외골격 로봇의 제어를 위해서는 착용자의 동작 의도 를 파악하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 MCRS 와 깔창 센서를 사용하여 착용자의 슬관절 동작 시 근육 활성도와 보행구간 정보를 획득한다. 이 신호를 이용하 여 외골격 로봇의 동작명령을 생성하기 위하여 다음과 같은 과정을 수행하였다.

• I  보행에 관여하는 근육 파악
• II  보행 구간별 활성화 되는 하지 근육의 분류
• III  관련성이 높은 두개의 근육 그룹 선정
• IV  제어 알고리즘 개념 도출

MCRS는 근육이 활성화될 때 센서의 부착된 인체의 둘레변화를 측정한다. 이러한 방식은 의복 위에 부착하 여 근육 활성도를 측정할 수 있으며, 근전도 센서와 비교 할 때 외란에 매우 강한 특징을 가진다^[9]. 하지만 인체의 근육은 Fig. 3에서 보이는 것과 같이 하나의 관절 동작을 위해 다수의 근육이 사용되기도 하고, 몇몇 근육은 다수 의 관절 동작에 관여하기도 한다. MCRS는 넙다리네갈 래근(quadriceps muscle) 그룹과 넙다리뒷근(hamstring muscle) 그룹을 감싸고 있기 때문에 두 근육그룹의 활성 화에 의해 발생한 신호가 결합된 형태로 나타날 뿐만 아니라 보행의 Stance/Swing구간 및 관절의 굴곡/신전 동작에 따라 근육의 활성도가 다르다. 본 연구에서는 깔 창 시스템을 사용하여 보행 시 Stance와 Swing 구간을 판단할 수 있으며, 외골격 로봇의 슬관절에 부착된 엔코 더를 통해 측정된 현재 자세정보를 통해 굴곡과 신전 동작을 판단함으로써 더욱 세분화된 동작의도 파악이 가능하다.

Fig. 3 

Muscle activation of the Lower Limb in Gait Cycle and MCRS Position for the Proposed System

HEXAR-CR35시스템은 MCRS를 사용하여 측정한 사 람의 근육 활성도 정보를 제어를 위한 주요 입력으로 사용하며, 생체신호의 특성 상 착용자의 근육에 맞게 반 듯이 신호 보정과정이 필요하다. Fig. 4는 외골격 로봇의 동작명령을 생성하는 단계를 Flow Chart로 도식화한 것 이다. 동작모드에서는 시스템을 운용하기 위한 착용자 인체신호 측정, 외골격 명령신호 생성 및 제어를 수행하 며, 이를 위하여 깔창 센서 정보로부터 Stance와 Swing 구간을 판단 후 외골격 로봇의 관절 정보를 통해 굴곡과 신전 동작을 판단하여 각각의 상황에 맞는 동작명령을 MCRS 신호 기반으로 생성한다. 그리고 제어 게인 조정, 측정 신호 보정 등을 위하여 시스템 설정모드를 따로 구비하여 MCRS 신호보정, 깔창 센서 분기 값 및 외골격 로봇의 PID 게인 튜닝을 수행한다. 근육활성도 신호의 특성상 모든 설정은 사용자가 외골격 로봇을 착용할 때 마다 이루어지며, 착용 후 3회 다리 동작만으로 자동으 로 설정되어 각각의 설정 인자들이 로봇제어에 반영이 되도록 프로그래밍 되어 있다.

Fig. 4 

Flow Chart for the Command Generation and System Setting

외골격 로봇의 동작명령(θ_d)은 MCRS 신호로 슬관절 이 동작해야 할 관절각도를 생성하며, 앞에서 구분한 4 가지 보행상태(m)에 대한 보정을 개별적으로 수행한다. 착용자의 최대 근육 활성도 차이를 반영하기 위하여 측정 된 신호의 최대값이 1이 되도록 정규화한다. 이 후 측정된 인체 슬관절 각도와 MCRS 센서 값을 가지고 Polynomial Curve Fitting을 통해 동작명령 값 생성을 위한 센서 보정 함수를 Eq. 1과 같이 도출한다.

Where,

0 < C ≤ 1

• m =   1:Stance Phase/Flexion
  2:Stance Phase/Extension
  3:Swing Phase/Flexion
  4:Swing Phase/Extension

이 수식은 기본적으로는 x_n에 대한 2차 다항식으로 표 현되며, 사용자가 MCRS 센서 감도를 조절하기 위한 kx˙n 과 θnC 가 부가되어 있다. 여기서, a_n는 Polynomial Coefficient, x_n은 MCRS 값, θ_n은 인체 관절각도, C는 교정을 위한 게인, k는 사용자가 조정할 수 있는 감도 게인이다. 이 방법으로 생성된 동작명령 값은 외골격 로봇의 제어 입력으로 사용된다. Fig. 5와 Fig. 6은 이에 대한 결과 이다.

