KR20220130333A - Non-contacted exoskeleton robot - Google Patents
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Abstract
Description
개시된 발명은 비접촉 외골격 로봇에 관한 것으로써, 더욱 상세하게는 착용의 용이함을 향상시키고 착용의 불편함을 해소하며 근력을 증강시킬 수 있는 비접촉 외골격 로봇에 관한 것이다.The disclosed invention relates to a non-contact exoskeleton robot, and more particularly, to a non-contact exoskeleton robot capable of improving the ease of wearing, solving the discomfort of wearing, and enhancing muscle strength.
외골격 로봇은 착용자의 힘을 보조하거나 지지 또는 지원하는 역할을 수행한다. 외골격 시스템은 목적에 따라 크게 근력 증강 시스템과 근력 보조 시스템으로 나눌 수 있다.The exoskeleton robot assists, supports, or supports the wearer's strength. The exoskeleton system can be broadly divided into a muscle strength enhancement system and a muscle support system depending on the purpose.
근력 증강 시스템은 근력을 10배 가량 보조 할 수 있는 장점을 가지지만 착용자와 외골격 구조가 닿는 부분에 마찰이 발생한다. 신체에 가해지는 부담이 크기 때문에 장시간 활동이 어렵고 착용이 어렵다는 단점이 있다. 또한, 결합하는 부위가 많아서 입고 벗는 것이 어렵다는 단점이 있다. 근력을 증가시켜야 하는 경우에 착용을 하는 것이 이익이지만, 단순한 작업과 이동시에는 근력 증강 외골격 시스템을 착용하고 있는 것은 오히려 착용자에게 단점이 될 수 있다. 반면, 근력 보조 시스템은 와이어 및 직물 등의 마찰이 작은 슈트형으로 제작되어 착용이 용이하고 무게가 가볍지만 큰 근력을 제공하지 못한다는 단점을 가지고 있다.The muscle strength system has the advantage of supporting muscle strength by about 10 times, but friction occurs in the contact area between the wearer and the exoskeleton structure. Since the burden on the body is large, it has the disadvantage that it is difficult to wear it for a long time. In addition, there is a disadvantage that it is difficult to put on and take off because there are many bonding sites. It is advantageous to wear it when it is necessary to increase muscle strength, but wearing a muscle-strengthening exoskeleton system for simple tasks and movement can be a disadvantage to the wearer. On the other hand, the muscle strength assisting system is manufactured in a suit type with low friction such as wire and fabric, so it is easy to wear and has a light weight, but it has a disadvantage in that it does not provide large muscle strength.
근력 증강 시스템은 큰 무게를 반복적으로 드는 일을 하는 산업 현장이나 노인 및 환자를 이송하는 경우에 근력 보조 시스템 보다는 근력을 증강시키는데에 도움을 줄 수 있으나, 외골격 로봇을 입고 벗는데에 매우 많은 시간이 소요되고, 외골격 로봇을 착용시 착용자와 외골격 로봇이 닿는 부분에 압력이 가해져 불편함을 해소하는 문제점이 있었다.The muscular strength system can help to increase muscle strength rather than the strength assistance system when transporting the elderly and patients in industrial sites that repeatedly lift large weights, but it takes a lot of time to put on and take off the exoskeleton robot. There is a problem in that when the exoskeleton robot is worn, pressure is applied to the part where the wearer and the exoskeleton robot come into contact, thereby resolving the inconvenience.
따라서, 최근에는 착용의 용이함을 향상시키고 착용의 불편함을 해소하며 근력을 증강시킬 수 있는 외골격 로봇의 연구가 활발하게 이루어지고 있다.Therefore, recently, research on exoskeleton robots capable of improving the ease of wearing, resolving the discomfort of wearing, and enhancing muscle strength has been actively conducted.
이상의 이유로, 개시된 발명의 일 측면은 착용의 용이함을 향상시키고 착용의 불편함을 해소하며 근력을 증강시킬 수 있는 비접촉 외골격 로봇을 제공하고자 한다.For the above reasons, an aspect of the disclosed invention is to provide a non-contact exoskeleton robot capable of improving the ease of wearing, solving the discomfort of wearing, and enhancing muscle strength.
개시된 발명의 일 측면에 따른 비접촉 외골격 로봇은, 외부 대상체를 들어 올릴 때에 근력을 증강시키는 비접촉 외골격 로봇에 있어서, 상기 외부 대상체에 장착된 지지부; 상기 지지부에 서로 이격되어 장착된 복수의 센서 프레임; 상기 복수의 센서 프레임에 서로 이격되어 장착되고, 팔의 움직임에 대한 팔 움직임 데이터를 획득하는 복수의 센서; 상기 지지부에 결합되고, 상기 지지부를 회전시키는 구동부; 및 상기 구동부와 전기적으로 연결되고, 상기 복수의 센서에 의해 획득된 팔의 움직임에 대한 팔 움직임 데이터를 수신받고, 상기 수신된 팔 움직임 데이터에 기초하여 상기 팔의 움직임에 대응하는 상기 지지부를 회전시키도록 상기 구동부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.A non-contact exoskeleton robot according to an aspect of the disclosed invention is a non-contact exoskeleton robot that enhances muscle strength when lifting an external object, the non-contact exoskeleton robot comprising: a support mounted on the external object; a plurality of sensor frames spaced apart from each other and mounted on the support; a plurality of sensors mounted on the plurality of sensor frames to be spaced apart from each other and configured to obtain arm motion data for arm motion; a driving unit coupled to the support and rotating the support; and electrically connected to the driving unit, receiving arm motion data for arm motion acquired by the plurality of sensors, and rotating the support unit corresponding to the arm motion based on the received arm motion data. It may include a control unit for controlling the driving unit so as to
상기 복수의 센서 프레임은 2개로 마련되고, 상기 2개의 복수의 센서 프레임에 각각 장착된 복수의 센서는 상기 팔에 닿는 지점까지의 각각의 거리를 포함하는 각각의 팔 움직임 데이터를 획득하고, 상기 제어부는 상기 각각의 팔 움직임 데이터에 기초하여 상기 지지부를 회전시키기 위해 미리 정해진 팔 움직임 모델을 이용하여 상기 구동부를 제어할 수 있다.The plurality of sensor frames are provided in two, and the plurality of sensors respectively mounted on the two plurality of sensor frames acquires respective arm movement data including respective distances to a point in contact with the arm, and the control unit may control the driving unit using a predetermined arm motion model to rotate the support unit based on the respective arm motion data.
