KR102550887B1 - 개인화된 보행 정책을 갱신하는 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

보행 보조 장치를 제어하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 보행 보조 장치는 개인화된 보행 정책을 이용하여 제어될 수 있다. 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 현재 보행 사이클 중 미리 설정된 이벤트를 검출하고, 이벤트가 검출된 시점에서, 움직임에 관한 상태 정보의 리워드 값을 평가하며, 리워드 값에 기초하여 개인화된 보행 정책의 갱신이 필요하다고 판단된 경우 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 개인화된 보행 정책이 갱신된다.

Description

개인화된 보행 정책을 갱신하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR UPDATTING PERSONALIZED GAIT POLICY}
아래의 실시예들은 개인화된 보행 정책을 갱신하기 위한 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 계속적인 보행 중에 개인화된 보행 정책을 갱신하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
고령화 사회로 진입하면서 노화로 인한 근력 약화 또는 관절 이상으로 보행에 불편과 고통을 호소하는 사람들이 증가하고 있고, 근력이 약화된 노인이나 근관절이 불편한 환자들이 보행을 원활하게 할 수 있는 보행 보조 장치에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 군사용 등의 목적으로 인체의 근력을 강화시키기 위한 보행 보조 장치들이 개발되고 있다
일 측면에 따른, 보행 보조 제어 방법은, 개인화된 보행 정책(personalized gait policy)에 기초하여 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 어시스트 프로파일(assist profile)을 생성하는 단계, 및 상기 어시스트 프로파일에 기초하여 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계를 포함하고, 상기 개인화된 보행 정책은, 이전 보행 싸이클 내에서 측정된 상기 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보(state information)를 수신하는 단계, 현재 보행 사이클 중 미리 설정된 이벤트를 검출하는 단계, 상기 이벤트가 검출된 시점에서, 상기 움직임에 관한 상태 정보의 리워드(reward) 값을 평가하는 단계, 및 상기 리워드 값에 기초하여 상기 개인화된 보행 정책의 갱신이 필요하다고 판단된 경우, 상기 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 상기 개인화된 보행 정책을 갱신하는 단계를 통해 생성된다.
상기 보행 보조 장치의 상기 움직임에 관한 상태 정보는, 상기 보행 보조 장치의 고관절 각도(hip joint angle)의 변화 궤적, 무릎 관절 각도(knee joint angle)의 변화 궤적 및 발목 관절 각도(ankle joint angle)의 변화 궤적 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 이벤트는, 상기 보행 보조 장치의 선행 다리(lead-leg)의 고관절 각도가 최대인 이벤트, 상기 보행 보조 장치의 양 다리가 교차하는 이벤트, 상기 보행 보조 장치의 선행 다리가 지면에 접촉하는 이벤트, 및 상기 보행 보조 장치의 후행 다리(follow-leg)가 지면에서 떨어지는 이벤트 중 어느 하나일 수 있다.
상기 이전 보행 싸이클은 상기 이벤트에 대응하는 이전 이벤트가 검출된 시점으로부터 상기 이벤트가 검출된 시점까지이고, 상기 현재 보행 싸이클은 상기 이벤트가 검출된 시점으로부터 상기 이벤트에 대응하는 다음 이벤트가 검출된 시점까지일 수 있다.
상기 리워드 값은 상기 이전 보행 정책에 의해 생성된 이전 어시스트 프로파일에 기초한 상기 움직임에 관한 상태 정보에 대한 것일 수 있다.
상기 개인화된 보행 정책을 생성하는 단계는, 상기 이전 보행 정책의 신경망을 구성하는 파라미터의 가중치를 변경함으로써 상기 개인화된 보행 정책의 신경망을 갱신하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 개인화된 보행 정책을 갱신하는 단계는, 상기 보행 보조 장치의 왼쪽 다리를 위한 왼쪽 다리 보행 정책을 갱신하는 단계, 및 상기 보행 보조 장치의 오른쪽 다리를 위한 오른쪽 다리 보행 정책을 갱신하는 단계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 왼쪽 다리 보행 정책을 갱신하는 단계는, 상기 왼쪽 다리의 굽힘 모드(flexion mode)를 위한 왼쪽 굽힘 보행 정책을 갱신하는 단계, 및 상기 왼쪽 다리의 폄 모드(extension mode)를 위한 왼쪽 폄 보행 정책을 갱신하는 단계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 어시스트 프로파일을 생성하는 단계는, 상기 움직임에 관한 상태 정보 및 상기 개인화된 보행 정책에 기초하여 어시스트 프로파일을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계는, 상기 현재 보행 싸이클 중 제2 이벤트를 검출하는 단계, 및 상기 제2 이벤트가 검출된 시점에서, 상기 어시스트 프로파일에 기초하여 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계는, 상기 어시스트 프로파일에 따라 상기 보행 보조 장치의 적어도 하나의 구동부가 토크를 발생시키도록 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계는, 상기 어시스트 프로파일에 따라 상기 보행 보조 장치가 사용자에게 기능적 전기적 자극을 제공하도록 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보행 보조 장치의 상기 움직임에 관한 상태 정보를 수신하는 단계는, 상기 움직임에 관한 상태 정보로서 상기 보행 보조 장치의 하나 이상의 센서들로부터 측정 값들을 수신하는 단계를 포함하고, 상기 이벤트는 상기 측정 값들에 기초하여 검출될 수 있다.
상기 리워드 값은, 상기 움직임에 관한 상태 정보의 보행 대칭성(gait symmetry), 상기 움직임에 관한 상태 정보에 대한 전력 소모량, 상기 움직임에 관한 상태 정보의 보행 안정성(gait stability), 대사 에너지(metabolic cost) 및 외부 피드백(external feedback) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 보행 대칭성은 상기 보행 보조 장치에 의한 사용자의 보폭(step length) 및 스텝 지속시간(step duration) 중 적어도 하나에 기초하여 계산될 수 있다.
상기 개인화된 보행 정책은 상기 보행 보조 장치에 의해 갱신될 수 있다.
상기 개인화된 보행 정책은 상기 보행 보조 장치와 유선 또는 무선으로 통신하는 서버에 의해 갱신될 수 있다.
상기 보행 보조 장치 제어 방법은, 상기 보행 보조 장치가 상기 서버로부터 상기 개인화된 보행 정책을 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 어시스트 프로파일에 기초하여 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계는, 상기 어시스트 프로파일을 상기 보행 보조 장치로 전송하는 단계를 포함하고, 상기 어시스트 프로파일은 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위해 상기 보행 보조 장치에서 사용될 수 있다.
상기 어시스트 프로파일에 기초하여 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계는, 상기 어시스트 프로파일에 기초하여 상기 보행 보조 장치의 구동부를 제어하는 제어 신호를 생성하는 단계, 및 상기 제어 신호를 상기 보행 보조 장치로 전송함으로써 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일 측면에 따른, 보행 보조 장치는, 상기 보행 보조 장치를 제어하는 프로그램이 기록된 메모리, 및 상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은, 개인화된 보행 정책(personalized gait policy)에 기초하여 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 어시스트 프로파일(assist profile)을 생성하는 단계, 및 상기 어시스트 프로파일에 기초하여 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계를 수행하고, 상기 개인화된 보행 정책은, 이전 보행 싸이클 내에서 측정된 상기 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보(state information)를 수신하는 단계, 현재 보행 사이클 중 미리 설정된 이벤트를 검출하는 단계, 상기 이벤트가 검출된 시점에서, 상기 움직임에 관한 상태 정보의 리워드(reward) 값을 평가하는 단계, 및 상기 리워드 값에 기초하여 상기 개인화된 보행 정책의 갱신이 필요하다고 판단된 경우, 상기 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 상기 개인화된 보행 정책을 갱신하는 단계를 통해 생성된다.
상기 개인화된 보행 정책은 상기 보행 보조 장치에 의해 갱신될 수 있다.
상기 개인화된 보행 정책은 상기 보행 보조 장치와 유선 또는 무선으로 통신하는 서버에 의해 갱신되고, 상기 보행 보조 장치는 상기 서버로부터 상기 개인화된 보행 정책을 수신할 수 있다.
또 다른 일 측면에 따른, 개인화된 보행 정책(personalized gait policy)을 갱신하는 서버에 의해 수행되는 보행 보조 장치 제어 방법은, 이전 보행 싸이클 내에서 측정된 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보(state information)를 수신하는 단계, 현재 보행 사이클 중 미리 설정된 이벤트를 검출하는 단계, 상기 이벤트가 검출된 시점에서, 상기 움직임에 관한 상태 정보의 리워드(reward) 값을 평가하는 단계, 상기 리워드 값에 기초하여 상기 개인화된 보행 정책의 갱신이 필요하다고 판단된 경우, 상기 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 상기 개인화된 보행 정책을 갱신하는 단계, 상기 개인화된 보행 정책에 기초하여 어시스트 프로파일(assist profile) 또는 어시스트 프로파일 파라미터를 생성하는 단계, 및 상기 어시스트 프로파일 또는 어시스트 프로파일 파라미터를 상기 보행 보조 장치로 전송하는 단계를 포함하고, 상기 보행 보조 장치는 상기 어시스트 프로파일 또는 어시스트 프로파일 파라미터에 의해 제어된다.
또 다른 일 측면에 따른, 보행 보조 장치를 제어하는 서버는, 상기 보행 보조 장치를 제어하는 프로그램이 기록된 메모리, 및 상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은, 이전 보행 싸이클 내에서 측정된 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보(state information)를 수신하는 단계, 현재 보행 사이클 중 미리 설정된 이벤트를 검출하는 단계, 상기 이벤트가 검출된 시점에서, 상기 움직임에 관한 상태 정보의 리워드(reward) 값을 평가하는 단계, 상기 리워드 값에 기초하여 상기 개인화된 보행 정책의 갱신이 필요하다고 판단된 경우, 상기 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 상기 개인화된 보행 정책을 갱신하는 단계, 상기 개인화된 보행 정책에 기초하여 어시스트 프로파일(assist profile) 또는 어시스트 프로파일 파라미터를 생성하는 단계, 및 상기 어시스트 프로파일 또는 어시스트 프로파일 파라미터를 상기 보행 보조 장치로 전송하는 단계를 수행하고, 상기 보행 보조 장치는 상기 어시스트 프로파일 또는 어시스트 프로파일 파라미터에 의해 제어된다.