Fig. 5 

MCRS Data and Human Angle Data of the Knee Joint

Fig. 6 

Normalized MCRS Data Using the Polynomial Curve Fitting

외골격 로봇 시스템은 인체에 결합된 형태를 가지기 때문에 로봇 제어기 입장에서 사람의 동작은 외란으로 작용되며 비선형 시스템이 된다. Fig. 7은 본 연구에서 개발한 제어기에 대하여 block diagram으로 도식화한 것 이다. 이 제어기는 앞서 설명한 것과 같이 MCRS, 깔창 센서 및 관절 각각의 상황에 맞는 동작명령을 생성한다. 이렇게 생성된 제어입력(θ_d)을 Cascade 제어기법을 사 용하여 외골격 슬관절의 동작을 추종할 수 있도록 제어 한다. Cascade 제어는 외란이 전파되기 전 빠른 제거를 위하여 주로 사용되는 방법이다. 이러한 특징은 외골격 이 착용자의 동작을 더 빨리 추종하도록 만들어 줄 수 있다. Cascade 제어는 여러 측정신호와 하나의 제어 변 수를 가질 때 사용할 수 있으며, 여러 개의 제어루프를 중첩하여 구성할 수 있다. 내부 루프의 제어 게인을 튜닝 할 때 외부 루프는 먼저 수동으로 제어 게인이 설정되어 야 한다. 내부 루프는 작은 감도에 대해 동등 또는 과도 감쇠가 되도록 튜닝을 수행하며, 이러한 유형의 제어기 는 큰 관성을 가지는 외부 루프를 제어할 때 내부 루프의 응답 시간을 줄일 수 있다. 따라서 내부 루프가 시스템의 제어 응답시간을 줄여주기 때문에 내부 루프의 샘플링 시간을 외부 루프보다 짧아야 한다^[11].

Fig. 7 

Block Diagram for the Knee Joint Control of the HEXAR-CR35 System

본 연구에서 개발한 제어기는 두 개의 PID 제어 루프 를 가진다. 외부 루프는 위치제어를 위한 PID 제어기로 되어 있으며, Eq. 2와 같이 나타낼 수 있다. 내부 루프는 속도제어를 위한 PID 제어기로 되어 있으며, Eq. 3과 같이 나타낼 수 있다. 외부 루프는 10 ms, 내부 루프는 1 ms 주기로 제어된다.

Where, enout(t)=θd−θ

Where, enin(t)=θ˙d−θ˙

이 실헌에서는 외골격 로봇이 착용자의 동작을 얼마 나 잘 따라 동작하는지를 검증한다. Fig. 8은 외골격 로 봇을 착용한 상태에서 4 km/h 속력대의 평지보행과 앉고 일어서기(STS: Stand To Seat) 동작 수행 시 착용자의 슬관절 각도와 외골격 로봇의 슬관절 각도를 비교한 결과 이다. 착용자의 슬관절 각도는 고니오미터(goniometer) 를 인체에 부착하여 측정하였으며, 외골격 로봇의 슬관 절 각도는 구동기의 엔코더로 측정한 결과이다. 실험 결 과 최대 에러의 크기는 Table 1과 같다. 착용자 동작 추 종 실험결과 평지보행 시 최대 에러는 3.54°이였으며, STS 동작 시 5.61°가 발생하였다. 하지만 외골격 로봇과 착용자는 단단하게 체결되지 않을 뿐만 아니라 사람의 피부와 의복이 부드럽기 때문에 착용자는 이정도 크기 의 에러에 대하여 불편함을 인지하지 못하였다.

Fig. 8 

Human Motion Following Error

EMG 센서를 넙다리곧은근(rectus femoris)와 장딴지 근(gastrocnemius) 근육에 부착하고 외부 하중물의 중량 을 변경하며 평지보행(level walking)과 계단등반(stair climbing)을 수행하였다. 이때 EMG 신호를 정량화 하기 위하여 %MVIC (Percent Maximum Voluntary Isometric Contraction)기법을 사용하였다. Fig. 9는 각 실험 환경에 서 착용로봇을 입었을 때 줄어든 근육 활성도를 백분율 로 표현한 것이다. 이 실험에서 외골격 로봇을 착용하지 않았을 때와 착용하였을 때에 대하여 %MVIC를 비교한 결과 외골격을 착용하였을 때 약 37% 이상 감소함을 보였다. 이는 외골격 착용자가 외골격을 착용하지 않았 을 때와 동일한 근력을 사용한다면, 외골격을 착용함으 로써 약 37% 이상 더 무거운 중량물을 운반 할 수 있다는 의미를 가진다.

Fig. 9 

Decrement Rate for %MVIC Value