KR20230066011A - 외골격을 움직이기 위한 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 인간 조작자을 수용하는 두 다리의 외골격을 움직이기 위한 방법에 관한 것으로, 이 방법은 외골격(1)의 데이터 처리 수단(11c)에 의해서: (a) 한 걸음에 상응하는 외골격(1)의 이론적인 기본 궤적을 획득하는 단계; (b) 외골격(1)의 이론적인 기본 궤적을 단일 자유도를 갖는 가상 가이드로서 정의하기 위해 단일 파라미터에 기초하여 이론적인 기본 궤적의 파라미터를 설정하는 단계; (c) 인간 조작자에 의해 이루어진 외골격(1)의 강제 움직임에 응답하여, 이론적인 기본 궤적에 근접한 실제 기본 궤적을 구현하도록 외골격(1)과 상기 가상 가이드 사이의 스프링-댐퍼 연결을 시뮬레이션함으로써 상기 단일 파라미터에 기초하여 외골격(1)의 실제 위치로부터의 진행을 정의하는 컨트롤러를 동작시키는 단계의 구현을 포함한다.

Description

외골격을 움직이기 위한 방법

본 발명은 외골격형(exoskeleton type) 로봇 분야에 관한 것이다.

보다 구체적으로, 본 발명은 다양한 보조 수준을 갖는 외골격의 동작을 설정하기 위한 방법에 관한 것이다.

최근에, 하반신 마비(paraplegic)와 같은 주요 이동성 문제(mobility problem)를 가진 사람들을 위해 외골격(exoskeleton)이라 지칭되는 보조 보행 디바이스(assisted gait device)가 등장하였으며, 이는 부착 시스템 덕분에 조작자(인간 사용자)가 "착용"하며 외골격의 움직임을 조작자 자신의 움직임에 결합하는 외부 로봇 디바이스이다. 하지 외골격은 보행 동작을 재현하도록 일반적으로 적어도 무릎과 엉덩이에 있는 다수의 관절을 갖는다. 작동기(Actuator)는 이러한 관절의 움직임을 가능하게 하여, 조작자가 움직일 수 있게 한다. 인터페이스 시스템은 조작자는 외골격에 명령을 내릴 수 있게 하며, 제어 시스템은 이러한 명령을 작동기에 대한 명령으로 변환한다. 센서는 일반적으로 디바이스를 완성한다.

이러한 외골격은 조작자가 일어서서 걷는 것을 가능하게 하기 때문에 휠체어에 비해 진보한 것이다. 외골격은 더이상 바퀴에 의해 제한되지 않으며 이론적으로는 대부분의 평평하지 않은 환경에서 진행할 수 있다: 다리와 달리 바퀴는 단차가 있는 곳, 계단, 너무 높은 장애물 등과 같은 중요한 장애물을 지나가는 것을 허용하지 않는다.

운동성의 회복에 더하여, 외골격은 특히 뇌졸중(stroke)과 같은 신경학적 사고(neurological accident) 후 재활에서 매우 흥미롭다.

일반적으로, 물리치료사와 작업치료사(occupational therapist)의 노하우를 바탕으로 재활치료가 수행된다. 팔다리를 강화하기 위해 다양한 활동이 실시되지만 특히 뇌가 일관된 명령에 상응하는 전기 신호를 제공하는 것에 다시 익숙하게 한다.

그 다음 사전결정된 궤적을 따르게 하도록 환자의 팔다리를 안내하기 위해 외골격이 사용된다. 실제로, 이 환자들은 혼자서는 예를 들어 무릎을 올리기 위해 상체를 앞으로 내미는 것과 같은 올바른 움직임을 수행하지 못한다. 외골격은 부적절한 움직임에 저항하는 동시에 환자의 팔다리의 움직임을 구동한다.

"보조"는 적절한 움직임에 유리하게 적용되고 부적절한 움직임에 대항하는 힘을 지칭한다. 수학적으로, 100%의 보조 수준은 사전결정된 궤적을 따라 움직이는 데에 전혀 힘이 필요하지 않은 경우에 해당하며, 0%의 보조는 움직임에 대해 적용되는 또는 대항하는 힘이 없는 경우에 해당한다.

환자의 진행을 돕기 위해서, 진행에 적응하도록 보조 수준이 점진적으로 감소되어야 한다.

다시 말하면, 다양한 지원 수준을 갖는 것이 바람직하며, 이는 실제로는 수학적인 관점에서 매우 복잡하다.

기본적인 솔루션은 예를 들어 4 또는 5의 서로 다른 보조 수준 중에서 선택하도록, 사전결정된 보조 수준과 각각 연관된 여러 컨트롤러(controller)를 제공하는 것이다. 이러한 솔루션은 매우 모듈식(modular)은 아니며 특히 여전히 무겁다는 점이 이해된다.

따라서 2009년 2월 1일 공개된 IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING, VOL. 17, NO. 1의 Sai K. Banala, Seok Hun Kim, Sunil K. Agrawal 및 John P. Scholz에 의한 문서 Robot Assisted Gait Training With Active Leg Exoskeleton (ALEX)에서 수직력 F_n과 접선력 F_t이 별개로 처리되는 다양한 보조 수준을 갖는 솔루션이 제안되었다.