또 다른 일 측면에 따른, 개인화된 보행 정책에 기초하여 보행 보조 장치를 제어하는 방법은, 이전 보행 사이클에 대한 상기 보행 보조 장치의 상태 정보를 수신하는 단계, 미리 설정된 이벤트가 발생되는 경우 상기 상태 정보에 기초하여 상기 보행 정책을 평가하는 단계, 및 상기 평가에 기초하여 상기 보행 보조 장치의 보행 중 자동으로 상기 보행 정책을 갱신하는 단계를 포함한다.
상기 보행 정책을 평가하는 단계는, 보행 대칭성, 전력 소모량, 보행 안정성, 대사 에너지, 및 외부 피드백 중 적어도 하나에 기초하여 상기 보행 정책을 평가하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보행 정책은 상기 보행 보조 장치와 유선 또는 무선으로 통신하는 서버에 의해 갱신될 수 있다.
도 1 및 2는 일 예에 따른 보행 보조 장치를 도시한다.
도 3은 일 실시예에 따른 보행 보조 장치의 제어부의 구성도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 보행 보조 장치의 제어 방법의 흐름도이다.
도 5는 일 예에 따른 보조 토크 프로파일이다.
도 6은 일 실시예에 따른 보행 정책 생성 장치의 구성도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 보행 정책 생성 방법의 흐름도이다.
도 8은 일 예에 따른 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보이다.
도 9는 일 예에 따른 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 검출되는 이벤트 시점을 나타낸다.
도 10은 일 예에 따른 외부 피드백을 수신하는 방법의 흐름도이다.
도 11은 일 예에 따른 개인화된 보행 정책을 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 12는 일 예에 따른 개인화된 보행 정책을 도시한다.
도 13은 일 예에 따른 어시스트 프로파일에 기초하여 보행 보조 장치를 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 14는 일 예에 따른 보조 토크 프로파일을 도시한다.
도 15는 일 예에 따른 보조 토크 프로파일의 궤적을 도시한다.
도 16은 일 예에 따른 보행 보조 장치 및 보행 정책 갱신 장치 간의 관계를 개념적으로 나타낸다.
도 17은 일 실시예에 따른 서버로 구현된 보행 정책 생성 장치를 도시한다.
도 18은 다른 일 실시예에 따른 보행 보조 장치에 포함된 보행 정책 생성 장치를 도시한다.
도 19는 일 예에 따른 결정된 타겟 모드에 기초하여 보행 보조 장치를 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 20은 일 예에 따른 개인화된 보행 정책의 갱신을 요청하는 알람을 출력하는 방법의 흐름도이다.
도 21 내지 도 23는 다른 일 예에 따른 보행 보조 장치를 도시한다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
<보행 보조 장치의 개요>
도 1 및 2는 일 예에 따른 보행 보조 장치를 도시한다.
도 1을 참조하면, 보행 보조 장치(100)는 사용자에게 장착되어 사용자의 보행을 보조한다. 보행 보조 장치(100)는 웨어러블 장치(wearable device)일 수 있다.
도 1은 힙 타입(hip-type)의 보행 보조 장치를 도시하고 있으나, 보행 보조 장치의 타입은 힙 타입에 제한되는 것은 아니며, 보행 보조 장치는 하지 전체를 지원하는 형태 또는 하지 일부를 지원하는 타입일 수 있다. 그리고, 보행 보조 장치는 하지 일부를 지원하는 형태, 무릎까지 지원하는 형태, 발목까지 지원하는 형태 및 전신을 지원하는 형태 중 어느 하나일 수 있다.
도 1 등을 참조하여 설명되는 실시예들은 힙 타입에 대해 적용될 수 있으나, 이에 한정되는 것이 아니며 사용자의 보행을 보조하는 장치에 대해서 모두 적용될 수 있다.
일 측면에 따르면, 보행 보조 장치(100)는 구동부(110), 센서부(120), 관성 측정장치(Inertial Measurement Unit; IMU) (130) 및 제어부(140)를 포함한다.
구동부(110)는 사용자의 고관절(hip joint)에 구동력을 제공한다. 예를 들어, 구동부(110)는 사용자의 오른쪽 힙 및/또는 왼쪽 힙 부분에 위치할 수 있다.
구동부(110)는 회전 토크를 발생시킬 수 있는 모터를 포함할 수 있다.
센서부(120)는 보행 시 사용자의 고관절의 각도를 측정할 수 있다. 센서부(120)에서 센싱되는 고관절의 각도에 대한 정보는 오른쪽 고관절의 각도, 왼쪽 고관절의 각도, 양쪽 고관절 각도(hip joint angle)들 간의 차이 및 고관절 운동 방향을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서부(120)는 구동부(110) 내에 위치할 수 있다.
일 측면에 따르면, 센서부(120)는 포텐셔미터를 포함할 수 있다. 포텐셔미터는 사용자의 보행 동작에 따른 오른쪽(Right: R) 축, 왼쪽(Light: L) 축 관절 각도 및 R축, L축 관절 각속도를 센싱할 수 있다.
IMU(130)는 보행 시 가속도 정보와 자세 정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, IMU(130)는 사용자의 보행 동작에 따른 X축, Y축, Z축 가속도 및 X축, Y축, Z축 각속도를 각각 센싱할 수 있다.
보행 보조 장치(100)는 IMU(130)에서 측정된 가속도 정보에 기반하여 사용자의 발이 착지하는 지점을 검출할 수 있다.
보행 보조 장치(100)는 앞서 설명한 센서부(120) 및 IMU(130) 이외에, 보행 동작에 따른 사용자의 운동량 또는 생체 신호 등의 변화를 센싱할 수 있는 다른 센서(예를 들어, 근전도 센서(ElectroMyoGram sensor: EMG sensor) 및 뇌전도 센서(ElectroEncephaloGram sensor: EEG sensor))를 포함할 수 있다.
제어부(140)는 구동부(110)가 사용자의 보행을 돕기 위한 보조력을 출력하도록, 구동부(110)를 제어한다. 예를 들어, 힙 타입의 보행 보조 장치(100)에서, 구동부(110)는 두 개(왼쪽 힙 및 오른쪽 힙)일 수 있고, 제어부(140)는 토크가 발생하도록 구동부(110)를 제어하는 제어 신호를 출력할 수 있다.
제어부(140)는 통신부, 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있다. 제어부(140)에 대해, 아래에서 도 3을 참조하여 상세히 설명된다.
구동부(110)는 제어부(140)가 출력한 제어 신호에 기반하여, 토크를 발생시킨다. 일 측면에 따르면, 보행 보조 장치(100)는 오른쪽 다리를 위한 구동부(110) 및 왼쪽 다리를 위한 구동부(110)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어부(140)는 어느 하나의 구동부(110)를 제어하도록 설계될 수 있다. 제어부(140)가 어느 하나의 구동부(110)만을 제어하는 경우, 제어부(140)는 복수 개일 수 있다. 다른 예로, 제어부(140)는 양쪽의 구동부(110)들을 모두 제어하도록 설계될 수 있다.
도시되지는 않았으나, 보행 보조 장치(100)는 근육 자극 장치(Muscle Stimulation Device)를 포함할 수 있다. 근육 자극 장치는 근육을 자극하는 전기적 신호를 생성할 수 있다. 제어부(140)는 근육 자극 장치를 제어할 수 있다. 사용자의 근육이 자극되는 경우 사용자의 의지와는 관계 없이 근육이 수축함에 따라 근력이 발생할 수 있다.
<보행 정책에 기초하여 동작하는 보행 보조 장치 및 그 동작 방법>
아래에서 도 3 및 도 4를 참조하여 보행 정책에 기초하여 동작하는 보행 보조 장치 및 그 동작 방법이 설명된다.
도 3은 일 실시예에 따른 보행 보조 장치의 제어부의 구성도이다.
제어부(300)는 통신부(310), 프로세서(320) 및 메모리(330)를 포함한다. 제어부(300)는 도 1 및 2를 참조하여 전술된 제어부(140)에 대응할 수 있다.
통신부(310)는 프로세서(320) 및 메모리(330)와 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(310)는 외부의 다른 장치와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다. 이하에서 "A"를 송수신한다라는 표현은 "A를 나타내는 정보(information) 또는 데이터"를 송수신하는 것을 나타낼 수 있다.
통신부(310)는 제어부(300) 내의 회로망(circuitry)으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(310)는 내부 버스(internal bus) 및 외부 버스(external bus)를 포함할 수 있다. 다른 예로, 통신부(310)는 제어부(300)와 외부의 장치를 연결하는 요소일 수 있다. 통신부(310)는 인터페이스(interface)일 수 있다. 통신부(310)는 외부의 장치로부터 데이터를 수신하여, 프로세서(320) 및 메모리(330)에 데이터를 전송할 수 있다.
프로세서(320)는 통신부(310)가 수신한 데이터 및 메모리(330)에 저장된 데이터를 처리한다. "프로세서"는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
프로세서(320)는 메모리(예를 들어, 메모리(330))에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(220)에 의해 유발된 인스트럭션들을 실행한다.
메모리(330)는 통신부(310)가 수신한 데이터 및 프로세서(320)가 처리한 데이터를 저장한다. 예를 들어, 메모리(230)는 프로그램을 저장할 수 있다. 저장되는 프로그램은 보행 보조 장치를 제어할 수 있도록 코딩되어 프로세서(320)에 의해 실행 가능한 신텍스(syntax)들의 집합일 수 있다.