상기 팔 움직임 모델은, 상기 각각의 팔 움직임 데이터에 기초하여 팔꿈치를 원점으로 하는 공간상에 각각의 좌표를 생성하고, 상기 생성된 각각의 좌표를 이용하여 상기 2개의 복수의 센서 프레임에 대한 삼각형의 외심 좌표를 각각 산출하고, 상기 각각 산출된 2개의 복수의 센서 프레임에 대한 삼각형의 외심 좌표와 상기 팔꿈치의 중심 좌표와 팔목의 중심 좌표를 연결하여 팔의 형상 정보를 생성할 수 있다.The arm motion model generates respective coordinates in a space with the elbow as an origin based on the respective arm motion data, and uses each of the generated coordinates to form a triangle for the two plurality of sensor frames. The circumcentric coordinates may be calculated, respectively, and the shape information of the arm may be generated by connecting the calculated triangular centroid coordinates for the two plurality of sensor frames, the center coordinates of the elbow, and the center coordinates of the wrist.
상기 제어부는, 상기 팔의 움직임에 대응하는 상기 지지부를 회전시키도록, 상기 팔 움직임 모델로부터 출력된 팔의 형상 정보에 기초하여 상기 구동부에 포함된 모터의 회전 방향과 회전 속도를 결정할 수 있다.The controller may determine a rotation direction and a rotation speed of a motor included in the driving unit based on arm shape information output from the arm motion model to rotate the support unit corresponding to the movement of the arm.
상기 지지부의 일부가 안착되고, 상기 구동부와 상기 제어부가 안착된 안착부를 더 포함할 수 있다.A part of the support part is seated, and may further include a seating part on which the driving part and the control part are seated.
상기 지지부의 일부가 안착된 안착부에 장착되어 팔뚝을 지지하는 보조 지지부를 더 포함하고; 상기 보조 지지부와 상기 팔뚝을 고정시키도록 상기 보조 지지부와 상기 팔뚝을 감싸는 스트랩을 더 포함할 수 있다.It is mounted on the seating part on which the support part is seated, further comprising an auxiliary support for supporting the forearm; A strap surrounding the auxiliary support and the forearm may be further included to fix the auxiliary support and the forearm.
개시된 발명의 일 측면에 따르면, 착용의 용이함을 향상시키고 착용의 불편함을 해소하며 근력을 증강시킬 수 있는 비접촉 외골격 로봇을 제공할 수 있다.According to one aspect of the disclosed invention, it is possible to provide a non-contact exoskeleton robot capable of improving the ease of wearing, solving the discomfort of wearing, and enhancing muscle strength.
도 1은 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇이 환자 운반기에 장착된 것의 일 예를 도시한다.
도 2는 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇의 내부 구조를 도시한다.
도 3은 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에서 제 1 센서 프레임의 단면을 일 예로 도시한다.
도 4는 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇의 구성을 도시한다.
도 5는 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에서 제어부의 팔 움직임 모델에 의하여 팔의 움직임을 도출하는 것의 일 예를 도시한다.
도 6은 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에서 제어부의 팔 움직임 모델에 의하여 팔의 형상 정보를 생성하는 것의 일 예를 도시한다.
도 7은 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에서 제어부의 팔 움직임 모델에 의하여 생성된 팔의 움직임이 없을 때의 형상 정보를 도시한다.
도 8은 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에서 제어부의 팔 움직임 모델에 의하여 생성된 5° 위로 올린 팔의 형상 정보의 일 예를 도시한다.
도 9는 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에서 제어부의 팔 움직임 모델에 의하여 생성된 5° 아래로 내린 팔의 형상 정보의 일 예를 도시한다.
도 10은 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇의 지지부의 회전 각도와 실제 측정한 착용자의 팔의 회전 각도를 비교하여 나타낸 그래프이다.1 illustrates an example of a non-contact exoskeleton robot mounted on a patient carrier according to an embodiment.
Figure 2 shows the internal structure of the non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
3 illustrates a cross-section of a first sensor frame in a non-contact exoskeleton robot according to an embodiment as an example.
4 shows a configuration of a non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
FIG. 5 shows an example of deriving an arm motion using an arm motion model of a controller in a non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
6 illustrates an example of generating arm shape information by the arm motion model of the controller in the non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
7 illustrates shape information when there is no arm movement generated by the arm movement model of the controller in the non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
8 shows an example of shape information of an arm raised by 5° generated by an arm motion model of a controller in a non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
9 shows an example of the shape information of the arm lowered by 5° generated by the arm motion model of the controller in the non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
10 is a graph illustrating a comparison between the rotation angle of the support part of the non-contact exoskeleton robot according to an embodiment and the rotation angle of the wearer's arm, which is actually measured.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 개시된 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.Like reference numerals refer to like elements throughout. This specification does not describe all elements of the embodiments, and general content in the technical field to which the disclosed invention pertains or content overlapping between the embodiments is omitted. The term 'part, module, member, block' used in the specification may be implemented in software or hardware, and according to embodiments, a plurality of 'part, module, member, block' may be implemented as a single component, It is also possible for one 'part, module, member, block' to include a plurality of components.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.Throughout the specification, when a part is "connected" with another part, this includes not only direct connection but also indirect connection, and indirect connection includes connection through a wireless communication network. do.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Also, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.Throughout the specification, when a member is said to be located "on" another member, this includes not only a case in which a member is in contact with another member but also a case in which another member exists between the two members.