수직력(normal force)은 환자를 계획된 궤적으로 되돌리고 궤적 둘레의 밴드 외부에만 적용되며, 발이 원하는 위치로부터 멀어질 때 2차식으로 증가하도록 사용된다.

접선력(tangential force)은 환자가 움직임을 수행하도록 돕고 궤적에 가까운 밴드 내에만 적용되며, 궤적 상에서 최대이고 이로부터 멀어지면 선형으로 감소한다.

보조 수준은 힘에 적용되는 계수를 수정함으로써 변경된다.

이러한 방법은 만족스럽지만, 한편으로는 모니터링되는 평면 변위로 제한되며(ALEX는 실제 외골격이 아니라 단순히 하나의 다리를 지지하는 갠트리에 고정된 단일 다리용 보철물이다), 다른 한편으로는 수학적인 관점에서 너무 단순하다.

실제로 힘의 계산은 현재 위치와 궤적 사이의 거리에만 의존하고 움직임 그 자체에는 전혀 의존하지 않음을 이해해야 한다. 궤적 상에서 현재 위치에 가장 가까운 지점을 결정하는 것이 항상 필요하며, 만약 궤적이 실질적으로 원형이면 문제적 양상을 가질 위험이 있다고 생각하기 쉽다.

따라서, 이러한 솔루션은 개방된 공간에서 걷거나 이 자체의 무게를 지지해야 하는 실제 외골격에는 절대로 적용 가능하지 않다. 신뢰 가능하고 인체 공학적으로 외골격이 걸을 수 있게 하는, 다양한 지원 수준을 가진 임의의 외골격의 동작을 설정하기 위한 새로운 솔루션을 갖는 것이 바람직할 것이다.

따라서 본 발명은, 제1 양태에 따르면, 인간 조작자(human operator)를 수용하는 두 발의 외골격(bipedal exoskeleton)의 동작을 설정하기 위한 방법에 관한 것으로, 이 방법은 외골격의 데이터를 처리하기 위한 수단에 의해서:

(a) 한 걸음(step)에 상응하는 외골격의 이론적인 기본 궤적(theoretical elementary trajectory)을 획득하는 단계;

(b) 상기 외골격의 이론적인 기본 궤적을 단일 자유도(single degree of freedom)를 갖는 가상 가이드(virtual guide)로서 정의하기 위해, 상기 이론적인 기본 궤적을 단일 파라미터(parameter)의 함수로서 파라미터화하는 단계;

(c) 인간 조작자에 의해 수행되는 외골격의 강제 움직임에 응답하여, 상기 이론적인 기본 궤적에 근접한 실제 기본 궤적을 구현하도록, 외골격과 상기 가상 가이드 사이의 스프링-댐퍼 연결(spring-damper connection)을 시뮬레이션함으로써 외골격의 실제 위치의 진전(evolution)을 상기 단일 파라미터의 함수로서 정의하는 컨트롤러를 실행하는 단계의 구현을 포함한다.

유리하고 비제한적인 특징에 따르면:

이 방법은 외골격이 각각 한 걸음에 상응하는 연속적인 실제 기본 궤적을 통해 걷도록 단계(a) 내지 단계(c)의 반복을 포함한다.

단계(a)에서 획득된 이론적인 기본 궤적은 초기 위치로부터 시작하고, 단계(c)는 상기 실제 기본 궤적의 끝에서 외골격의 최종 위치를 결정하는 것을 포함하며, 상기 최종 위치는 단계(a)의 다음 발생시 초기 위치로서 사용된다.

상기 외골격에 적용되는 탄성 복원력 및 임피던스 힘(impedance force)을 가정함으로써 외골격과 상기 가상 가이드 사이의 상기 스프링-댐퍼 연결이 단계(c)에서 시뮬레이션된다.

상기 컨트롤러는 또한 상기 가상 가이드에 접하는 수반하는 힘(accompanying force)이 외골격에 적용되는 것으로 가정한다.

탄성 복원력, 임피던스 힘 및/또는 보조 힘은 외골격의 주어진 보조 수준의 함수이다.

상기 컨트롤러는 또한 외골격의 무게를 보상하는 힘이 외골격에 적용되는 것으로 가정한다.

상기 탄성 복원력은 외골격의 실제 위치와 가상 가이드를 따른 외골격의 이론적 위치 사이의 편차의 함수이며; 상기 임피던스 힘은 외골격의 실제 위치의 도함수(derivative)와 가상 가이드를 따른 외골격의 이론적 위치의 도함수 사이의 편차의 함수이다.

외골격의 위치는 외골격의 작동 자유도(actuated degree of freedom)의 관절 위치의 벡터(vector)에 의해 정의된다.

상기 컨트롤러는 상기 단일 파라미터의 진전(evolution)의 함수로서 외골격의 위치의 진전을 정의한다.

제2 양태에 따르면, 본 발명은 외골격의 동작을 설정하기 위한 제1 양태에 따른 방법을 구현하도록 구성된 데이터 처리 수단을 포함하는 외골격에 관련된다.

제3 양태에 따르면, 본 발명은 서버 및 제2 양태에 따른 외골격을 포함하는 시스템에 관련되며, 서버는 상기 이론적인 기본 궤적을 생성하고 이를 단계(a)에서 외골격에 제공하도록 구성된 데이터 처리 수단을 포함한다.