일 측면에 따르면, 메모리(330)는 하나 이상의 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 및 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 및 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.
메모리(330)는 제어부(300)를 동작 시키는 명령어 세트(예를 들어, 소프트웨어)를 저장한다. 제어부(300)를 동작 시키는 명령어 세트는 프로세서(320)에 의해 실행된다.
통신부(310), 프로세서(320) 및 메모리(330)에 대해, 아래에서 도 4 내지 도 5를 참조하여 상세히 설명된다.
도 4는 일 실시예에 따른 보행 보조 장치의 제어 방법의 흐름도이다.
일 측면에 따르면, 아래의 단계들(410 및 420)은 도 3을 참조하여 전술된 제어부(300)에 의해 수행된다.
단계(410)에서, 프로세서(320)는 개인화된 보행 정책(personalized gait policy)에 기초하여 보행 보조 장치(100)를 제어하기 위한 어시스트 프로파일(assist profile)을 생성한다. 프로세서(320)는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보 및 개인화된 보행 정책에 기초하여 어시스트 프로파일을 생성할 수 있다. 어시스트 프로파일이 보행 보조 장치(100)의 구동부(110)를 제어하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 어시스트 프로파일은 시간에 따라 출력되는 토크를 나타내는 보조 토크 프로파일(assist torque profile), 시간에 따라 변화되는 관절의 각도를 나타내는 관절 궤적 프로파일(joint trajectory profile), 및 시간에 따라 근육에 제공되는 전기 자극을 나타내는 기능적 전기적 자극 (Functional Electrical Stimulation: FES) 프로파일을 포함할 수 있다. 보조 토크 프로파일에 대해, 아래에서 도 5를 참조하여 상세히 설명된다.
단계(420)에서, 프로세서(320)는 어시스트 프로파일에 기초하여 보행 보조 장치(100)를 제어한다. 예를 들어, 프로세서(320)는 보조 토크 프로파일을 이용하여 구동부(110)를 제어하는 제어 신호를 생성한다. 구동부(110)는 제어 신호에 대응하는 토크를 출력한다. 출력된 토크는 사용자의 보행을 보조할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(320)는 관절 궤적 프로파일을 이용하여 관절 각도를 제어하는 신호를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서(320)는 FES 프로파일을 이용하여 사용자의 근육을 자극하는 신호를 생성할 수 있다.
보행 보조 장치(100)는 개인화된 보행 정책에 기초하여 어시스트 프로파일을 생성할 수 있다. 예를 들어, 개인화된 보행 정책이 디폴트 보행 정책(default gait policy)을 갱신함으로써 생성될 수 있다. 갱신된 개인화된 보행 정책은 보행 보조 장치(100)에 저장되고, 보행 보조 장치(100)는 개인화된 보행 정책을 이용하여 어시스트 프로파일을 생성함으로써 사용자의 보행을 보조할 수 있다.
개인화된 보행 정책은 보행 정책 갱신 장치에 의해 미리 생성될 수 있다. 보행 정책 갱신 장치가 개인화된 보행 정책을 갱신하는 방법에 대해, 아래에서 도 6 내지 도 12를 참조하여 상세히 설명된다.
일 측면에 따르면, 보행 정책 갱신 장치는 도 17을 참조하여 후술될 서버(1700)이고, 보행 보조 장치(100)와 물리적으로 분리된 장치일 수 있다. 개인화된 보행 정책이 서버(1700)에 의해 갱신되고, 갱신된 개인화된 보행 정책이 보행 보조 장치(100)에 저장될 수 있다.
다른 일 측면에 따르면, 보행 정책 갱신 장치는 보행 보조 장치(100) 내에 포함될 수 있다. 예를 들어, 제어부(300)가 보행 정책 갱신 장치를 포함할 수 있다. 제어부(300)가 보행 정책 갱신 장치를 포함하는 경우, 단계들(410 내지 420))은 사용자에게 최적화된 보행 정책을 갱신하기 훈련의 일부로써 수행될 수 있다. 즉, 개인화된 보행 정책에 기초하여 어시스트 프로파일을 생성하고, 어시스트 프로파일에 기초하여 보행 보조 장치(100)를 제어하는 것은 사용자에게 최적화된 보행 정책을 갱신하기 위해 수행되는 단계들의 일부일 수 있다.
도 5는 일 예에 따른 보조 토크 프로파일이다.
보행 보조 장치(100)는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보(state information)에 기초하여 현재의 보행 싸이클을 검출할 수 있다. 움직임에 관한 상태 정보는 보행 보조 장치(100)의 센서부(120), IMU(130) 및 압력 센서(미도시)에 의해 측정된 센서 값을 포함할 수 있다.
설명의 편의를 위하여 보행 싸이클의 진행도가 0% 내지 100%로 도시되었으나, 보행 싸이클의 진행도(n%)는 시간으로 변환될 수 있다. 예를 들어, 진행도 0%는 도 13을 참조하여 후술될 오른쪽 다리에 대한 제2 이벤트 시점이고, 진행도 50%는 왼쪽 다리에 대한 제2 이벤트 시점일 수 있다. 또한, 진행도 100%는 오른쪽 다리에 대한 제2 이벤트 시점일 수 있다. 즉, 도시된 보조 토크 프로파일은 오른쪽 다리에 대한 하나의 보행 싸이클에 대해 생성되는 보조 토크 프로파일일 수 있다.
일 측면에 따르면, 양수의 값을 가지는 보조 토크는 다리가 앞에서 뒤로 가는 방향으로 힘을 제공할 수 있다. 즉, 사용자가 다리를 굽히는 경우, 양수의 값을 가지는 보조 토크가 출력될 수 있다.
반대로, 음수의 값을 가지는 보조 토크는 다리가 뒤에서 앞으로 가는 방향으로 힘을 제공할 수 있다. 즉, 사용자가 다리를 펴는 경우, 음수의 값을 가지는 보조 토크가 출력될 수 있다.
도시된 보조 토크 프로파일은 보행 보조 장치(100)의 왼쪽 고관절의 구동부 또는 오른쪽 고관절의 구동부에 대한 보조 토크 프로파일일 수 있다.
도 5를 참조하여 보조 토크 프로파일에 대해 설명되었으나, 보조 토크 프로파일에 대한 설명이 관절 궤적 프로파일, FES 프로파일에 대한 설명으로 유사하게 적용될 수 있다.
<개인화된 보행 정책 생성 방법 >
아래에서 도 6 내지 도 12를 참조하여 보행 정책 갱신 장치가 개인화된 보행 정책을 갱신하는 방법이 상세하게 설명된다.
도 6은 일 실시예에 따른 보행 정책 생성 장치의 구성도이다.
보행 정책 갱신 장치(600)는 통신부(610), 프로세서(620) 및 메모리(630)를 포함한다.
통신부(610)는 프로세서(620) 및 메모리(630)와 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(610)는 외부의 다른 장치와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다.
통신부(610)는 보행 정책 갱신 장치(600) 내의 회로망으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(610)는 내부 버스 및 외부 버스를 포함할 수 있다. 다른 예로, 통신부(610)는 보행 정책 갱신 장치(600)와 외부의 장치를 연결하는 요소일 수 있다. 통신부(610)는 인터페이스일 수 있다. 통신부(610)는 외부의 장치로부터 데이터를 수신하여, 프로세서(620) 및 메모리(630)에 데이터를 전송할 수 있다.
프로세서(620)는 통신부(610)가 수신한 데이터 및 메모리(630)에 저장된 데이터를 처리한다. 프로세서(620)는 메모리(예를 들어, 메모리(630))에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(620)에 의해 유발된 인스트럭션들을 실행한다.
메모리(630)는 통신부(610)가 수신한 데이터 및 프로세서(620)가 처리한 데이터를 저장한다. 예를 들어, 메모리(630)는 프로그램을 저장할 수 있다. 저장되는 프로그램은 개인화된 보행 정책을 생성할 수 있도록 코딩되어 프로세서(620)에 의해 실행 가능한 신텍스들의 집합일 수 있다.
일 측면에 따르면, 메모리(630)는 하나 이상의 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 및 RAM, 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 및 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.
메모리(630)는 보행 정책 갱신 장치(600)를 동작 시키는 명령어 세트(예를 들어, 소프트웨어)를 저장한다. 보행 정책 갱신 장치(600)를 동작 시키는 명령어 세트는 프로세서(620)에 의해 실행된다.
통신부(610), 프로세서(620) 및 메모리(630)에 대해, 아래에서 도 7 내지 도 12를 참조하여 상세히 설명된다.
도 7은 일 실시예에 따른 보행 정책 갱신 방법의 흐름도이다.
아래의 단계들(710 내지 750)은 도 6을 참조하여 전술된 보행 정책 갱신 장치(600)에 의해 수행된다. 아래의 단계들(710 내지 750)은 온라인(on-line) 방식으로 수행될 수 있다. 사용자가 보행 보조 장치(100)를 착용한 상태에서 계속적으로 보행하고, 상기의 보행에 대한 데이터를 실시간으로 처리하는 방식은 온라인 방식으로 명명될 수 있다. 온라인 방식은 사용자의 보행 후에 취합된 데이터를 이용하여 보행 정책을 처리하는 오프라인(off-line) 방식과 구별된다.
단계(710)에서, 통신부(610)는 이전 보행 싸이클(previous gait cycle) 내에서 측정된 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보(state information)를 수신한다.