제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.Terms such as first, second, etc. are used to distinguish one component from another, and the component is not limited by the above-mentioned terms.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.In each step, the identification code is used for convenience of description, and the identification code does not describe the order of each step, and each step may be performed differently from the specified order unless the specific order is clearly stated in the context. have.
일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇은 착용자의 팔뚝을 고정시키고, 비접촉 방식으로 착용자의 팔의 움직임에 대응하여 같이 움직이게 되므로, 착용의 용이함을 향상시키고 착용의 불편함을 해소하며 근력을 증강시킬 수 있다.The non-contact exoskeleton robot according to an embodiment fixes the forearm of the wearer and moves together in response to the movement of the wearer's arm in a non-contact manner, so it is possible to improve the ease of wearing, solve the discomfort of wearing, and increase the muscle strength. .
이하 첨부된 도면들을 참고하여 개시된 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.Hereinafter, the working principle and embodiments of the disclosed invention will be described with reference to the accompanying drawings.
도 1은 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇이 환자 운반기에 장착된 것의 일 예를 도시한다.1 illustrates an example of a non-contact exoskeleton robot mounted on a patient carrier according to an embodiment.
도 1에 도시된 바와 같이, 비접촉 외골격 로봇(100a 내지 100d)은 외부 대상체인 환자 운반기(10)를 들어 올릴 때에 힘을 보조할 수 있다. 비접촉 외골격 로봇(100a 내지 100d)은 환자 운반기(10)의 손잡이(1a 내지 1d) 부분에 각각 4개로 장착될 수 있다. 비접촉 외골격 로봇(100a와 100b 또는 100c와 100d)은 착용자의 근력에 따라 환자 운반기(10)의 한쪽 손잡이(1a와 1b 또는 1c와 1d) 부분에 각각 2개로 장착될 수 있다. 비접촉 외골격 로봇(100a 내지 100d)은 손잡이(1a 내지 1d)와 이격되어 장착될 수 있다. 사용자는 환자 운반기(10)의 손잡이(1a 내지 1d)를 직접 잡고 들어 올릴 수 있다. 도면 부호 101은 이후에 진술할 복수의 센서 프레임을 보호하는 커버이고, 110은 지지부이고, 140은 스트랩이고, 170은 구동부이고, 180은 제어부이다. 이하에서는 지지부(110)와 스트랩(140)과 구동부(170)와 제어부(180)를 포함하는 좌측 하단의 비접촉 외골격 로봇(100a)의 내부 구조를 설명한다.As shown in FIG. 1 , the
도 2는 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇의 내부 구조를 도시한다.Figure 2 shows the internal structure of the non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
도 2에 도시된 바와 같이, 커버(101)를 벗긴 비접촉 외골격 로봇(100a)은 지지부(110), 안착부(120), 보조 지지부(130), 스트랩(140), 복수의 센서 프레임(150), 복수의 센서(161 내지 166), 구동부(170), 제어부(180)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 2 , the
지지부(110)는 환자 운반기(10)의 손잡이(1a) 부분의 일측과 이격되어 장착될 수 있다. 지지부(110)는 팔의 길이 방향에 대응하여 팔의 길이 만큼 제작될 수 있다. 예를 들어, 지지부(110)는 가볍고 강도가 있는 재질을 포함하는 프레임으로 마련될 수 있다.The
보조 지지부(130)는 지지부(110)의 일부가 안착된 안착부(120)에 장착되어 착용자의 팔뚝(102)을 지지할 수 있다. 보조 지지부(130)는 팔꿈치와 팔뚝(102)을 지지하는 안착부(120)의 상단에 지지부(110)와 이격되어 장착될 수 있다. 보조 지지부(130)는 팔뚝(102)의 길이 방향에 대응하여 팔뚝(102)의 길이 만큼 제작될 수 있다. 예를 들어, 안착부(120)와 보조 지지부(130)는 가볍고 강도가 있는 재질을 포함하는 프레임으로 마련될 수 있다.The
스트랩(140)은 보조 지지부(130)와 팔뚝(102)을 고정시키도록 보조 지지부(130)와 팔뚝(102)을 감쌀 수 있다. 스트랩(140)은 고정 끈의 감김 정도에 따라 보조 지지부(130)와 팔뚝(102)간의 고정 정도를 조절할 수 있다. 예를 들어, 스트랩(140)은 팔뚝(102)에 무리를 주지 않으면서 보조 지지부(130)와 팔뚝(102)을 고정시킬 수 있는 신축성 재질로 제작될 수 있다.The
복수의 센서 프레임(150)은 지지부(110)에 서로 이격되어 장착될 수 있다. 복수의 센서 프레임(150)은 팔(103)의 중앙 부분에 대응하여 지지부(110)에 2개로 마련될 수 있다. 복수의 센서 프레임(150)은 제 1 센서 프레임(151)과 제 2 센서 프레임(152)을 포함할 수 있다.The plurality of sensor frames 150 may be mounted on the
도 3은 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에서 제 1 센서 프레임의 단면을 일 예로 도시한다.3 illustrates a cross-section of a first sensor frame in a non-contact exoskeleton robot according to an embodiment as an example.