제4 및 제5 양태에 따르면, 본 발명은 외골격의 동작을 설정하기 위한 제1 양태에 따른 방법의 실행을 위한 코드 명령(code instruction)을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품; 및 컴퓨터 프로그램 제품이 외골격의 동작을 설정하기 위한 제1 양태에 따른 방법의 실행을 위한 코드 명령을 포함하는 컴퓨터 장비에 의해서 판독 가능한 저장 수단에 관련된다.

본 발명의 다른 특징 및 이점은 하나의 바람직한 실시예에 대한 아래의 설명을 읽을 때 나타날 것이다. 이러한 설명은 첨부된 도면을 참조하여 주어질 것이며, 여기서:
- 도 1은 본 발명에 따른 방법에 의해 사용되는 외골격의 도면이고;
- 도 2는 본 발명에 따른 방법의 구현을 위한 아키텍처(architecture)의 도면이고;
- 도 3은 본 발명에 따른 방법의 바람직한 일 실시예를 도시한 도면이다.

아키텍처

본 발명은 외골격(1)의 동작을 설정하기 위한 방법을 제안한다.

도 1을 참조하면, 상기 외골격(1)은 작동 및 제어되고, 두 다리가 제공되며, 보다 정확하게는 (특히 스트랩으로 인해) 인간 조작자의 하지가 외골격(1)의 다리에 각각 고정되도록 수용하는, 두 발의 로봇 디바이스 유형의 관절식 기계 시스템이다. 따라서 이것은 대략 휴머노이드(humanoid robot) 로봇일 수 있다. 여기서 "보행(gait)"은, 서있는 위치에서 실제로는 다리들이 교대로 지탱하는 것으로 변환하여 변위를 생성하는, 로봇 디바이스(1)의 동작 설정을 의미한다. 아래에서 보는 바와 같이, 외골격의 움직임은 연속적인 걸음(step)으로 구성되고, 각각의 걸음은 지면으로부터 발을 들어올린 다음, 역할이 반전되기 전에 쉬는 것으로 이루어진다고 가정된다(즉, 왼쪽 발과 오른쪽 발의 걸음의 교대).

외골격(1)은 복수의 자유도를 가지며, 즉 (일반적으로 회전을 통해) 변형 가능한 관절, 즉 각각이 "작동되는" 또는 "작동되지 않는", 서로에 대해서 움직일 수 있는 관절을 갖는다.

작동 자유도는 데이터 처리 수단(11c)에 의해 제어되는 작동기가 제공된 관절을 지정하고, 즉 이러한 자유도가 모니터링되며 이에 작용할 수 있다. 반대로, 비작동 자유도(non-actuated degree of freedom)는 작동기가 없는 관절을 지정하고, 즉 이러한 자유도는 자체의 역학을 따르며 데이터 처리 수단(11)은 이를 직접 모니터링할 수 없다(그러나 선험적으로 다른 작동 자유도를 통해서 이를 간접적으로 모니터링한다).

본 발명의 외골격은 자연히 적어도 2의 작동 자유도, 바람직하게는 복수의 작동 자유도를 포함한다.

본 경우에서, 외골격(1)은 설명된 바와 같이 다양한 수준의 지원을 가지고, 다시 말해 조작자는 보조 수준이 허용하는 한 자신의 움직임에 의해 스스로 자유도를 "작동"할 수 있으며, 즉 예를 들어 무릎 구부리기와 같이 관절의 방향을 스스로 수정할 수 있다. 이와 같이, 작동기는 작동자에 의한 자유도의 "강제" 작동을 검출할 수 있도록 자신의 위치를 데이터 처리 수단(11c)에 대해 역추적할 수 있다는 점에서, 유리하게는 센서이기도 하다.

데이터 처리 수단(11c)은 명령을 처리하고 서로 다른 작동기에 대한 명령을 생성하도록 적응된 컴퓨터 장비(일반적으로 프로세서, 즉 외골격(1)이 "원격 제어"되는 경우 외부에 있지만 우선적으로는 외골격(1)에 내장되는 프로세서, 아래 참조)를 지정한다. 이들은 전기, 유압 작동기 등일 수 있다.

본 출원은 외골격(1)의 임의의 아키텍처로 제한되지 않을 것이며, 출원 WO2015140352 및 WO2015140353에서 기술된 예가 고려될 것이다.

따라서, 바람직하게 그리고 본 출원에 따르면, 외골격(1)은 각 다리에 대해 외골격을 착용한 사람의 다리의 발을 지탱할 수 있는 지지면(support plane)을 포함하는 발 구조물을 포함한다.

이러한 지지면은 전방 플랫폼 및 후방 플랫폼을 포함하여, 발 피봇 링크(foot pivot link)가 전방 플랫폼을 후방 플랫폼에 연결시켜서 비작동 자유도를 구성하도록 한다.

그러나 당업자는 본 방법을 임의의 다른 기계적 아키텍처에 적응시킬 수 있을 것이다.

바람직한 일 실시예에 따르면, 본 궤적 생성 및 보행 방법은 도 2에 나타내어진 바와 같은 아키텍처 내의 제1 또는 제2 서버(10a, 10b)를 포함할 수 있다.