예를 들어, 움직임에 관한 상태 정보는, 보행 보조 장치(100)의 고관절 각도의 변화 궤적, 무릎 관절 각도(knee joint angle)의 변화 궤적 및 발목 관절 각도(ankle joint angle)의 변화 궤적을 포함할 수 있다. 관절 각도는 도 1 및 2를 참조하여 전술된 센서부(120)에 의해 측정될 수 있다. 센서부(120)는 관절 각도를 실시간으로 측정하고, 통신부(610)는 측정된 관절 각도를 실시간으로 수신할 수 있다. 즉, 통신부(610)는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보로서 보행 보조 장치(100)의 하나 이상의 센서들로부터 측정 값들을 수신할 수 있다.
각도의 변화 궤적은 측정된 관절 각도들을 시간 축을 기준으로 정렬한 것일 수 있다. 각도의 변화 궤적에 대해, 아래에서 도 8을 참조하여 상세히 설명된다.
프로세서(620)는 수신한 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보를 이용하여 추가 상태 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(620)는 수신한 센서들의 측정 값들을 이용하여 스텝 지속기간, 스윙 시간, 지지 시간, 보폭 등과 같이 복수의 측정 값들을 이용하여 도출될 수 있는 추가 상태 정보를 생성할 수 있다.
다른 예로, 움직임에 관한 상태 정보는, 보행 보조 장치(100)의 IMU(130)에 의해 측정된 사용자의 보행 동작에 따른 X축, Y축, Z축 가속도 및 X축, Y축, Z축 각속도를 포함할 수 있다.
또 다른 예로, 움직임에 관한 상태 정보는, 사용자의 발바닥에 위치한 압력 센서(미도시)에 의해 측정된 사용자의 발바닥 압력을 포함할 수 있다.
통신부(610)는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보를 연속적으로 수신할 수 있다. 프로세서(620)는 미리 설정된 이벤트가 검출된 경우, 이벤트가 검출된 이벤트 시점을 기준으로 그 이전은 이전 보행 싸이클이고, 그 이후는 현재 보행 싸이클로 구분할 수 있다. 오른쪽 다리에 대한 보행 싸이클 및 왼쪽 다리에 대한 보행 싸이클이 각각의 기준 다리에 따라 다르게 정의될 수 있다.
단계(720)에서, 프로세서(620)는 현재 보행 싸이클 중 미리 설정된 이벤트를 검출한다. 예를 들어, 프로세서(620)는 실시간으로 수신하는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 이벤트를 검출할 수 있다. 이벤트는 보행 보조 장치(100)의 하나 이상의 센서들로부터 수신한 측정 값들에 기초하여 검출될 수 있다.
예를 들어, 이벤트는 보행 보조 장치 장치의 선행 다리(lead-leg)의 고관절 각도가 최대인 이벤트일 수 있다. 다른 예로, 이벤트는 보행 보조 장치(100)의 양 다리가 교차하는 이벤트일 수 있다. 또 다른 예로, 이벤트는 보행 보조 장치(100)의 선행 다리가 지면에 접촉하는 이벤트일 수 있다. 프로세서(620)는 IMU(130)에 의해 측정된 가속도의 방향 및 크기와 압력 센서에 의해 측정된 발바닥 압력에 기초하여 선행 다리가 지면에 접촉하는 이벤트를 검출할 수 있다. 또 다른 예로, 이벤트는 보행 보조 장치(100)의 후행 다리(follow-leg)가 지면에서 떨어지는 이벤트일 수 있다. 또 다른 예로, 이벤트는 다리에 대한 보행 싸이클의 미리 설정된 진행도 일 수 있다. 프로세서(620)는 다리의 보행 진행도를 실시간으로 결정할 수 있고, 결정된 진행도가 미리 설정된 진행도에 대응하는 경우, 이벤트를 검출할 수 있다.
이벤트는 왼쪽 다리 및 오른쪽 다리에 각각 설정될 수 있다. 각각의 다리에 대한 이벤트가 검출되는 경우, 각각의 다리에 대한 보행 싸이클이 재-시작될 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 이벤트가 선행 다리의 고관절 각도가 최대인 이벤트인 경우, 왼발이 선행 다리가 되는 경우에 대한 이벤트 및 오른발이 선행 다리가 되는 경우에 대한 이벤트가 각각 검출될 수 있다.
단계(730)에서, 프로세서(620)는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 리워드(reward) 값을 평가한다. 예를 들어, 이전 어시스트 프로파일에 의해 출력된 보조 토크가 이전 보행 싸이클에서 사용자에게 출력될 수 있다. 리워드 값은 상기의 이전 보행 싸이클에서 사용자에게 출력된 보조 토크에 기초한 보행 보조 장치(100) 및 사용자의 움직임의 결과를 평가하는 값일 수 있다. 리워드 값은 이전 보행 정책에 의해 생성된 이전 어시스트 프로파일에 기초한 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보에 대한 것일 수 있다. 리워드 값의 평가는 보행 정책을 평가하는 것을 의미할 수 있다.
일 측면에 따르면, 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 리워드 값은 이전 보행 싸이클에 대한 상태 정보에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 왼쪽 다리 및 오른쪽 다리의 보행 대칭성(gait symmetry)이 리워드 값으로 계산될 수 있다. 보행 대칭성은 아래의 [수학식 1]을 이용하여 계산될 수 있다.
Figure 112017091919236-pat00001
예를 들어, [수학식 1]에서, VL은 왼쪽 다리의 스텝 지속기간(Step duration)이고, VR은 오른쪽 다리의 스텝 지속기간일 수 있다. 왼쪽 다리의 스텝 지속기간 및 오른쪽 다리의 스텝 지속기간은 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보를 이용하여 계산될 수 있다. [수학식 1]에 따르면, 왼쪽 다리의 스텝 기간 및 오른쪽 다리의 스텝 기간이 서로 동일한 경우에는 계산된 보행 대칭성이 0이고, 서로 동일하지 않은 경우에는 계산된 보행 대칭성이 음수의 값을 가진다.
다른 예로, [수학식 1]에서, VL은 왼쪽 다리의 보폭이고, VR은 오른쪽 다리의 보폭일 수 있다. 왼쪽 다리의 보폭 및 오른쪽 다리의 보폭은 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보를 이용하여 계산될 수 있다.
[수학식 1]을 참조하여 스텝 지속기간 및 보폭을 이용하여 보행 대칭성을 계산하는 실시예들을 설명하였으나, 다리 스윙(swing) 시간 또는 지지(stance) 시간과 같은 인자(factor)를 이용하여서도 보행 대칭성이 계산될 수 있으며, 기재된 실시예로 한정되지 않는다.
다른 일 측면에 따르면, 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 리워드 값은 보행 보조 장치(100)의 전력 소비량(power consumption)에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 왼쪽 다리의 구동부에 대한 전력 소비량 및 오른쪽 다리의 구동부에 대한 전력 소비량에 기초하여 리워드 값이 계산될 수 있다.
또 다른 일 측면에 따르면, 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 리워드 값은 보행 보조 장치(100)의 보행 안정성(gait stability)에 기초하여 계산될 수 있다. 보행 안정성은 IMU(130)에 의해 측정된 좌우 및 위아래의 흔들림 정도에 기초하여 계산될 수 있다.
또 다른 일 측면에 따르면, 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 리워드 값은 보행이 사용자의 정면 방향으로 수행되었는지에 기초하여 계산될 수 있다. IMU(130)에 의해 측정된 데이터에 기초하여 보행이 정면 방향으로 수행되었는지가 계산될 수 있다. 고관절 또는 발목 관절에 내전 또는 외전이 있는 경우, 사용자는 완전한 정면이 아닌, 옆으로 움직일 수 있다.
또 다른 일 측면에 따르면, 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 리워드 값은 대사 에너지(metabolic cost)에 기초하여 계산될 수 있다.
또 다른 일 측면에 따르면, 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 리워드 값은 보행 보조 장치(100)의 사용자 또는 보행 보조 장치(100)의 움직임을 평가하는 제3 자로부터 수신될 수 있다. 예를 들어, 제3 자는 보행 보조 장치(100)를 착용한 환자를 치료하는 치료사일 수 있다. 예를 들어, 사용자 또는 치료사는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 대한 불편한 정도를 나타내는 신호를 사용자 인터페이스를 통해 보행 정책 생성 장치(600)로 전송할 수 있다. 사용자 인터페이스는 버튼(button), 터치 스크린 및 음성 인식을 위한 마이크를 포함할 수 있다.
프로세서(620)는 미리 설정된 횟수의 이전 보행 싸이클들에 대해 평가된 복수의 리워드 값들에 기초하여 평균 리워드 값을 계산할 수 있다. 예를 들어, 이전의 3번의 보행 싸이클들에 대한 평균 리워드 값이 계산될 수 있다.
단계(740)에서, 프로세서(620)는 평가된 리워드 값에 기초하여 보행 정책이 갱신되어야 하는지 여부를 판단한다. 예를 들어, 왼쪽 다리의 움직임 및 오른쪽 다리의 움직임이 완벽하게 일치하는 경우, [수학식 1]에 의해 계산된 리워드 값은 0이다. 왼쪽 다리의 움직임 및 오른쪽 다리의 움직임이 완벽하게 일치하지 않더라도, 다리의 움직임들이 어느 정도의 유사성을 가지는 경우, 임계 값을 이용하여 왼쪽 다리의 움직임 및 오른쪽 다리의 움직임이 대칭적인 것으로 평가할 수 있다. 왼쪽 다리의 움직임 및 오른쪽 다리의 움직임이 대칭적인 것으로 평가되지 않는 경우 보행 정책이 갱신되어야 하는 것으로 판단될 수 있다.
다른 예로, 이전 보행 싸이클에 대한 리워드 값이 그 이전의 리워드 값에 비해 미리 설정된 범위 내에서 변화가 없는 경우, 이전 보행 정책이 사용자에게 적절하게 조정된 것으로 판단될 수 있다. 이전 보행 정책은 갱신전의 보행 정책을 의미한다. 상기의 경우, 이전 보행 정책이 최종적인 보행 정책으로 결정될 수 있다. 즉, 이전 보행 싸이클에 대한 리워드 값이 그 이전의 리워드 값에 비해 미리 설정된 범위 내에서 변화가 없는 경우 보행 정책을 갱신하는 과정이 종료될 수 있다.