도 3에 도시된 바와 같이, 제 1 센서 프레임(151)은 복수의 센서(161, 162, 163)를 장착하도록 복수의 센서(161, 162, 163)에 대응하는 복수의 장착 홀(151a, 151b, 151c)을 포함할 수 있다. 제 1 센서 프레임(151)은 서로 일정하게 이격된 제 1 센서(161)에 대응하는 제 1 장착 홀(151a)과, 제 2 센서(162)에 대응하는 제 2 장착 홀(151b)과, 제 3 센서(163)에 대응하는 제 3 장착 홀(151c)을 포함할 수 있다. 제 1 센서 프레임(151)에 장착된 제 1 센서(161)와 제 2 센서(162)와 제 3 센서(163)간의 각도는 서로 120°를 이룰 수 있다. 제 1 센서(161)와 제 2 센서(162)와 제 3 센서(163)는 팔(103)의 움직임에 대한 팔 움직임 데이터를 획득할 수 있다. 제 1 센서(161)와 제 2 센서(162)와 제 3 센서(163)는 팔(103)에 닿는 지점까지의 각각의 거리를 포함하는 각각의 팔 움직임 데이터를 획득할 수 있다.As shown in FIG. 3 , the
한편, 제 2 센서 프레임(152, 도 2 참조)은 도시하지는 않았지만, 제 1 센서 프레임(151, 도 2 참조)의 구조와 동일하게 서로 일정하게 이격된 각각의 제 4 센서(164, 도 2 참조)에 대응하는 제 4 장착 홀과, 제 5 센서(165, 도 2 참조)에 대응하는 제 5 장착 홀과, 제 6 센서에 대응하는 제 6 장착 홀을 포함할 수 있다. 제 6 센서는 제 3 센서(163)의 위치에 대응하는 제 2 센서 프레임(152, 도 2 참조)의 위치일 수 있다. 제 2 센서 프레임(152, 도 2 참조)에 장착된 제 4 센서(164, 도 2 참조)와 제 5 센서(165, 도 2 참조)와 제 6 센서간의 각도는 서로 120°를 이룰 수 있다. 제 4 센서(164, 도 2 참조)와 제 5 센서(165, 도 2 참조)와 제 6 센서는 팔(103)의 움직임에 대한 팔 움직임 데이터를 획득할 수 있다. 제 4 센서(164, 도 2 참조)와 제 5 센서(165, 도 2 참조)와 제 6 센서는 팔(103)에 닿는 지점까지의 각각의 거리를 포함하는 각각의 팔 움직임 데이터를 획득할 수 있다. 제 1, 2 센서 프레임(151, 152)의 내경은 성인의 팔 두께와 제 1 센서 내지 제 6 센서의 측정 가능 범위를 고려하여 각각 6cm로 제작될 수 있고, 제 1 센서 내지 제 6 센서는 최대 60cm까지 정밀한 측정이 가능한 레이저 센서일 수 있다.Meanwhile, although not illustrated, the second sensor frame 152 (refer to FIG. 2 ) is the same as the structure of the first sensor frame 151 (refer to FIG. 2 ), and each fourth sensor 164 (refer to FIG. 2 ) spaced apart from each other. ) may include a fourth mounting hole corresponding to a fourth mounting hole, a fifth mounting hole corresponding to the fifth sensor 165 (refer to FIG. 2 ), and a sixth mounting hole corresponding to the sixth sensor. The sixth sensor may be a position of the second sensor frame 152 (refer to FIG. 2 ) corresponding to the position of the
도 2에 도시된 바와 같이, 구동부(170)는 안착부(120)에 안착되고, 지지부(110)에 축결합되고 지지부(110)를 회전시킬 수 있다. 구동부(170)는 모터(171)와 기어 박스(172)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 2 , the driving
모터(171)는 DC 모터에 비해 소음이 작고 경량화된 BLDC 모터일 수 있다. BLDC 모터는 신체에 가해지는 부담을 줄이고 소음을 완화할 수 있다. 모터(171)에 회전 운동을 인식할 수 있는 증분형 엔코더를 부착하여 모터(171)의 회전 각도를 측정할 수 있다. 모터(171)는 증분형 엔코더를 통해 얻은 회전 각도가 팔의 최대 가동 범위 각도보다 크면 정지하도록 설정될 수 있다. 모터(171)는 지지부(110)가 과하게 회전하는 것을 방지하기 위해 증분형 엔코더 값의 최대값을 설정하여 최대값에 도달하면 정지할 수 있다. 증분형 엔코더는 모터(171)의 구동을 더욱 정밀하게 조절할 수 있다.The
기어 박스(172)는 베벨 기어를 포함할 수 있고, 베벨 기어는 모터(171) 축의 회전 방향으로부터 직각으로 동력을 전달할 수 있다. 모터(171)와 베벨 기어는 축결합된 지지부(110)에 동력을 전달하여 지지부(110)를 회전시킬 수 있다. 모터(171)는 PID 제어를 통해 지지부(110)의 회전 정확도를 높일 수 있다. 구동부(170)는 모터(171)의 회전 속도를 감속시키기 위한 감속기를 포함할 수도 있다.The
제어부(180)는 안착부(120)의 일부분에 안착되고, 구동부(170)와 전기적으로 연결될 수 있다. 제어부(180)는 착용자의 팔(103)의 움직임에 대응하여 지지부(110)를 회전시키도록 모터(171)를 제어할 수 있다. 제어부(180)는 베벨 기어와 축결합된 지지부(110)에 동력을 전달하여 지지부(110)를 회전시키도록 모터(171)를 제어할 수 있다. 제어부(180)는 모터(171)를 구동시키는 모터 구동부를 포함할 수도 있고, 지지부(110)를 회전시키도록 모터 구동부를 제어할 수도 있다.The
이하에서는, 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇(100)이 비접촉 방식으로 착용자의 팔(103)의 움직임에 대응하여 같이 움직여 근력을 증강시키는 과정을 설명한다.Hereinafter, a process in which the
도 4는 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇의 구성을 도시한다.4 shows a configuration of a non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
도 4에 도시된 바와 같이, 비접촉 외골격 로봇(100)은 복수의 센서(161 내지 166)와 구동부(170)와 제어부(180)를 포함할 수 있다. 제어부(180)는 프로세서(181)와 메모리(182)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 4 , the
프로세서(181)는 복수의 센서(161 내지 166)에 의해 획득된 팔(103)의 움직임에 대한 팔 움직임 데이터를 수신받을 수 있다. 프로세서(181)는 수신된 팔 움직임 데이터에 기초하여 팔(103)의 움직임을 도출할 수 있다.The
도 5는 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에서 제어부의 팔 움직임 모델에 의하여 팔의 움직임을 도출하는 것의 일 예를 도시한다.FIG. 5 shows an example of deriving an arm motion using an arm motion model of a controller in a non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(181)는 제 1 센서(161)와 제 2 센서(162)와 제 3 센서(163)에 의하여 획득된 팔에 닿는 지점(P)까지의 각각의 거리(d1, d2, d3)를 포함하는 각각의 팔 움직임 데이터를 수신받을 수 있다. 프로세서(181)는 제 4 센서(164)와 제 5 센서(165)와 제 6 센서(166)에 의하여 획득된 팔에 닿는 지점(P)까지의 각각의 거리(d1, d2, d3)를 포함하는 각각의 팔 움직임 데이터를 수신받을 수 있다.As shown in FIG. 5 , the
제어부(180)는 팔에 닿는 지점(P)까지의 각각의 거리(d1, d2, d3)를 포함하는 각각의 팔 움직임 데이터에 기초하여 지지부(110)를 회전시키기 위해 미리 정해진 팔 움직임 모델을 이용할 수 있다. 매트랩 프로그램은 팔 움직임을 분석하여 팔 움직임 모델을 생성할 수 있다.The