제1 서버(10a)는 궤적 생성 서버(trajectory generation server)이고, 제2 서버(10b)는 가능한 학습 서버(possible learning server)이다.

실제로, 외골격(1)의 궤적의 생성은 특허 출원 FR1910649에서 제안된 바와 같이, 특히 FNN(Feedforward Neural Network) 유형의 신경망을 사용할 수 있다. 그러한 경우, 제2 서버(10b)는 상기 신경망의 파라미터를 학습하는 방법을 구현하기 위한 서버이다. 본 방법은 신경망의 사용으로 제한되지 않으며, 전체 궤적을 생성하기 위해서 임의의 알려진 기술을 사용하는 것이 가능할 것이라는 점에 유의해야 한다(아래 참조).

어느 경우에서도, 이들 두 서버가 결합되는 것이 상당히 가능하지만, 실제로 제2 서버(10b)는 대게는 원격 서버인 반면, 제1 서버(10a)는 도 2에 의해 나타내어진 바와 같이 실시간 동작을 위해 외골격(1)에 내장될 수 있다. 바람직한 일 실시예에 따르면, 제1 서버(10a)는 제2 서버(10b)로부터 복구된 파라미터를 이용하는 신경망 덕분에 외골격(1)의 궤적을 생성하는 방법을 구현하며, 외골격(1)은 일반적으로 동작이 설정되도록 그 자리에 생성된 상기 궤적을 직접 적용한다.

이들 각 서버(10a, 10b)는 일반적으로 데이터의 교환을 위해 인터넷 네트워크와 같은 광역 네트워크(20)에 연결된 컴퓨터 장비이며, 실제로는 신경망이 한 번 학습되어 제2 서버(10b)에 내장되어도, 통신이 적어도 간헐적으로 중단될 수 있다. 각각은 프로세서 유형의 데이터 처리 수단(11a, 11b)을 포함하고(특히 제2 서버의 데이터 처리 수단(11b)은, 학습된 신경망의 단순한 사용에 비해 학습이 길고 복잡하기 때문에 높은 연산 능력을 갖는다), 적절한 경우 컴퓨터 메모리와 같은 데이터 저장 수단(12a, 12b), 예를 들어 하드 디스크를 포함한다. 신경망에 의한 궤적 생성의 경우, 제2 서버(10b)의 메모리(12b)에 의해서 학습 데이터베이스가 저장될 수 있다.

각각이 (전용 외골격(1)에 대한 궤적만을 생성하는 한, 제한된 능력 및 공간 요구사항을 가질 수 있는) 자신의 제1 서버(10a)를 내장하는 복수의 외골격(1), 또는 각각이 보다 강력한 제1 서버(10a)에 연결되고 가능하게는 제2 서버(10b)와 결합되는 (그리고 모든 외골격(1)에 대한 궤적을 신속하게 생성하는 능력을 가진) 복수의 외골격(1)이 존재할 수 있음이 이해될 것이다.

궤도

설명된 바와 같이, 통상적으로 외골격의 "궤적"은 시간 또는 위상 변수의 함수로서 표현되는 각 자유도(특히 작동 자유도)의 진전을 의미한다. 본 설명의 나머지 부분에서, 외골격(1)의 "위치"는 유리하게는 다리당 6인 작동 자유도의 관절 위치, 즉 차원 12의 벡터에 의해 정의되는 위치를 의미할 것이며, 심지어 예를 들어 외골격의 특징점의 직교좌표계 위치, 예컨대 CMP를 취하는 것이 가능할 것이다(그 결과 차원 6의 벡터: 3개의 위치에 더하여 3개의 축을 따르는 3개의 방향이 존재한다). 중복이 있으며 따라서 조작자가 우수한 관절 조정을 채택하도록 강제하므로 12 자유도 솔루션이 바람직하다는 점에 유의해야 한다.

또한, "복잡한" 움직임을 "기본" 궤적이라 불리는 연속적인 궤적으로서 정의하는 방법이 알려져 있으며, 적절한 경우 트랜지션(trasition)이 배치된다. 기본 궤적은 걸음에 상응하는 임의의 궤적, 즉 걸음의 시작시에 (발의 접촉 순간) 외골격(1)의 초기 상태로부터 시작하여 다음 걸음의 시작시에 동일한 상태로의 복귀가 존재하도록 걸음의 지속기간에 걸쳐 적용되는 임의의 궤적을 의미한다. 한 걸음의 종료시의 상태가 "대칭화"되도록 왼쪽 걸음과 오른쪽 걸음이 교대하며(전방에 더는 동일한 발이 있지 않음), 기술적으로 정확히 동일한 상태로 (전방에 동일한 발이 있음) 복귀하는 데에 두 걸음이 소요된다는 점에 유의해야 한다. 보행을 가능하게 하는 안정적인 기본 궤적들의 연속은 주기적 궤적으로 지칭된다.

이것은 임의의 평지 보행뿐 아니라 경사로, 오르막 또는 내리막 계단 등에서의 보행도 포함한다.