이전 보행 싸이클에 대한 리워드 값이 그 이전의 리워드 값에 비해 미리 설정된 범위 이상으로 차이가 있는 경우, 이전 보행 정책이 사용자에게 적절하게 조정되지 않은 것으로 판단될 수 있다. 상기의 경우, 보행 정책이 갱신되어야 한다.
또 다른 예로, 리워드 값이 계산된 횟수가 미리 설정된 횟수 이하인 경우 보행 정책이 갱신되어야 하는 것으로 판단될 수 있다.
단계(750)에서, 프로세서(620)는 이전 보행 정책 및 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 개인화된 보행 정책을 갱신한다. 예를 들어, 보행 정책은 신경망(neural network)으로 구성될 수 있다. 프로세서(620)는 신경망을 구성하는 적어도 하나의 파라미터의 가중치를 변경함으로써 개인화된 보행 정책을 갱신할 수 있다. 보행 정책을 갱신하는 것은, 보행 보조 장치(100)의 움직임에 대한 리워드 값을 최대화시키는 최적화 문제를 푸는 것일 수 있다. 보행 정책을 갱신하기 위해, 강화 학습(reinforcement learning)이 적용될 수 있다. 프로세서(620)는 다음 보행 싸이클에 대해 평가될 리워드 값이 최대화되도록 보행 정책을 갱신한다.
보행 정책을 갱신하는 방법에 대해, 아래에서 도 11 및 12를 참조하여 상세히 설명된다.
단계들(710 내지 760)이 반복적으로 수행되면서 개인화된 보행 정책을 갱신하는 방법은, 사용자가 보행 보조 장치(100)를 착용한 상태에서 계속적으로 보행하는 경우에 사용될 수 있다. 사용자가 계속적으로 보행하는 경우 복수의 보행 싸이클들이 발생한다. 이전 보행 싸이클의 움직임이 현재 보행 싸이클 내에서 평가되고, 평가의 결과에 기초하여 현재 보행 싸이클의 움직임을 위한 보행 정책이 갱신된다. 갱신된 보행 정책에 기초하여 현재 보행 싸이클을 위한 어시스트 프로파일이 생성되고, 어시스트 프로파일에 의해 현재 보행 싸이클의 움직임이 발생한다. 다시 현재 보행 싸이클의 움직임이 이전 보행 싸이클의 움직임이 되는 상기의 과정들이 반복된다.
도 8은 일 예에 따른 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보이다.
보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보로서 고관절 각도 궤적(800)이 이용될 수 있다. 고관절 각도 궤적(800)은 오른쪽 고관절 각도 궤적(810) 및 왼쪽 고관절 각도 궤적(820)을 포함한다.
도시된 고관절 각도 궤적(800)은 설명을 위해 복수의 보행 싸이클들에 대한 것이며, 보행 보조 장치(100)의 고관절 각도는 실시간으로 측정되는 것이므로 실제의 구현 실시예에서는 고관절 각도의 측정 시점의 미래 시점의 고관절 각도 궤적은 획득되지 않는다.
오른쪽 고관절 각도 궤적(810) 및 왼쪽 고관절 각도 궤적(820)에서 선행 다리(lead-leg)의 고관절 각도가 최대인 시점들(830, 832, 834 및 836)이 검출될 수 있다. 시점들(830 및 834)은 오른쪽 고관절 각도가 최대인 시점이고, 시점들(832 및 836)은 왼쪽 고관절 각도가 최대인 시점일 수 있다.
오른쪽 고관절 각도 궤적(810) 및 왼쪽 고관절 각도 궤적(820)에서 선행 다리가 지면에 접촉하는 시점들(840, 842, 844 및 846)이 검출될 수 있다. 시점들(840 및 844)은 오른쪽 다리가 지면에 접촉하는 시점이고, 시점들(842 및 846)은 왼쪽 다리가 지면에 접촉하는 시점일 수 있다. 선행 다리가 지면에 접촉하는 시점들(840, 842, 844 및 846)은 IMU(130)의 측정 값 및 압력 센서의 측정 값 중 적어도 하나의 기초하여 검출될 수 있다.
오른쪽 고관절 각도 궤적(810) 및 왼쪽 고관절 각도 궤적(820)에서 양 다리가 교차하는 시점들(850, 852 및 854)이 검출될 수 있다.
도 9는 일 예에 따른 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 검출되는 이벤트 시점을 나타낸다.
일 측면에 따르면, 선행 다리의 고관절 각도가 최대인 이벤트가 검출될 이벤트로 미리 설정될 수 있다. 이벤트가 검출된 시점은 이벤트 시점일 수 있다.
예를 들어, 오른쪽 다리가 선행 다리인 경우, 오른쪽 고관절 각도가 최대인 이벤트 시점(910)이 검출될 수 있다. 이벤트 시점(910)이 검출된 경우, 이벤트 시점(910)의 이후의 구간은 현재 보행 싸이클(970)로 정의될 수 있다. 현재 보행 싸이클은 이벤트가 검출된 이벤트 시점(910)으로부터 이벤트에 대응하는 다음 이벤트가 검출된 시점(미도시)까지일 수 있다. 현재 보행 싸이클(970) 내에서 오른쪽 다리에 대한 이벤트가 검출된 경우, 검출된 이벤트에 대응하는 다음 이벤트는 다음 보행 싸이클(미도시) 내에서 검출된 오른쪽 다리에 대한 이벤트일 수 있다.
이벤트에 대응하는 이전 이벤트가 검출된 이전 이벤트 시점(920)으로부터 이벤트가 검출된 이벤트 시점(910)까지의 구간이 이전 보행 싸이클(960)로 정의될 수 있다. 현재 보행 싸이클(970) 내에서 오른쪽 다리에 대한 이벤트가 검출된 경우, 검출된 이벤트에 대응하는 이전 이벤트는 이전 보행 싸이클(960) 내에서 검출된 오른쪽 다리에 대한 이벤트일 수 있다.
하나의 보행 싸이클은 두 개의 스텝들을 포함할 수 있다. 즉, 하나의 보행 싸이클은 왼쪽 다리의 스텝 및 오른쪽 다리의 스텝을 포함한다. 예를 들어, 이전 보행 싸이클(960)은 왼쪽 다리의 스텝인 제1 스텝(940) 및 오른쪽 다리의 스텝인 제2 스텝(950)을 포함할 수 있다.
하나의 보행 싸이클은 두 개의 스텝들을 포함할 수 있다. 즉, 하나의 보행 싸이클은 왼쪽 다리의 스텝 및 오른쪽 다리의 스텝을 포함한다. 예를 들어, 이전 보행 싸이클(960)은 왼쪽 다리의 스텝인 제1 스텝(940) 및 오른쪽 다리의 스텝인 제2 스텝(950)을 포함할 수 있다.
다른 예로, 왼쪽 다리가 선행 다리인 경우, 왼쪽 고관절 각도가 최대인 이벤트 시점(836)이 검출될 수 있다. 이벤트 시점(836)이 검출된 경우, 이벤트 시점(836)의 이후의 구간은 현재 보행 싸이클로 정의될 수 있다.
이벤트에 대응하는 이전 이벤트가 검출된 이전 이벤트 시점(832)으로부터 이벤트가 검출된 이벤트 시점(836)까지의 구간이 이전 보행 싸이클로 정의될 수 있다. 현재 보행 싸이클 내에서 왼쪽 다리에 대한 이벤트가 검출된 경우, 검출된 이벤트에 대응하는 이전 이벤트는 이전 보행 싸이클 내에서 검출된 왼쪽 다리에 대한 이벤트일 수 있다.
왼쪽 다리에 대한 이전 보행 싸이클의 구간 및 현재 보행 싸이클의 구간은 오른쪽 다리에 대한 이전 보행 싸이클의 구간 및 현재 보행 싸이클의 구간은 서로 다를 수 있다. 즉, 왼쪽 다리 및 오른쪽 다리 각각에 대해 보행 싸이클이 각각 정의될 수 있다.
도 10은 일 예에 따른 외부 피드백을 수신하는 방법의 흐름도이다.
도 7을 참조하여 전술된 단계(720)가 수행된 후, 아래의 단계(1010)가 수행될 수 있다.
단계(1010)에서, 통신부(610)는 외부 피드백(external feedback)을 수신한다. 외부 피드백은 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 리워드 값일 수 있다.
일 측면에 따르면, 외부 피드백이 보행 보조 장치(100)의 사용자 또는 보행 보조 장치(100)의 움직임을 평가하는 제3 자로부터 수신될 수 있다. 예를 들어, 제3 자는 보행 보조 장치(100)를 착용한 환자를 치료하는 치료사일 수 있다. 사용자 또는 치료사는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 대한 불편한 정도를 나타내는 신호를 사용자 인터페이스를 통해 보행 정책 갱신 장치(600)로 전송할 수 있다. 사용자 인터페이스는 버튼, 터치 스크린 및 음성 인식을 위한 마이크를 포함할 수 있다.
다른 일 측면에 따르면, 외부 피드백은 보행 보조 장치(100)의 사용자의 생체 신호 데이터일 수 있다. 예를 들어, 생체 신호 데이터는 EMG 신호, EEG 신호, 심박수(heart rate), 물질 대사(metabolic) 데이터일 수 있다.
도 11은 일 예에 따른 개인화된 보행 정책을 갱신하는 방법의 흐름도이다.
도 7을 참조하여 전술된 단계(750)는 아래의 단계들(1110 및 1120)을 포함할 수 있다. 단계들(1110 및 1120)은 병렬적으로 수행될 수 있다.