팔 움직임 모델은 삼각형의 외심 좌표와 외접원을 이용하여 팔의 움직임을 도출할 수 있다. 팔 움직임 모델은 세 좌표값 를 이용한 [수학식 1] 내지 [수학식 6]을 통해 팔의 중심인 삼각형의 외심 좌표(O(x,y))를 도출할 수 있다. 는 제 1 센서(161) 또는 제 4 센서(164)에 의하여 획득된 팔에 닿는 지점(P)까지의 거리(d1)에 대한 팔에 닿는 지점(P)에서의 좌표일 수 있고, 는 제 2 센서(162) 또는 제 5 센서(165)에 의하여 획득된 팔에 닿는 지점(P)까지의 거리(d2)에 대한 팔에 닿는 지점(P)에서의 좌표일 수 있고, 는 제 3 센서(163) 또는 제 6 센서(166)에 의하여 획득된 팔에 닿는 지점(P)까지의 거리(d3)에 대한 팔에 닿는 지점(P)에서의 좌표일 수 있다. 이때, 간의 조건은 일 수 있다. 삼각형의 외심의 특성인 를 통해 를 도출할 수 있고, 이를 통해 하기 [수학식 1]과 같은 연립 방정식을 만들 수 있고, [수학식 1]을 재전개하면 하기 [수학식 2]와 같이 나타낼 수 있다.The arm motion model can derive the arm motion by using the circumcentric coordinates of the triangle and the circumcircle. The arm movement model has three coordinate values. Using [Equation 1] to [Equation 6], it is possible to derive the circumcenter coordinates (O(x,y)) of the triangle that is the center of the arm. may be the coordinates at the arm touching point (P) for the distance (d1) to the arm touching point (P) obtained by the
[수학식 1][Equation 1]
[수학식 2][Equation 2]
팔 움직임 모델은 [수학식 2]에 기초하여 외심의 x좌표를 구할 때에 하기 [수학식 3]을 이용할 수 있다.The arm motion model can use the following [Equation 3] when obtaining the x-coordinate of the circumcenter based on [Equation 2].
[수학식 3][Equation 3]
팔 움직임 모델은 [수학식 3]을 이용하여 하기 [수학식 4]와 같은 외심의 x좌표를 구할 수 있다.The arm movement model can obtain the x-coordinate of the circumcenter as in the following [Equation 4] using [Equation 3].
[수학식 4][Equation 4]
팔 움직임 모델은 [수학식 2]에 기초하여 외심의 y좌표를 구할 때에 하기 [수학식 5]를 이용할 수 있다.The arm movement model may use the following [Equation 5] when obtaining the y-coordinate of the circumcenter based on [Equation 2].
[수학식 5][Equation 5]
팔 움직임 모델은 [수학식 5]를 이용하여 하기 [수학식 6]과 같은 외심의 y좌표를 구할 수 있다.The arm motion model can obtain the y-coordinate of the circumcenter as shown in the following [Equation 6] using [Equation 5].
[수학식 6][Equation 6]
다시 말하면, 팔 움직임 모델은 팔에 닿는 지점(P)까지의 각각의 거리(d1, d2, d3)를 포함하는 각각의 팔 움직임 데이터에 기초하여 팔꿈치를 원점으로 하는 공간상에 각각의 좌표(를 생성할 수 있다. 팔꿈치는 안착부(120, 도 2 참조)에 안착되고 팔(103, 도 2 참조)은 제 1 센서 프레임(151, 도 2 참조)과 제 2 센서 프레임(152, 도 2 참조)의 내부 공간에서 움직이므로, 팔 움직임 모델은 팔꿈치를 원점으로 하는 공간상에 각각의 좌표()를 생성할 수 있다. 팔 움직임 모델은 생성된 각각의 좌표()를 이용한 [수학식 1] 내지 [수학식 6]을 통해 제 1 센서 프레임(151)에 대한 삼각형의 외심 좌표(O(x,y))와 제 2 센서 프레임(152)에 대한 삼각형의 외심 좌표(O(x,y))를 각각 산출할 수 있다. 팔 움직임 모델은 산출된 제 1 센서 프레임(151)에 대한 삼각형의 외심 좌표(O(x,y))와 제 2 센서 프레임(152)에 대한 삼각형의 외심 좌표(O(x,y))에 기초하여 팔(103)의 형상 정보를 생성할 수 있다.In other words, the arm motion model is based on each arm motion data including the respective distances (d1, d2, d3) to the point (P) touching the arm, each coordinate ( can create The elbow is seated on the seating part 120 (see FIG. 2) and the arm (103, see FIG. 2) is located in the inner space of the first sensor frame 151 (see FIG. 2) and the second sensor frame (152, see FIG. 2). As it moves, the arm movement model is based on each coordinate ( ) can be created. The arm movement model is generated for each coordinate ( ) using [Equation 1] to [Equation 6], the circumcenter of the triangle with respect to the first sensor frame 151 (O(x,y)) and the circumcenter of the triangle with respect to the
도 6은 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에서 제어부의 팔 움직임 모델에 의하여 팔의 형상 정보를 생성하는 것의 일 예를 도시한다.6 illustrates an example of generating arm shape information by the arm motion model of the controller in the non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
도 6에 도시된 바와 같이, 팔 움직임 모델은 제 1 플레인(P1)상에 형성된 팔꿈치(S1)의 중심 좌표(O1)와, 제 2 플레인(P2)상에 형성된 제 2 센서 프레임(S2)에 대한 삼각형의 외심 좌표(O2)와, 제 3 플레인(P3)상에 형성된 제 1 센서 프레임(S3)에 대한 삼각형의 외심 좌표(O3)와, 제 4 플레인(P4)상에 형성된 팔목(S4)의 중심 좌표(O4)를 연결하여 팔의 형상 정보를 생성할 수 있다.As shown in Figure 6, the arm motion model is the center coordinates O1 of the elbow S1 formed on the first plane P1, and the second sensor frame S2 formed on the second plane P2. The circumcenter coordinates O2 of the triangle, the circumcenter coordinates O3 of the triangle with respect to the first sensor frame S3 formed on the third plane P3, and the cuff S4 formed on the fourth plane P4. By connecting the center coordinates (O4) of the arm shape information can be generated.
