필요한 만큼만 보조하는 재활 치료법을 하지 외골격 로봇에 구현하는 연구
Research on the Realization of Assist-as-Needed in a Lower Limb Rehabilitation Robot
- 주제어 (키워드) 보행 재활 훈련 , 재활 로봇 , 필요한 만큼 보조 , 퍼지 추론 시스템 , 가변 임피던스 제어 , 보행 수준 , Gait Training , Rehabilitation Robot , Assist-as-Needed , Fuzzy Inference System , Adaptive Impedance Control , Gait Ability
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 전도영
- 발행년도 2023
- 학위수여년월 2023. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 기계공학과
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000069897
- UCI I804:11029-000000069897
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
신경 손상으로 보행이 어려운 뇌졸중 환자의 운동 기능 회복을 목적으로 재활 로봇 연구가 활발해지고 있으며, 효과적인 재활을 위해 환자의 능동적인 운동 참여에 대한 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 능동 운동이 가능하도록 환자의 운동 수준을 고려하여 보행에 필요한 만큼만 보조하는 치료사의 논리를 하지 외골격 로봇에 구현하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 외란 관측기를 통해 센서 없이 로봇과 사용자의 상호작용 힘을 측정하고, 다양한 운동 평가 지표를 이용하여 보행 주기마다 사용자의 운동 수행 능력을 평가하였다. 이후, 환자의 수행 수준에 따른 치료사의 보조 조절 논리를 기반으로 다음 주기 로봇 보조를 조절하는 퍼지 추론 시스템을 구성하여 필요한 만큼 보조를 제공하였다. 검증을 위해 하지 외골격 로봇에 탑승한 건강한 피험자가 보행에 대한 시각적 피드백을 받으며, 경직, 수동, 능동의 보행 수준을 가정하여 100주기의 보행을 수행하였다. 각 보행 수준에 대해 보행 마지막 주기에서 고관절 오차의 RMS가 첫 주기에 비해 78.5%, 72.5%, 38.4% 감소하였으며, 슬관절 오차의 RMS는 78.1%, 64.1%, 3.9% 감소함을 통해, 보행 동작 수행을 위한 보조 제공을 검증하였다. 또한 보조를 결정하는 임피던스 제어기 강성 계수의 수렴 값이 경직, 수동, 능동 순으로 감소함을 통해, 사용자의 운동 수행 능력에 따른 보조를 확인하였다. 능동 보행 시 마지막 주기 오차의 RMS가 타 수행 수준에 비해 큰 값으로 수렴하였다는 결과로부터, 제안 알고리즘이 일정 수준 동작 자유도를 부여하여 사용자의 능동 운동이 가능함을 확인하였다.
more초록 (요약문)
According to the clinical results that the active participation of a patient can improve the efficacy of rehabilitation, the Assist-as-Needed(AAN) paradigm has emerged as the effective algorithm that encourages the patient to participate in robotic rehabilitation protocol. In this paper, a new AAN algorithm is proposed by implementing the therapist’s logic of controlling assistive force. Specifically, the algorithm employs sensorless force estimation and evaluates the gait ability at each cycle using the gait assessment tool. Based on the therapist’s logic that adjusts the assistive force according to the performance level of the patient, fuzzy logic changes the robotic assistive level for the next gait cycle similar to the therapist. The proposed algorithm was implemented on the lower limb rehabilitation robot, SUBAR, and a healthy subject participated as a patient in the gait training assuming various conditions such as resist, passive, and active walking abilities. For each condition, the RMS of hip joint error at the last cycle decreased by 78.5%, 72.5%, and 38.4% compared to the first cycle, and the RMS of knee joint error decreased by 78.1%, 64.1%, and 3.9%. Through these results, it was verified that the proposed paradigm realized the AAN by showing that the RMS of the error at the active condition converged to a larger value than other conditions. It was also proved that the proposed algorithm gave the patient a certain degree of freedom in movement, resulting in the active participation of the patient.
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