사용자의 왼쪽 다리의 보행 능력 및 오른쪽 다리의 보행 능력이 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 사용자의 오른쪽 다리가 마비된 경우, 오른쪽 다리 보행 정책 및 왼쪽 다리 보행 정책이 서로 다를 수 있다.
단계(1110)에서, 프로세서(620)는 왼쪽 다리를 위한 왼쪽 다리 보행 정책을 생성한다. 예를 들어, 프로세서(620)는 왼쪽 다리의 굽힘 모드(flexion mode)를 위한 왼쪽 굽힘 보행 정책(left flexion gait policy)을 생성할 수 있고, 왼쪽 다리의 폄 모드(extension mode)를 위한 왼쪽 폄 보행 정책(left extension gait policy)을 생성할 수 있다. 다리의 동작에 대해, 굽힘 모드 및 폄 모드가 설명되었으나, 추가의 모드에 대해서도 유사하게 적용될 수 있다.
왼쪽 굽힘 보행 정책(또는 폄 보행 정책)은, 왼쪽 다리의 각 부위들을 위한 각각의 정책들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 왼쪽 굽힘 보행 정책은 왼쪽 고관절에 대한 보행 정책, 왼쪽 무릎에 대한 보행 정책 및 왼쪽 발목에 대한 보행 정책을 포함할 수 있다. 왼쪽 고관절에 대한 보행 정책은 왼쪽 고관절의 상/하 움직임뿐만 아니라, 좌/우 움직임 및 외전(supination)/외전(pronation)에 관한 것일 수 있다. 왼쪽 발목 관절에 대한 보행 정책은 왼쪽 고관절의 상/하 움직임뿐만 아니라, 외전/내전에 관한 것일 수 있다.
단계(1120)에서, 프로세서(620)는 오른쪽 다리를 위한 오른쪽 다리 보행 정책을 생성한다. 예를 들어, 프로세서(620)는 오른쪽 다리의 굽힘 모드를 위한 오른쪽 굽힘 보행 정책(right flexion gait policy)을 생성할 수 있고, 오른쪽 다리의 폄 모드를 위한 오른쪽 폄 보행 정책(right extension gait policy)을 생성할 수 있다.
오른쪽 굽힘 보행 정책(또는 폄 보행 정책)은, 오른쪽 다리의 각 부위들을 위한 각각의 정책들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 오른쪽 굽힘 보행 정책은 오른쪽 고관절에 대한 보행 정책, 오른쪽 무릎에 대한 보행 정책 및 오른쪽 발목에 대한 보행 정책을 포함할 수 있다. 오른쪽 고관절에 대한 보행 정책은 오른쪽 고관절의 상/하 움직임뿐만 아니라, 좌/우 움직임 및 외전/내전에 관한 것일 수 있다. 오른쪽 발목 관절에 대한 보행 정책은 오른쪽 고관절의 상/하 움직임뿐만 아니라, 외전/내전에 관한 것일 수 있다.
도 12는 일 예에 따른 개인화된 보행 정책을 도시한다.
개인화된 보행 정책(1200)은 신경망으로 구현될 수 있다. 신경망은 복수의 파라미터들을 포함할 수 있다. 신경망은 수신된 입력을 복수의 파라미터들을 통해 처리하여 결과를 출력한다. 개인화된 보행 정책(1200)은 현재 시점의 이전 보행 싸이클 내에서 측정된 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보를 입력으로 수신하고, 현재 보행 싸이클에서 이용될 보행 프로파일 파라미터를 출력할 수 있다. 신경망의 파라미터들 중 적어도 하나의 파라미터의 가중치가 변경되는 경우, 동일한 입력이 수신되더라도 출력되는 보행 프로파일 파라미터가 달라질 수 있다.
어시스트 프로파일 파라미터는 어시스트 프로파일을 생성하기 위한 요소일 수 있다. 예를 들어, 어시스트 프로파일이 보조 토크 프로파일인 경우, 어시스트 프로파일 파라미터는 보조 토크가 출력되는 타이밍(timing), 지속 시간(duration), 및 최대 토크(max torque)에 관한 파라미터들을 포함할 수 있다. 어시스트 프로파일 파라미터를 이용하여 어시스트 프로파일이 생성될 수 있다.
개인화된 보행 정책(1200)은 왼쪽 다리 보행 정책(1210) 및 오른쪽 다리 보행 정책(1220)을 포함할 수 있다. 왼쪽 다리 보행 정책(1210)은 왼쪽 굽힘 보행 정책(1212) 및 왼쪽 폄 보행 정책(1214)를 포함할 수 있다. 오른쪽 다리 보행 정책(1220)은 오른쪽 굽힘 보행 정책(1222) 및 오른쪽 폄 보행 정책(1224)를 포함할 수 있다.
프로세서(620)는 4개의 보행 정책(1212, 1214, 1222 및 1224)을 동시에 또는 순차적으로 생성함으로써 개인화된 보행 정책(1200)을 생성할 수 있다.
도 13은 일 예에 따른 어시스트 프로파일에 기초하여 보행 보조 장치를 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 4를 참조하여 전술된 단계(420)는 아래의 단계들(1310 및 1320)을 포함할 수 있다.
단계(1310)에서, 프로세서(320)는 현재 보행 싸이클 중 제2 이벤트를 검출한다. 제2 이벤트는 미리 설정될 수 있다. 프로세서(320)는 실시간으로 수신하는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 제2 이벤트를 검출할 수 있다.
예를 들어, 제2 이벤트는 보행 보조 장치 장치의 선행 다리의 고관절 각도가 최대인 이벤트일 수 있다. 다른 예로, 제2 이벤트는 보행 보조 장치(100)의 양 다리가 교차하는 이벤트일 수 있다. 또 다른 예로, 제2 이벤트는 보행 보조 장치(100)의 선행 다리가 지면에 접촉하는 이벤트일 수 있다. 프로세서(320)는 IMU(130)에 의해 측정된 가속도의 방향 및 크기와 압력 센서에 의해 측정된 발바닥 압력에 기초하여 선행 다리가 지면에 접촉하는 이벤트를 검출할 수 있다. 또 다른 예로, 제2 이벤트는 보행 보조 장치(100)의 후행 다리가 지면에서 떨어지는 이벤트일 수 있다.
제2 이벤트는 도 7 내지 9을 참조하여 전술된 이벤트(제2 이벤트와의 구분을 위해, 제1 이벤트로 명명)와 서로 다르고, 제2 이벤트는 제1 이벤트에 비해 시간적으로 후행한다. 예를 들어, 도 8을 참조하면 제1 이벤트가 선행 다리의 고관절 각도가 최대인 이벤트이고, 제1 이벤트 시점이 시점(834)인 경우, 제2 이벤트는 선행 다리가 지면에 접촉하는 이벤트이고, 제2 이벤트 시점이 시점(844)일 수 있다.
단계(1320)에서, 프로세서(320)는 어시스트 프로파일에 기초하여 보행 보조 장치(100)를 제어한다.
예를 들어, 어시스트 프로파일은 보조 토크 프로파일일 수 있다. 프로세서(320)는 보조 토크 프로파일에 따라 보행 보조 장치(100)의 적어도 하나의 구동부가 토크를 발생시키도록 보행 보조 장치(100)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 보조 토크 프로파일에 대응하는 제어 신호를 생성하고, 생성된 제어 신호를 구동부(110)로 전송할 수 있다. 구동부(110)는 제어 신호에 따라 보조 토크를 출력할 수 있다.
다른 예로, 어시스트 프로파일은 프로세서(320)는 FES 프로파일에 따라 보행 보조 장치(100)의 근육 자극 장치가 사용자에게 기능적 전기적 자극(FES)을 제공하도록 보행 보조 장치(100)를 제어할 수 있다. 사용자의 근육에 기능적 전기적 자극이 가해지는 경우, 사용자의 근육이 수축되고, 근육의 수축에 의해 근력이 발생할 수 있다.
또 다른 예로, 사용자의 몸 내부에 미세 인공 근육이 있는 경우, 프로세서(320)는 보행 보조 장치(100)가 전기적 자극 또는 신호를 이용하여 인공 근육을 자극하도록 보행 보조 장치(100)를 제어할 수 있다.
일 측면에 따르면, 단계(1320)가 수행된 후, 도 7을 참조하여 전술된 단계(710)가 수행될 수 있다. 즉, 단계(1320)에 의해 발생하는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보가, 단계(710)에서는 이전 보행 싸이클 내에서 측정된 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보로 간주된다.
도 14는 일 예에 따른 보조 토크 프로파일을 도시한다.
프로세서(320)는 보조 토크 프로파일(1410)을 이용하여 현재 보행 싸이클의 현재 제2 이벤트 시점으로부터 현재 제2 이벤트에 대응하는 다음 제2 이벤트 시점까지 보행 보조 장치(100)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 현재 제2 이벤트가 오른쪽 다리에 대해 검출된 경우, 다음 제2 이벤트는 왼쪽 다리에 대해 검출될 수 있다.
보조 토크 프로파일(1410)은 개인화된 보행 정책(1200)에 의해 생성된 어시스트 프로파일 파라미터에 기초하여 생성될 수 있다. 도 14에는 선행 다리의 굽힘 동작에 대한 보조 토크 프로파일(1410)만이 도시되었으나, 프로세서(320)는 개인화된 보행 정책(1200)을 이용하여 후행 다리의 폄 동작에 대한 보조 토크 프로파일도 생성할 수 있다.