기본 궤적은 외골격(1)의 주어진 보행(보행 파라미터의 n-튜플(tuple)에 의해 정의되는 보행)과 연관되며, 이러한 보행을 안정적이고 실행 가능한 방식으로 유지하는 것을 가능하게 한다(즉, 볼 수 있듯이 최적화 문제의 모든 제약조건을 준수하고 비용 함수를 가능한 한 최소화한다). 설명된 바와 같이, 상기 보행 파라미터는 보폭, 보행 빈도, 가슴의 기울기와 같은 보행 방식의 "특징" 뿐만 아니라, 계단을 오르내릴 때의 걸음의 높이, 곡선 움직임에 대한 순간 회전 각도; 그리고 또한 키, 체중, 허벅지 또는 정강이의 길이, 질량 중심의 위치(전방 이동 값) 및 재활 활동의 맥락에서 가슴의 측면 이동과 같은 조작자의 형태학적 특징(환자 파라미터로 지칭되는 보행 파라미터의 하위그룹)에 해당한다.

위에서 언급된 보행의 상기 "제약조건"은 다양할 수 있고 예를 들어 "평발" 보행 또는 "롤(roll)"을 갖는 보행 등과 같은 원하는 보행 유형에 의존할 수 있다. 본 방법은 임의의 원하는 보행 유형으로 제한되지 않을 것이다.

임의의 트랜지션은 보행 변화, 즉 상기 보행 파라미터 값의 변화(예를 들어 보폭의 증가)에 해당하고: 보행 파라미터의 초기 세트 및 보행 파라미터의 최종 세트를 인지하고, 따라서 (보행 파라미터의 초기 세트와 연관된) 초기 주기적 궤적 및 (보행 파라미터의 최종 세트와 연관된) 최종 주기적 궤적을 인지하며, 상기 트랜지션은 초기 주기적 궤적으로부터 최종 주기적 궤적으로의 전환을 가능하게 하는 궤적의 일부이다. 움직임의 시작과 끝에 상응하는 "초기" 또는 "최종" 트랜지션이 존재해야 한다는 점에 유의해야 한다.

방법

도 3을 참조하면, 내장된 데이터 처리 수단(11c)에 의해 구현되는 상기 외골격(1)의 동작을 설정하기 위한 방법은 한 걸음에 상응하는 외골격의 이론적인 기본 궤적을 획득하는 단계(a)로 시작한다. 이러한 단계는 외골격(1)의 주어진 보행을 정의하는 적어도 하나의 n-튜플의 보행 파라미터, 또는 점진적으로 (예를 들어, 외골격의 조작자로부터의 새로운 명령으로 인한 또는 특히 운동이 변하는 경우 치료사로부터의 새로운 명령으로 인한) 일련의 n-튜플의 보행 파라미터의 사전 획득을 포함할 수 있다.

획득은 설명된 바와 같이, (예를 들어 서버(10a)를 내장하는 경우) 외골격(1)에 의한 궤적의 생성 또는 네트워크(20)에 의한 궤적의 단순한 수신을 직접 포함할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 이렇게, 수단(11c)은 외부 서버(10a)에 보행 파라미터를 제공할 수 있고, 그 대가로 궤적을 복구할 수 있다.

하나의 걸음보다 더 나아가는 이론적인 주기 궤적은 대부분 직접 생성되며, 이론적인 기본 궤적은 단지 이의 일부이다.

바람직하게는, 외골격의 보조 수준이 정의된다. 설명된 바와 같이, 0과 1 사이의 값이 유리하고, 0은 무(zero) 지원을 지정하고 1은 전체 지원을 지정하지만, 임의의 스케일, 복수의 사전정의된 수준 등을 사용할 수 있다. 다시 언급하지만, 보조 수준은 달라질 수 있다. 보조 수준은 인간 조작자에 의해 수행되는 외골격(1)의 강제 움직임이 실제로 가능하고, 외골격(1)이 이를 저지하지 않는 정도로만 가정될 것이다.

설명된 바와 같이, 조작자 가슴의 구성(이의 방향)을 검출할 수 있게 하는 센서(15) 조끼가 조작자에게 제공될 수 있음에 유의해야 한다. 조작자가 자신의 가슴을 향하는 방향은 그가 걷고자 하는 방향이며 속도는 그가 자신의 가슴을 앞으로 내미는 강도(기울이는 정도)에 의해서 주어진다. 시작 요청은 조작자가 시작하고자 하는 의도를 표시하는 버튼을 눌러 (또는 특정 자세를 취해) 데이터 처리 수단에 상기 파라미터를 결정할 것을 명령하는 경우에 해당할 수 있다. 회전의 순간 각도 또는 계단을 오르내릴 때 걸음의 높이와 같은 일부 파라미터가 사전결정되거나 또는 다른 센서(13, 14)에 의해서 획득될 수 있다.

엄밀히 말하면 궤적의 생성을 위한 어떠한 알려진 기술에도 제한이 없다. 설명된 바와 같이, 특히 예를 들어 HZD 궤적의 경우에, 제약조건 및 선택된 보행 파라미터에 따라 특히 주어진 궤적을 생성할 수 있는 최적화 도구가 알려져 있으며, 궤적의 생성 문제는 바람직하게는 직접 동위치화 알고리즘(direct collocation algorithm)이라 불리는 알고리즘에 의해 해결될 수 있는 최적 모니터링 문제로서 표현되며, 이는 Omar Harib 외 다수에 의한 문서 Feedback Control of an Exoskeleton for Paraplegics Toward Robustly Stable Hands-free Dynamic Walking을 참조한다.