도 7은 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에서 제어부의 팔 움직임 모델에 의하여 생성된 팔의 움직임이 없을 때의 형상 정보를 도시한다.7 illustrates shape information when there is no arm movement generated by the arm movement model of the controller in the non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
도 7에 도시된 바와 같이, 팔 움직임 모델은 기준이 되는 팔의 움직임이 없을 때의 형상 정보를 생성할 수 있다. 팔의 형상 정보는 원뿔대 형상을 갖을 수 있다. 팔의 움직임이 없을 때의 형상 정보는 중심선을 기준으로 서로 대칭인 형상을 갖을 수 있다. 팔 움직임 모델은 팔의 움직임이 없을 때의 형상 정보를 출력하면, 프로세서(181)는 지지부(110)를 회전시키기 위한 모터(171)를 제어하지 않을 수 있다. 비접촉 외골격 로봇은 착용자의 근력을 증강시키지 않을 수 있다.As shown in FIG. 7 , the arm motion model may generate shape information when there is no motion of the arm as a reference. The arm shape information may have a truncated cone shape. The shape information when there is no arm movement may have shapes symmetrical to each other with respect to the center line. If the arm motion model outputs shape information when there is no arm motion, the
이하에서는, 팔 움직임 모델에 의하여 팔의 움직임이 있을 때의 형상 정보를 생성하는 과정을 설명한다.Hereinafter, a process of generating shape information when there is an arm motion by the arm motion model will be described.
도 8은 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에서 제어부의 팔 움직임 모델에 의하여 생성된 5°위로 올린 팔의 형상 정보의 일 예를 도시한다.8 shows an example of shape information of an arm raised by 5° generated by an arm motion model of a controller in a non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
도 8에 도시된 바와 같이, 팔 움직임 모델은 5°위로 올린 팔의 형상 정보를 생성할 수 있다. 5°위로 올린 팔의 형상 정보는 중심선을 기준으로 팔꿈치를 제외한 팔과 팔목이 왼쪽으로 이동된 형상을 갖을 수 있다. 팔 움직임 모델은 5°위로 올린 팔의 형상 정보를 출력하면, 프로세서(181)는 5°위로 올린 팔의 형상 정보에 대응하여 모터(171)의 회전 방향과 모터(171)의 회전 속도를 결정할 수 있다. 프로세서(181)는 5°위로 올린 팔의 형상 정보에 대응하는 회전 방향 신호와 회전 속도 신호를 모터(171)로 전송할 수 있다. 모터(171)는 수신된 회전 방향 신호와 회전 속도 신호에 기초하여 베벨 기어와 축결합된 지지부(110)에 동력을 전달할 수 있다. 지지부(110)는 착용자가 5°위로 팔을 올리는 것에 대응하여 반시계 방향과 목표 속도로 회전될 수 있다. 지지부(110)를 포함하는 비접촉 외골격 로봇은 착용자가 5°위로 팔을 올릴 때에 착용자의 근력을 증강시킬 수 있다.As shown in FIG. 8 , the arm motion model may generate shape information of an arm raised by 5°. The shape information of the arm raised by 5° may have a shape in which the arm and wrist except for the elbow are moved to the left with respect to the center line. When the arm movement model outputs the shape information of the arm raised by 5°, the
도 9는 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에서 제어부의 팔 움직임 모델에 의하여 생성된 5°아래로 내린 팔의 형상 정보의 일 예를 도시한다.9 shows an example of the shape information of the arm lowered by 5° generated by the arm motion model of the controller in the non-contact exoskeleton robot according to an embodiment.
도 9에 도시된 바와 같이, 팔 움직임 모델은 5°아래로 내린 팔의 형상 정보를 생성할 수 있다. 5°아래로 내린 팔의 형상 정보는 중심선을 기준으로 팔꿈치를 제외한 팔과 팔목이 오른쪽으로 이동된 형상을 갖을 수 있다. 팔 움직임 모델은 5°아래로 내린 팔의 형상 정보를 출력하면, 프로세서(181)는 5°아래로 내린 팔의 형상 정보에 대응하여 모터(171)의 회전 방향과 모터(171)의 회전 속도를 결정할 수 있다. 프로세서(181)는 5°아래로 내린 팔의 형상 정보에 대응하는 회전 방향 신호와 회전 속도 신호를 모터(171)로 전송할 수 있다. 모터(171)는 수신된 회전 방향 신호와 회전 속도 신호에 기초하여 베벨 기어와 축결합된 지지부(110)에 동력을 전달할 수 있다. 지지부(110)는 착용자가 5°아래로 팔을 내리는 것에 대응하여 시계 방향과 목표 속도로 회전될 수 있다. 지지부(110)를 포함하는 비접촉 외골격 로봇은 착용자가 5°아래로 팔을 내릴 때에 착용자의 근력을 증강시킬 수 있다.As shown in FIG. 9 , the arm motion model may generate shape information of an arm that is lowered by 5°. The shape information of the arm lowered by 5° may have a shape in which the arm and wrist except for the elbow are moved to the right with respect to the center line. When the arm movement model outputs the shape information of the arm lowered by 5°, the
한편, 이하에서는 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇에 대해, 지지부(110)의 회전 각도가 실제 측정한 착용자의 팔의 회전 각도를 자연스럽게 추적하는지를 검증하는 과정을 예를 들어 설명한다.Meanwhile, in the following description, for the non-contact exoskeleton robot according to an embodiment, a process of verifying whether the rotation angle of the
도 10은 일 실시예에 의한 비접촉 외골격 로봇의 지지부의 회전 각도와 실제 측정한 팔의 회전 각도를 비교하여 나타낸 그래프이다.10 is a graph showing a comparison between the rotation angle of the support part of the non-contact exoskeleton robot according to an embodiment and the actually measured rotation angle of the arm.