보조 토크 프로파일(1410)의 궤적은 보조 토크 출력 타이밍(τt), 보조 토크 지속기간(τd) 및 최대 보조 토크(τm)에 의해 생성될 수 있다. 보조 토크 출력 타이밍(τt), 보조 토크 지속기간(τd) 및 최대 보조 토크(τm)은 개인화된 보행 정책(1200)에 의해 출력되는 어시스트 프로파일 파라미터일 수 있다. 개인화된 보행 정책(1200)의 파라미터의 가중치가 변경되는 경우, 보조 토크 출력 타이밍(τt), 보조 토크 지속기간(τd) 및 최대 보조 토크(τm)가 변경될 수 있다. 보조 토크 출력 타이밍(τt), 보조 토크 지속기간(τd) 및 최대 보조 토크(τm)가 변경되는 경우, 보조 토크 프로파일(1410)의 궤적도 변경될 수 있다. 다시 말하자면, 개인화된 보행 정책(1200)이 갱신되면, 보조 토크 출력 타이밍(τt), 보조 토크 지속기간(τd) 및 최대 보조 토크(τm)가 조정된다.
도 15는 일 예에 따른 어시스트 프로파일의 궤적을 도시한다.
도시된 어시스트 프로파일들은 보조 토크 프로파일이다.
오른쪽 다리를 위한 오른쪽 보조 토크 프로파일(1510)에 의해 오른쪽 고관절 각도 궤적(810)이 유발되고, 왼쪽 다리를 위한 왼쪽 보조 토크 프로파일(1520)에 의해 왼쪽 고관절 각도 궤적(820)이 유발될 수 있다.
실시간으로 검출된 이벤트의 이벤트 시점(910)에서 구간(1506)에 대한 보조 토크 프로파일이 생성될 수 있다. 예를 들어, 오른쪽 다리를 위한 굽힘 보조 토크 프로파일 및 왼쪽 다리를 위한 폄 보조 토크 프로파일이 생성될 수 있다. 상기의 굽힘 보조 토크 프로파일 및 폄 보조 토크 프로파일은 제2 이벤트 시점(1502)부터 제3 이벤트 시점(1504)까지의 구간(1506)에 대한 보조 토크 프로파일일 수 있다. 제2 이벤트 시점(1502)이 오른쪽 다리가 지면에 떨어지는 이벤트를 검출한 시점인 경우, 제3 이벤트 시점(1504)은 왼쪽 다리가 지면에 떨어지는 이벤트를 검출한 시점일 수 있다. 구간(1506)의 오른쪽 고관절의 궤적 및 왼쪽 고관절의 궤적이 상기의 굽힘 보조 토크 프로파일 및 폄 보조 토크 프로파일에 위해 유발될 수 있다.
도 16은 일 예에 따른 보행 보조 장치 및 보행 정책 갱신 장치 간의 관계를 개념적으로 나타낸다.
보행 정책 갱신 시스템은 보행 보조 장치(100) 및 보행 정책 갱신 장치(600)를 포함한다.
보행 보조 장치(100)는 생성된 어시스트 프로파일에 기초하여 보행 보조 장치(100)를 제어한다. 보행 보조 장치(100)의 제어에 의해 발생하는 움직임에 관한 상태 정보 및 움직임에 관한 상태 정보를 평가한 리워드 값이 보행 정책 갱신 장치(600)로 전송된다. 움직임에 관한 상태 정보는 실시간으로 계속적으로 수신되고, 리워드 값은 이벤트가 검출된 경우에 생성될 수 있다.
움직임에 관한 상태 정보 및 리워드 값 중 적어도 하나를 수신한 보행 정책 갱신 장치(600)는 상기의 어시스트 프로파일을 생성한 보행 정책을 갱신해야 하는지 여부를 판단한다. 예를 들어, 리워드 값을 수신하지 않는 경우에는 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 리워드 값을 계산할 수 있다. 보행 정책의 갱신이 필요한 경우, 보행 정책 갱신 장치(600)는 보행 정책을 갱신한다. 예를 들어, 리워드 값이 최대화되도록 보행 정책을 구성하는 신경망을 훈련할 수 있다. 보행 정책 갱신 장치(600)는 갱신된 보행 정책을 이용하여 보행 보조 장치(100)를 제어하는 어시스트 프로파일 또는 어시스트 프로파일 파라미터를 생성하고, 생성된 어시스트 프로파일 또는 어시스트 프로파일 파라미터를 보행 보조 장치(100)로 전송한다.
보행 보조 장치(100)는 수신한 어시스트 프로파일 또는 어시스트 프로파일 파라미터에 기초하여 보행 보조 장치(100)를 제어한다. 예를 들어, 어시스트 프로파일 파라미터가 수신된 경우, 보행 보조 장치(100)는 어시스트 프로파일 파라미터를 이용하여 어시스트 프로파일을 생성하고, 이벤트가 검출된 경우 어시스트 프로파일을 이용하여 보행 보조 장치(100)를 제어한다. 보행 보조 장치(100)는 상기의 제어에 의해 발생하는 움직임에 관한 상태 정보를 측정할 수 있다.
도 17은 일 실시예에 따른 서버로 구현된 보행 정책 갱신 장치를 도시한다.
일 측면에 따르면, 보행 정책 갱신 장치(600)는 서버의 형태로 구현될 수 있다. 서버로 구현된 보행 정책 생신 장치(600)는 클라우드 서버일 수 있고, 복수의 보행 보조 장치들과 무선 또는 유선으로 연결될 수 있다. 보행 보조 장치(1700)는 도 1 및 2를 참조하여 전술된 보행 보조 장치(100)와 대응할 수 있다.
도 4를 참조하여 전술된 단계(410)가 보행 정책 갱신 장치(600)에 의해 수행될 수 있다. 보행 정책 갱신 장치(600)는 보행 보조 장치(1710)로부터 보행 보조 장치(1700)의 움직임에 관한 상태 정보를 실시간으로 수신한다. 보행 정책 갱신 장치(600)는 보행 보조 장치(1700)에 대해 개인화된 보행 보조 정책에 기초하여 어시스트 프로파일 또는 어시스트 프로파일 파라미터를 생성한다. 생성된 어시스트 프로파일 또는 어시스트 프로파일 파라미터는 보행 보조 장치(1700)로 전송될 수 있다.
보행 보조 장치(1700)가 어시스트 프로파일 또는 어시스트 프로파일 파라미터를 수신한 경우, 도 4를 참조하여 전술된 단계(420)가 수행될 수 있다. 예를 들어, 보행 보조 장치(1700)가 어시스트 프로파일을 수신한 경우, 어시스트 프로파일에 기초하여 보행 보조 장치(1700)를 제어할 수 있다. 다른 예로, 보행 보조 장치(1700)가 어시스트 프로파일 파라미터를 수신한 경우, 보행 보조 장치(1700)는 어시스트 프로파일 파라미터에 기초하여 어시스트 프로파일을 생성하고, 어시스트 프로파일에 기초하여 보행 보조 장치(1700)를 제어할 수 있다.
보행 보조 장치(1700)의 사용자가 보행 중인 경우, 보행 정책이 최종적으로 갱신될 때까지, 단계들(710 내지 750) 및 단계들(410 및 420)이 반복적으로 수행될 수 있다.
보행 정책 갱신 장치(600) 및 보행 보조 장치(1700)는 유선 또는 무선 통신을 이용하여 데이터를 교환할 수 있다. 예를 들어, 보행 보조 장치(1700)는 실시간으로 측정되는 보행 보조 장치(1700)의 움직임에 관한 상태 정보를 보행 정책 갱신 장치(600)로 전송할 수 있다. 보행 정책 갱신 장치(600)는 이전 보행 싸이클에 대한 보행 보조 장치(1700)의 상태 정보를 수신할 수 있다. 보행 정책 갱신 장치(600)는 상태 정보에 기초하여 미리 설정된 이벤트를 검출할 수 있고, 상기 이벤트가 발생되는 경우 상태 정보에 기초하여 보행 정책을 평가할 수 있다. 보행 정책 갱신 장치(600)는 상기의 평가에 기초하여 보행 보조 장치(1700)의 움직임에 관한 상태 정보를 이용하여 보행 정책을 갱신할 수 있다. 보행 정책 갱신 장치(600)는 보행 보조 장치(1700)의 보행 중 자동으로 보행 정책을 갱신할 수 있다. 즉, 사용자가 계속적으로 보행하는 경우, 상기의 보행 중에 자동으로 보행 정책이 갱신될 수 있다.
보행 정책 갱신 장치(600)는 최종적으로 갱신된 개인화된 보행 정책을 보행 보조 장치(1700)로 전송할 수 있다.
도 18은 다른 일 실시예에 따른 보행 보조 장치에 포함된 보행 정책 갱신 장치를 도시한다.
다른 일 측면에 따르면, 보행 정책 갱신 장치(600)는 보행 보조 장치(1800)에 포함될 수 있다. 예를 들어, 보행 정책 갱신 장치(600)는 도 3 및 4를 참조하여 전술된 제어부(300)를 포함할 수 있다. 보행 정책 갱신 장치(600)의 프로세서(620)는 제어부(300)의 프로세서(320)의 기능들을 동일하게 수행할 수 있다. 다른 예로, 보행 보조 장치(1800)는 복수의 프로세서들을 이용하여 제어부(300) 및 보행 정책 갱신 장치(600)를 각각 제어할 수 있다.
관절 각도 센서(1810)는 사용자의 관절 각도 또는 사용자의 관절 주위에 위치한 구동부(1850)의 각도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 관절 각도 센서(1810)는 고관절 각도, 무릎 관절 각도 및 발목 관절 각도를 측정할 수 있다.
IMU(1820)는 도 1 및 2를 참조하여 전술된 IMU(130)에 대응할 수 있다.
근전도 센서(1830)는 사용자의 근육에서 발생하는 전기적인 신호를 측정할 수 있다. 측정된 EMG 신호는 도 10을 참조하여 전술된 외부 피드백 중 하나일 수 있다. 다시 말하자면, EMG 신호는 리워드 값을 평가하기 위해 이용될 수 있다.