학습 궤적의 데이터베이스 상에서 훈련된 신경망이 또한 설명된 바와 같이 대안적으로 사용될 수 있다.

모든 경우에, 걸음의 시작에서의 위치에 상응하는 외골격(1)의 초기 위치가 정의되었다고 가정될 것이다.

생성된 기본 궤적은 "실제" 궤적과 반대인 "이론적인" 궤적으로 지칭된다. 실제로, 재활에 사용하지 않는 외골격(1)의 종래의 동작에서, 이론적 궤적을 적용하는 것이 간단히 가능할 것이며 외골격은 이러한 궤적에 따라 자동으로 걸을 것이다.

여기서, 조작자 훈련의 목적으로, 인간 조작자에 의해 수행되는 외골격(1)의 강제 움직임이 실제로 가능하며, 이에 따라 실제로 외골격(1)에 의해 수행되는 궤적(실제 궤적)은 보게 되는 바와 같이 본 방법이 이들을 가깝게 유지시키도록 한다 해도, 계획된 이론적 궤적과 결코 정확히 일치하지 않음이 반복된다. 따라서 상기 실제 궤적은 조작자의 움직임과 일치하는 것으로 이해된다. 다시 공식화하면, 실제 궤적은 인간 조작자의 움직임에 따라, 인간 조작자에 의해 자유롭게 선택된 속도로 실행될 수 있다.

그 다음, 단계(b)에서, 이 방법은 단일 자유도를 갖는 가상 가이드로서 외골격(1)의 이론적인 기본 궤적을 정의하기 위해, 단일 파라미터의 함수로서 상기 이론적인 기본 궤적을 파라미터화하는 것을 포함한다.

가상 가이드의 아이디어는 코보틱스(cobotics)에 잘 알려져 있으며, 예를 들어 Susana Sanchez Restrepo, Gennaro Raiola, Pauline Chevalier, Xavier Lamy 및 Daniel Sidobre에 의한 문서 Iterative Virtual Guides Programming for Human-Robot Comanipulation에 기술되었다. 이러한 가상 가이드는 예를 들어, 특히 안전상의 이유로 이펙터 로봇의 움직임을 제한하는 "장벽"이다.

예를 들어, 로봇은 인간 조작자에 의해 조종되는 원형 톱으로 종료되는 로봇 팔일 수 있고, 이론적 궤적은 절단 궤적이며, 가상 가이드는 조작자가 궤적으로부터 너무 멀어지는 경우 부상을 입지 않게 방지한다.

보게되는 바와 같이, 가상 가이드는 외골격 지원 문제에 영리하게 적응한다.

수학적으로, 외골격(1)의 이론적인 위치 및 (이론적인 기본 궤적이 커버될 때) 외골격(1)의 이론적인 위치의 도함수의 제1 쌍

및 외골격(1)의 실제 위치 및 (실제 기본 궤적이 커버될 때) 외골격(1)의 실제 위치의 도함수의 제2 쌍

이 정의된다. 여기서 "vm"은 외골격(1)이 가상 가이드를 따라 미끄러지는 "가상 메커니즘"으로서 이론적 궤적을 따르는 것을 볼 수 있기 때문에 가상 메커니즘을 의미한다. 다시 말하면, x_vm은 가상 가이드에 따른 외골격(1)의 이론적인 위치이다. 모든 객체 x, x_vm,

및

가, 바람직하게는 차원 12의 벡터임이 반복된다.

외골격의 위치 공간에서 가상 가이드가 차원 1(곡선)의 객체를 형성하는 한, 이것은 s_vm이라는 단일 파라미터로 파라미터화될 수 있다. 이 파라미터는 시간일 수 있지만, 바람직하게는 예를 들어 외골격이 초기 위치에 있을 때 0의 값을 가지고 외골격이 걸음의 끝(상승된 다리가 지면에 도달함)에 상응하는 최종 위치에 있을 때 1의 값을 갖는, 가상 가이드를 따른 곡선 가로 좌표이다.

x_vm=L_s(s_vm) 및

가 설정될 수 있으며, 여기서 L_s는 파라미터화 모델이고 J_s는 운동학적 모델을 정의하기 위한 가상 메커니즘의 자코비안 행렬(Jacobian)이다. 당업자는 예를 들어 Susana Sanchez Restrepo, Gennaro Raiola, Pauline Chevalier, Xavier Lamy 및 Daniel Sidobre에 의한 문서 Iterative Virtual Guides Programming for Human-Robot Comanipulation에 기초하여, 이러한 파라미터화를 구현하는 방법을 인지할 것이다.

주요 단계(c)에서, 인간 조작자에 의해 수행되는 외골격(1)의 강제 움직임에 응답하여(즉 조작자가 특히 치료사의 모니터링 하에, 계획된 궤적에 따라 외골격(1)을 구현하고자 스스로 노력할 것이다), 수단(11c)은 상기 이론적인 기본 궤적에 근접한 실제 기본 궤적을 구현하도록, 외골격(1)과 상기 가상 가이드 사이의 스프링-댐퍼 연결을 시뮬레이션함으로써 상기 단일 파라미터의 함수로서 외골격(1)의 실제 위치의 진전을 정의하는 컨트롤러를 실행한다.

이러한 컨트롤러는 물론 사전에 준비될 수 있으며 외골격(1) 상에 적재될 수 있다.