도 10에 도시된 바와 같이, L1은 시간에 따른 비접촉 외골격 로봇의 지지부의 회전 각도를 나타낸 그래프이고, L2는 시간에 따른 실제 측정한 착용자의 팔의 회전 각도를 나타낸 그래프이다.As shown in FIG. 10 , L1 is a graph showing the rotation angle of the support part of the non-contact exoskeleton robot over time, and L2 is a graph showing the actually measured rotation angle of the wearer's arm over time.
팔을 올리는 경우(상승하는 L1과 L2의 그래프 곡선)에 비접촉 외골격 로봇의 지지부의 회전 각도는 실제 측정한 착용자의 팔의 회전 각도를 거의 정확하게 추적하고 있음을 알 수 있다. 팔을 내리는 경우(하강하는 L1과 L2의 그래프 곡선)에 비접촉 외골격 로봇의 지지부의 회전 각도는 팔을 올리는 경우(상승하는 L1과 L2의 그래프 곡선)보다 오차가 발생하지만, 오차는 계속된 실험을 통해 측정한 결과, 팔을 올리는 경우(상승하는 L1과 L2의 그래프 곡선)에 최대 5.73°(0.1 rad)를 넘지 않았고, 팔을 내리는 경우(하강하는 L1과 L2의 그래프 곡선)에 최대 17.189°(0.3rad)를 넘지 않은 3% 이내이므로, 비접촉 외골격 로봇의 지지부의 회전 각도는 큰 오차없이 실제 측정한 착용자의 팔의 회전 각도를 자연스럽게 추적하고 있음을 알 수 있었다.It can be seen that the rotation angle of the support part of the non-contact exoskeleton robot almost accurately tracks the rotation angle of the wearer's arm when the arm is raised (the graph curve of the rising L1 and L2). When the arm is lowered (the graph curve of L1 and L2 descending), the rotation angle of the support part of the non-contact exoskeleton robot is more error than when the arm is raised (the graph curve of L1 and L2 ascending). As a result of the measurement, the maximum did not exceed 5.73° (0.1 rad) when the arm was raised (the graph curve of ascending L1 and L2), and the maximum was 17.189° (the graph curve of the descending L1 and L2) when the arm was lowered (graph curve of L1 and L2) 0.3 rad), it was found that the rotation angle of the support part of the non-contact exoskeleton robot was naturally tracking the rotation angle of the wearer's arm, which was actually measured without a large error.
한편, 프로세서(181)는 복수의 센서(161 내지 166)에 의해 획득된 팔(103)의 움직임에 대한 팔 움직임 데이터를 수신받아 처리하는 디지털 시그널 프로세서를 포함할 수 있다.Meanwhile, the
프로세서(181)는 모터(171)의 회전 방향 신호와 회전 속도 신호를 생성하는 마이크로 컨트롤 유닛(Micro Control Unit, MCU)을 포함할 수 있다.The
메모리(182)는 복수의 센서(161 내지 166)에 의해 획득된 팔(103)의 움직임에 대한 팔 움직임 데이터를 임시적으로 저장할 수 있고, 팔(103)의 움직임에 대한 팔 움직임 데이터의 처리 결과를 임시적으로 저장할 수 있다.The
메모리(182)는 프로세서(181)가 팔(103)의 움직임에 대한 팔 움직임 데이터를 처리하기 위한 프로그램 및/또는 데이터와, 프로세서(181)가 모터(171)의 회전 방향 신호와 회전 속도 신호를 생성하기 위한 프로그램 및/또는 데이터를 저장할 수 있다.The
메모리(182)는 S램(S-RAM), D램(D-RAM) 등의 휘발성 메모리뿐만 아니라 플래시 메모리, 롬(Read Only Memory, ROM), 이피롬(Erasable Programmable Read Only Memory: EPROM) 등의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.The
이상과 같이, 일실시예에 따른 비접촉 외골격 로봇은 보조 지지부(130)와 스트랩(140)에 의하여 착용자의 팔뚝(102)을 고정시키고, 비접촉 방식으로 착용자의 팔(103)의 움직임에 대응하여 같이 움직일 수 있으므로, 착용의 용이함을 향상시키고 착용의 불편함을 해소하며 근력을 증강시킬 수 있다.As described above, the non-contact exoskeleton robot according to an embodiment fixes the
100: 비접촉 외골격 로봇
161: 제 1 센서
162: 제 2 센서
163: 제 3 센서
164: 제 4 센서
165: 제 5 센서
166: 제 6 센서
170: 구동부
180: 제어부
181: 프로세서
182: 메모리100: non-contact exoskeleton robot 161: first sensor
162: second sensor 163: third sensor
164: fourth sensor 165: fifth sensor
166: sixth sensor 170: driving unit
180: control unit 181: processor
182: memory
Claims (6)
상기 외부 대상체에 장착된 지지부;
상기 지지부에 서로 이격되어 장착된 복수의 센서 프레임;
상기 복수의 센서 프레임에 서로 이격되어 장착되고, 팔의 움직임에 대한 팔 움직임 데이터를 획득하는 복수의 센서;
상기 지지부에 결합되고, 상기 지지부를 회전시키는 구동부; 및
상기 구동부와 전기적으로 연결되고, 상기 복수의 센서에 의해 획득된 팔의 움직임에 대한 팔 움직임 데이터를 수신받고, 상기 수신된 팔 움직임 데이터에 기초하여 상기 팔의 움직임에 대응하는 상기 지지부를 회전시키도록 상기 구동부를 제어하는 제어부를 포함하는 비접촉 외골격 로봇.In the non-contact exoskeleton robot for enhancing muscle strength when lifting an external object,
a support mounted on the external object;
a plurality of sensor frames spaced apart from each other and mounted on the support;
a plurality of sensors mounted on the plurality of sensor frames to be spaced apart from each other and configured to obtain arm motion data for arm motion;
a driving unit coupled to the support and rotating the support; and
to be electrically connected to the driving unit, receive arm motion data for arm motion acquired by the plurality of sensors, and rotate the support unit corresponding to the arm motion based on the received arm motion data A non-contact exoskeleton robot comprising a control unit for controlling the driving unit.
