개시가 특정의 비제한적인 예시적인 실시예 및 그 예로서 기술되었지만, 이하에서 청구되는 본 개시의 범위를 벗어나지 않으면서 본 특정 실시예에 변형이 가해질 수 있음이 본 기술분야의 통상의 기술자에게 명백할 것임에 유의해야 한다.

Claims (13)

  1. 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템으로서,
    상기 사용자의 우측 발과 연관된 제 1 감지 시스템;
    상기 사용자의 좌측 발과 연관된 제 2 감지 시스템; 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 제 1 감지 시스템은,
    제 1 관성 센서,
    상기 제 1 감지 시스템을 상기 사용자의 우측 발에 고정하도록 구성된 제 1 고정 메커니즘,
    우측 정강이, 대퇴, 및 몸통 공간 배향을 관찰하는 제 1 세트의 외부 센서를 포함하고,
    상기 제 2 감지 시스템은,
    제 2 관성 센서,
    상기 제 2 감지 시스템을 상기 사용자의 좌측 발에 고정하도록 구성된 제 2 고정 메커니즘,
    좌측 정강이, 대퇴, 및 몸통 공간 배향을 관찰하는 제 2 세트의 외부 센서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제 1 관성 센서 및 상기 제 2 관성 센서 그리고 상기 제 1 세트의 외부 센서 및 상기 제 2 세트의 외부 센서와 통신하고,
    저장된 명령을 포함하는 연관된 메모리를 가지며,
    상기 명령은 상기 프로세서 상에서 실행될 때,
    상기 제 1 관성 센서 및 상기 제 2 관성 센서로부터 상기 사용자에 대한 생체역학 정보를 수신하는 단계;
    상기 제 1 세트의 외부 센서 및 상기 제 2 세트의 외부 센서로부터 생체역학 정보를 수신하는 단계;
    상기 제 1 관성 센서 및 상기 제 1 세트의 외부 센서로부터의 생체역학 정보를 사용하여 상기 사용자의 우측 발에 대한 운동 관련 정보를 생성하는 단계;
    상기 제 2 관성 센서 및 상기 제 2 세트의 외부 센서로부터의 생체역학 정보를 사용하여 상기 사용자의 좌측 발에 대한 운동 관련 정보를 생성하는 단계;
    상기 우측 발 및 상기 좌측 발의 운동 관련 정보를 병합함으로써 상기 사용자의 운동 상태를 계산하는 단계; 및
    상기 사용자의 운동 상태를 사용하여 상기 사용자의 보행 프로파일을 생성하는 단계를 수행하는, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제 1 세트의 외부 센서 및 상기 제 2 세트의 외부 센서는 각각의 좌우 다리-무릎 또는 대퇴-둔부 구조부에 위치되도록 구성된 한 쌍의 관성 센서, 및 상기 사용자의 좌우 무릎 및 대퇴의 각도 위치를 나타내는 정보를 제공하는 복수의 센서를 포함하는, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 좌우 다리-무릎 또는 대퇴-둔부 구조부에 있는 상기 관성 센서, 및 상기 좌우 무릎의 각도 위치를 나타내는 정보를 제공하는 상기 복수의 센서는 상기 사용자가 착용하는 지지대 디바이스 또는 외골격에 의해 제공되는, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 관성 센서에 의해 제공되는 생체역학 정보는 가속도를 포함하고,
    상기 사용자의 우측 발 및 좌측 발에 대한 운동 관련 정보를 생성하는 단계는 글로벌 좌표계로 표현된 가속도를 적분함으로써 속도를 계산하는 단계를 포함하는, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 사용자의 우측 발 및 좌측 발에 대한 운동 관련 정보를 생성하는 단계는 상기 속도를 적분함으로써 위치를 계산하는 단계를 포함하는, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 사용자의 우측 발 및 좌측 발의 운동 관련 정보를 병합하는 단계는 상기 속도와 상기 위치를 병합하는 단계를 포함하는, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자의 보행 프로파일을 생성하는 단계는 상기 우측 발 및 상기 좌측 발의 운동 관련 정보를 더 사용하는, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자의 우측 발 및 좌측 발의 운동 관련 정보를 병합하는 단계는 센서 융합 알고리즘을 사용하여 수행되는, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 센서 융합 알고리즘은
    상기 우측 발 및 상기 좌측 발의 운동 관련 정보를 사용하여 상기 사용자의 우측 발 및 좌측 발 각각의 정적 상태를 결정하는 하위 단계;
    상기 우측 발 및 상기 좌측 발의 운동 관련 정보를 사용하여 상기 사용자의 우측 발 및 좌측 발 각각의 동적 상태를 결정하는 하위 단계; 및
    상기 사용자의 우측 발 및 좌측 발 각각의 상기 정적 상태 및 상기 동적 상태를 사용하여 상기 사용자의 운동 상태를 결정하는 하위 단계를 포함하는, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 사용자의 운동 상태를 결정하는 하위 단계는 상기 사용자의 우측 발 및 좌측 발에 대한 운동 관련 정보를 추가로 사용하는, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자의 보행 프로파일을 생성하는 단계는
    상기 제 1 관성 센서 및 상기 제 2 관성 센서로부터의 상기 사용자에 관한 생체역학 정보, 및 상기 제 1 세트의 외부 센서 및 상기 제 2 세트의 외부 센서로부터의 생체역학 정보 중 적어도 하나를 사용하여 부차 보행 정보를 계산하는 하위 단계;
    상기 사용자의 운동 상태에 기초하여 보행 프로파일을 계산하는 하위 단계로서, 상기 운동 상태는 연관된 모델 보행 프로파일을 갖는, 보행 프로파일을 계산하는 하위 단계; 및
    상기 부차 보행 정보에 기초하여 상기 보행 프로파일을 최적화하는 하위 단계를 포함하는, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 부차 보행 정보는 사용자 활동, 기울기, 및 카덴스 중 적어도 하나를 포함하는, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
  13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자의 운동 상태는 스탠스 상태 및 스윙 상태 중 하나인, 사용자의 보행 프로파일을 결정하기 위한 보행 프로파일러 시스템.
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