언급된 "스프링-댐퍼 연결(spring-damper connection)"은 외골격(1)이 스프링 및 댐퍼에 의해 병렬로 가상 가이드에 부착될 수 있다는 아이디어를 예시하는 물리적인 유추이며: 사용자에 의해 구현된 실제 궤도가 이론적 궤도에 가까운 한은 궤도에서 아무 일도 일어나지 않지만, 이론적 궤도로부터 멀어지자마자 스프링 및 댐퍼의 힘이 고려된다.

바람직하게는, 상기 외골격(1)과 상기 가상 가이드 사이의 상기 스프링-댐퍼 연결은 상기 외골격(1)에 적용되는 탄성 복원력(스프링) 및 임피던스 힘(댐퍼)을 가정함으로써 단계(c)에서 시뮬레이션된다.

특히, 상기 탄성 복원력은 외골격(1)의 실제 위치 x와 가상 가이드를 따른 외골격(1)의 이론적 위치 x_vm 사이의 편차의 함수이고(유리하게는 식 F₁=K(x_vm - x)을 따르며, 여기서 K는 보조 수준의 함수일 수 있는 강성 계수), 상기 임피던스 힘은 외골격(1)의 실제 위치의 도함수

와 가상 가이드를 따른 외골격(1)의 이론적 위치의 도함수

사이의 편차의 함수이다(유리하게는 식

에 따르며, 여기서 B 또한 보조 수준의 함수일 수 있는 감쇠 계수).

아이디어는 외골격(1)에 적용된 힘을 나열하고 상기 단일 파라미터 s_vm에 대해 1차 역학을 결정하여, (특히 PD 컨트롤러의 형태인) 상기 컨트롤러가 상기 단일 파라미터의 진전의 함수로서 외골격(1)의 실제 위치 x의 진전을 정의하는 것이다.

유리하게는 다음이 추가된다:

- 상기 가상 가이드에 접하고 상기 보조 수준의 함수로서의 세기를 갖는 수반하는 힘 F₃(예를 들어,

이다. 일부 자유도가 추가로 보상될 수 있고, 예를 들어 전방 및 가로 엉덩이는 가동성이 높지 않아 차단되지 않도록 보다 많은 도움을 받을 수 있으며, 즉 N은 또한 잠재적으로 보조 수준 및/또는 조작자의 무게의 함수로서 가변 계수를 갖는 대각 행렬일 수 있음에 유의해야 한다);

- 외골격의 무게를 보상하는 힘 F₄(F₄ = -P)

그 결과 J_s ^T(F₁+F₂+F₃+F₄)=0이 존재하고, 이 방정식은 상기 단일 파라미터 s_vm의 진전의 함수로서, 외골격(1)의 실제 위치 x의 진전을 알기 위해

에 대해 푼 뒤에 적분될 수 있다.

요약하면, 조작자는 F₃에 의해 보조를 받고, F₄ 덕분에 외골격의 무게를 지지할 필요가 없으며, F₁에 의해 이론적 궤적으로 그리고 F₂에 의해 유연한 방식으로 되돌아온다.

도입부에서 언급된 ALEX 솔루션과 비교했을 때, 계산할 거리가 없으며 보편적인 방법이 존재한다.

연쇄 걸음

외골격(1)이 각각 걸음에 상응하는 연속적인 실제 기본 궤적을 통해 걷도록 하기 위해서 단계(a) 내지 (c)가 반복될 수 있다.

실제 궤적은 이론적인 궤적과 상이하므로, 이어지는 궤적은 방금 발생한 걸음에 맞게 조정되어야 함을 염두해야 한다.

따라서, 단계(a)에서 획득된 이론적인 기본 궤적은 초기 위치에서 시작하고, 단계(c)는 유리하게는 상기 실제 기본 궤적의 끝에서 외골격(1)의 최종 위치의 결정을 포함하며, 상기 최종 위치는 단계(a)의 다음 발생시에 초기 위치로서 사용된다.

설명된 바와 같이, (일련의 기본 궤적으로 이루어지는) 완전한 주기적 궤적이 일반적으로 생성되므로, 단계(a)의 새로운 발생은 (다음 기본 궤적에 대한) 주기적 궤적을 수정하는 것으로 구성된다.

다시 말하면, 따라서 점핑 명령을 방지하도록 충격 순간의 외골격(1)의 위치와 다음 단계 사이에 보간이 존재한다. 보간은 충격 순간에 수행되며, 다음 걸음의 궤적의 시작을 수정한다. 그 결과 가상 가이드가 현재 위치에 대응하며 좋은 기반을 가지고 다음 걸음을 시작할 수 있도록 "이동"된다(단계(b)의 새로운 발생).

장비 및 시스템의 부분들

제2 양태에 따르면, 본 발명은 제1 양태에 따른 방법의 구현을 위한 외골격(1)에 관한 것이고, 제3 양태에 따르면, 외골격뿐 아니라 가능하게 결합된 가능한 서버(10a)도 포함하는 시스템에 관한 것이다.

외골격(1)은 제2 양태에 따른 방법의 구현을 위해 구성된 데이터 처리 수단(11c)과, 필요한 경우, (특히 제1 서버(10a)의) 데이터 저장 수단(12), 관성 측정 수단(14)(관성 유닛), 지면에 대한 발의 충격을 검출하기 위한 수단(13)(접촉 센서 또는 아마도 압력 센서), 및/또는 센서 조끼(15)도 포함한다.