상기 복수의 센서 프레임은 2개로 마련되고,
상기 2개의 복수의 센서 프레임에 각각 장착된 복수의 센서는, 상기 팔에 닿는 지점까지의 각각의 거리를 포함하는 각각의 팔 움직임 데이터를 획득하고,
상기 제어부는, 상기 각각의 팔 움직임 데이터에 기초하여 상기 지지부를 회전시키기 위해 미리 정해진 팔 움직임 모델을 이용하여 상기 구동부를 제어하는 비접촉 외골격 로봇.According to claim 1,
The plurality of sensor frames are provided in two,
A plurality of sensors respectively mounted on the two plurality of sensor frames acquires respective arm movement data including a respective distance to a point touching the arm,
The control unit is a non-contact exoskeleton robot that controls the driving unit using a predetermined arm motion model to rotate the support unit based on the respective arm motion data.
상기 팔 움직임 모델은,
상기 각각의 팔 움직임 데이터에 기초하여 팔꿈치를 원점으로 하는 공간상에 각각의 좌표를 생성하고,
상기 생성된 각각의 좌표를 이용하여 상기 2개의 복수의 센서 프레임에 대한 삼각형의 외심 좌표를 각각 산출하고,
상기 각각 산출된 2개의 복수의 센서 프레임에 대한 삼각형의 외심 좌표와 상기 팔꿈치의 중심 좌표와 팔목의 중심 좌표를 연결하여 팔의 형상 정보를 생성하는 비접촉 외골격 로봇.3. The method of claim 2,
The arm movement model is
Based on the respective arm movement data, each coordinate is generated in a space with the elbow as the origin,
Calculate the circumcenter coordinates of the triangles for the two plurality of sensor frames by using each of the generated coordinates,
A non-contact exoskeleton robot that generates arm shape information by connecting the calculated triangular circumcentric coordinates for the two plurality of sensor frames, the elbow center coordinates, and the wrist center coordinates.
상기 제어부는, 상기 팔의 움직임에 대응하는 상기 지지부를 회전시키도록, 상기 팔 움직임 모델로부터 출력된 팔의 형상 정보에 기초하여 상기 구동부에 포함된 모터의 회전 방향과 회전 속도를 결정하는 비접촉 외골격 로봇.3. The method of claim 2,
The control unit is a non-contact exoskeleton robot that determines the rotation direction and rotation speed of the motor included in the driving unit based on the shape information of the arm output from the arm movement model so as to rotate the support unit corresponding to the movement of the arm. .
상기 지지부의 일부가 안착되고, 상기 구동부와 상기 제어부가 안착된 안착부를 더 포함하는 비접촉 외골격 로봇.According to claim 1,
The non-contact exoskeleton robot further comprising a seating part on which the support part is seated, and on which the driving part and the control part are seated.
상기 지지부의 일부가 안착된 안착부에 장착되어 팔뚝을 지지하는 보조 지지부를 더 포함하고;
상기 보조 지지부와 상기 팔뚝을 고정시키도록 상기 보조 지지부와 상기 팔뚝을 감싸는 스트랩을 더 포함하는 비접촉 외골격 로봇.According to claim 1,
It is mounted on the seating part on which the support part is seated, further comprising an auxiliary support for supporting the forearm;
The non-contact exoskeleton robot further comprising a strap surrounding the auxiliary support and the forearm so as to fix the auxiliary support and the forearm.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210035072A KR102503487B1 (en) | 2021-03-18 | 2021-03-18 | Non-contacted exoskeleton robot |
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KR1020210035072A KR102503487B1 (en) | 2021-03-18 | 2021-03-18 | Non-contacted exoskeleton robot |
Publications (2)
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KR102503487B1 KR102503487B1 (en) | 2023-02-28 |
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Family Applications (1)
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Citations (3)
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---|---|---|---|---|
JP2006051190A (en) * | 2004-08-12 | 2006-02-23 | Ibaraki Prefecture | Pseudo wearable lift |
JP2008006558A (en) * | 2006-06-30 | 2008-01-17 | Shinano Kenshi Co Ltd | Power assist device |
JP2008006161A (en) * | 2006-06-30 | 2008-01-17 | Shinano Kenshi Co Ltd | Power assist device and sensor |
-
2021
- 2021-03-18 KR KR1020210035072A patent/KR102503487B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2006051190A (en) * | 2004-08-12 | 2006-02-23 | Ibaraki Prefecture | Pseudo wearable lift |
JP2008006558A (en) * | 2006-06-30 | 2008-01-17 | Shinano Kenshi Co Ltd | Power assist device |
JP2008006161A (en) * | 2006-06-30 | 2008-01-17 | Shinano Kenshi Co Ltd | Power assist device and sensor |
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Publication number | Publication date |
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KR102503487B1 (en) | 2023-02-28 |
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