이것은 상기 컨트롤러의 실행을 위해 데이터 처리 수단(11c)에 의해 제어되는 작동기에 의해 작동되는 적어도 하나의 자유도를 포함하는 복수의 자유도를 가진다.

제1 서버(10a)는 특히 단계의 시작에서의 외골격(1)의 초기 위치 및 임의의 보행 파라미터를 수신함에 따라, 상기 이론적인 기본 궤적을 생성하고 이를 단계(a)에서 외골격에 제공하기 위한 데이터 처리 수단(11a)을 포함한다.

컴퓨터 프로그램 제품

제3 양태 및 제4 양태에 따르면, 본 발명은 외골격(1)의 동작을 설정하기 위한 제1 측면에 따른 방법의 (처리 수단(11c) 상에서의) 실행을 위한 코드 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품 및 이러한 컴퓨터 프로그램 제품이 있는 컴퓨터 장비에 의해 판독가능한 저장 수단에 관한 것이다.

Claims (14)

1. 인간 조작자(human operator)를 수용하는 두 발의 외골격(bipedal exoskeleton)(1)의 동작을 설정하기 위한 방법으로서, 상기 방법은 외골격(1)의 데이터 처리 수단(11c)에 의해서:
   (a) 한 걸음(step)에 상응하는 외골격(1)의 이론적인 기본 궤적(theoretical elementary trajectory)을 획득하는 단계;
   (b) 상기 외골격(1)의 이론적인 기본 궤적을 단일 자유도(single degree of freedom)를 갖는 가상 가이드(virtual guide)로서 정의하기 위해, 상기 이론적인 기본 궤적을 단일 파라미터의 함수로서 파라미터화하는 단계;
   (c) 인간 조작자에 의해 수행되는 외골격(1)의 강제 움직임에 응답하여, 상기 이론적인 기본 궤적에 근접한 실제 기본 궤적을 구현하도록, 외골격(1)과 상기 가상 가이드 사이의 스프링-댐퍼 연결(spring-damper connection)을 시뮬레이션함으로써 외골격(1)의 실제 위치의 진전(evolution)을 상기 단일 파라미터의 함수로서 정의하는 컨트롤러(controller)를 실행하는 단계
   의 구현을 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 외골격(1)이 각각 한 걸음에 상응하는 연속적인 실제 기본 궤적을 통해 걷도록 단계 (a) 내지 단계 (c)를 반복하는 단계를 포함하는, 방법.
3. 제2항에 있어서,
   단계(a)에서 획득된 이론적인 기본 궤적은 초기 위치로부터 시작하고, 단계(c)는 상기 실제 기본 궤적의 끝에서 외골격(1)의 최종 위치를 결정하는 것을 포함하며, 상기 최종 위치는 단계(a)의 다음 발생시 초기 위치로서 사용되는, 방법.
4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 외골격(1)에 적용되는 탄성 복원력 및 임피던스 힘(impedance force)을 가정함으로써 외골격(1)과 상기 가상 가이드 사이의 상기 스프링-댐퍼 연결이 단계(c)에서 시뮬레이션되는, 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 컨트롤러는 또한 상기 가상 가이드에 접하는 수반하는 힘(accompanying force)이 외골격에 적용되는 것으로 가정하는, 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 탄성 복원력, 임피던스 힘 및/또는 보조 힘은 외골격(1)의 주어진 보조 수준의 함수인, 방법.
7. 제4항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 컨트롤러는 또한 외골격(1)의 무게를 보상하는 힘이 외골격에 적용되는 것으로 가정하는, 방법.
8. 제4항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 탄성 복원력은 외골격(1)의 실제 위치와 가상 가이드를 따른 외골격(1)의 이론적 위치 사이의 편차의 함수이며; 상기 임피던스 힘은 외골격(1)의 실제 위치의 도함수(derivative)와 가상 가이드를 따른 외골격(1)의 이론적 위치의 도함수 사이의 편차의 함수인, 방법.
9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 외골격(1)의 위치는 외골격(1)의 작동 자유도의 관절 위치의 벡터(vector)에 의해 정의되는, 방법.
10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 단일 파라미터의 진전(evolution)의 함수로서 외골격의 위치의 진전을 정의하는, 방법.
11. 외골격(1)의 동작을 설정하기 위한 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하도록 구성된 데이터 처리 수단(11c)을 포함하는 외골격(1).
12. 서버(10a) 및 제11항에 따른 외골격(1)을 포함하는 시스템으로서,
    상기 서버(10a)는 상기 이론적인 기본 궤적을 생성하고 이를 단계(a)에서 외골격에 제공하도록 구성된 데이터 처리 수단(11a)을 포함하는, 시스템.
13. 컴퓨터 상에서 실행될 때, 외골격(1)의 동작을 설정하기 위한 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법의 실행을 위한 코드 명령(code instruction)을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
14. 컴퓨터 프로그램 제품이 외골격(1)의 동작을 설정하기 위한 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법의 실행을 위한 코드 명령을 포함하는 컴퓨터 장비에 의해 판독 가능한 저장 수단.

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