EGG 센서(1835)는 사용자의 뇌에서 발생하는 전기적인 신호를 측정할 수 있다. 측정된 EEG 신호는 도 10을 참조하여 전술된 외부 피드백 중 하나일 수 있다. 다시 말하자면, EEG 신호는 리워드 값을 평가하기 위해 이용될 수 있다.
압력 센서(1840)는 사용자의 발바닥에 위치하여 압력을 측정할 수 있다. 예를 들어, 압력 센서(40)는 무선으로 측정된 압력을 통신부(610)로 전송할 수 있다. 프로세서(620)는 측정된 압력에 기초하여 선행 다리가 지면에 접촉하는 이벤트를 검출할 수 있다.
도 19는 일 예에 따른 결정된 타겟 모드에 기초하여 보행 보조 장치를 제어하는 방법의 흐름도이다.
아래의 단계들(1910 내지 1940)은 도 1 내지 5를 참조하여 전술된 보행 보조 장치(100)에 의해 수행될 수 있다. 단계들(1910 내지 1940)은 보행 보조 장치(100)가 개인화된 보행 정책에 기초하여 제어되는 보행 상황에서 수행될 수 있다. 즉, 보행 보조 장치(100)의 개인화가 완료되고, 사용자가 실생활에서 보행 보조 장치(100)를 사용하는 동안에 단계들(1910 내지 1940)이 수행될 수 있다.
아래에서, 단계들(1910 내지 1940)이 제어부(300)에 의해 수행되는 것으로 설명되나, 도 17을 참조하여 전술된 보행 보조 장치(1700) 또는 도 18을 참조하여 전술된 보행 보조 장치(1800)에 의해 수행될 수 있다.
단계(1910)에서, 통신부(310)는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보를 수신한다. 통신부(310)는 이전 보행 싸이클 내에서 측정된 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보를 수신한다.
예를 들어, 움직임에 관한 상태 정보는, 보행 보조 장치(100)의 고관절 각도의 변화 궤적, 무릎 관절 각도의 변화 궤적 및 발목 관절 각도의 변화 궤적을 포함할 수 있다.
단계(1920)에서, 프로세서(320)는 복수의 보행 모드들 중 타겟 보행 모드(target mode)를 결정한다. 예를 들어, 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 타겟 보행 모드를 결정할 수 있다. 복수의 보행 모드들은 평지 보행 모드, 상향 경사 보행 모드, 하향 경사 보행 모드, 상향 계단 보행 모드, 하향 계단 보행 모드 및 달리기 모드를 포함할 수 있다.
단계(1930)에서, 프로세서(320)는 타겟 보행 모드에 대응하는 개인화된 보행 정책을 이용하여 어시스트 프로파일을 생성한다. 예를 들어, 보행 모드의 각각에 대해 개인화된 보행 정책이 미리 생성되어 있을 수 있다. 프로세서(320)는 결정된 개인화된 보행 정책을 이용하여 어시스트 프로파일을 생성할 수 있다.
단계(1840)에서, 프로세서(320)는 생성된 어시스트 프로파일에 기초하여 보행 보조 장치(100)를 제어한다.
도 20은 일 예에 따른 개인화된 보행 정책의 갱신을 요청하는 알람을 출력하는 방법의 흐름도이다.
아래의 단계들(2010 내지 2050)은 도 1 내지 5를 참조하여 전술된 보행 보조 장치(100)에 의해 수행될 수 있다. 단계들(2010 내지 2050)은 보행 보조 장치(100)가 개인화된 보행 정책에 기초하여 제어되는 보행 상황에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 보행 습관이 달라진 경우 아래의 단계들(2010 내지 2050)이 수행될 수 있다.
아래에서, 단계들(2010 내지 2050)이 제어부(300)에 의해 수행되는 것으로 설명되나, 도 17을 참조하여 전술된 보행 보조 장치(1700) 또는 도 18을 참조하여 전술된 보행 보조 장치(1800)에 의해 수행될 수 있다.
단계(2010)에서, 통신부(310)는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보를 수신한다.
단계(2020)에서, 프로세서(320)는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 상태 정보에 기초하여 미리 설정된 이벤트를 검출한다.
단계(2030)에서, 프로세서(320)는 보행 보조 장치(100)의 움직임에 관한 리워드 값을 평가한다..
단계(2040)에서, 프로세서(320)는 평가된 리워드 값에 기초하여 보행 정책이 갱신되어야 하는지 여부를 판단한다.
단계(2050)에서, 프로세서(320)는 보행 정책의 갱신이 필요하다고 판단된 경우, 사용자에게 보행 정책의 갱신을 요청하는 알람을 출력한다. 사용자는 알람이 출력된 경우, 보행 정책을 갱신하기 위한 절차를 수행할 수 있다. 예를 들어, 보행 정책을 갱신하기 위해 도 7을 참조하여 전술된 단계들(710 내지 750)이 수행될 수 있다.
도 21 내지 도 23은 다른 일 예에 따른 보행 보조 장치를 도시한다.
도 21 내지 도 23에는 인체에 착용될 수 있는 착용형 보행 보조 장치(1)의 다른 일 실시예가 도시되어 있다. 도 21은 보행 보조 장치(1)의 일 실시예에 대한 정면도이고, 도 22는 보행 보조 장치(1)의 측면도이고, 도 23는 보행 보조 장치(1)의 배면도이다.
보행 보조 장치(1)는 전술된 구동부(110), 센서부(120), IMU(130) 및 제어부(140)를 포함할 수 있다.
도 21 내지 도 23에 도시된 바와 같이, 보행 보조 장치(1)는 사용자의 왼쪽 다리 및 오른쪽 다리에 각각 착용될 수 있도록 외골격(外骨格) 구조를 가진다. 사용자는 보행 보조 장치(1)를 착용한 상태에서 폄(extension), 굽힘(flexion), 모음(adduction), 벌림(abduction) 등의 동작을 수행할 수 있다. 폄 동작은 관절을 펴는 운동이고, 구부림 동작은 관절을 구부리는 운동이다. 모음 동작은 다리를 몸의 중심축으로 가까이 하는 운동이다. 벌림 동작은 몸의 중심축에서 멀어지는 방향으로 다리를 뻗는 운동이다.
도 21 내지 도 23을 참조하면, 보행 보조 장치(1)는 본체부(10) 및 기구부(20R, 20L, 30R, 30L, 40R, 40L)를 포함할 수 있다.
본체부(10)는 하우징(11)을 포함할 수 있다. 하우징(11)에는 각종 부품이 내장될 수 있다. 하우징(11)에 내장되는 부품으로는, 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU), 인쇄 회로 기판 및 다양한 종류의 저장 장치 및 전원을 예로 들 수 있다. 본체부(10)는 전술된 제어부(140)를 포함할 수 있다. 제어부(140)는 CPU 및 인쇄 회로 기판을 포함할 수 있다.
CPU는 마이크로 프로세서(micro processor)일 수 있다. 마이크로 프로세서는 실리콘 칩에 산술 논리 연산기, 레지스터, 프로그램 카운터, 명령 디코더 및/또는 제어 회로 등이 설치될 수 있다. CPU는 보행 환경에 적합한 제어 모드를 선택하고, 선택된 제어 모드에 따라 기구부(20, 30, 40)의 동작을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
인쇄 회로 기판은 소정의 회로가 인쇄되어 있는 기판으로, 인쇄 회로 기판에는 CPU 또는/및 다양한 저장 장치가 설치될 수 있다. 인쇄 회로 기판은 하우징(11)의 내측면에 고정될 수 있다.
하우징(11)에 내장된 저장 장치는 다양한 종류를 포함할 수 있다. 저장 장치는 자기 디스크 표면을 자화시켜 데이터를 저장하는 자기 디스크 저장 장치, 다양한 종류의 메모리 반도체를 이용하여 데이터를 저장하는 반도체 메모리 장치일 수 있다.
하우징(11)에 내장된 전원은 하우징(11)에 내장된 각종 부품 또는 기구부(20, 30, 40)에 동력을 공급할 수 있다.
본체부(10)는 사용자의 허리를 지지하기 위한 허리 지지부(12)를 더 포함할 수 있다. 허리 지지부(12)는 사용자의 허리를 지지할 수 있도록 만곡된 평면판의 형상을 가질 수 있다.
본체부(10)는 사용자의 힙 부분에 하우징(11)을 고정하기 위한 고정부(11a) 및 사용자의 허리에 허리 지지부(12)를 고정하기 위한 고정부(12a)를 더 포함할 수 있다. 고정부(11a, 12a)는 탄성력을 구비한 밴드, 벨트, 끈(strap) 중 하나로 구현될 수 있다.
본체부(10)는 전술된 IMU(130)를 포함할 수 있다. 예를 들어, IMU(130)는 하우징(11)의 외부 또는 내부에 설치될 수 있다. IMU(130)는 하우징(11)의 내부에 마련된 인쇄회로기판 상에 설치될 수 있다. IMU(130)는 가속도 및 각속도를 측정할 수 있다.
기구부(20, 30, 40)는 도 20 내지 도 23에 도시된 바와 같이 제1 구조부(20), 제2 구조부(30) 및 제3 구조부(40)를 포함할 수 있다.
제1 구조부(20R, 20L)는 보행 동작에 있어서 사용자의 대퇴부 및 고관절의 움직임을 보조할 수 있다. 제1 구조부(20R, 20L)는 제1 구동부(21R, 21L), 제1 지지부(22R, 22L) 및 제1 고정부(23R, 23L)를 포함할 수 있다.
전술된 구동부(110)는 제1 구동부(21R, 21L)를 포함할 수 있으며, 도 1 내지 도 20을 참조하여 설명된 구동부(110)에 대한 설명은 제1 구동부(21R, 21L)에 대한 설명으로 대체될 수 있다.
제1 구동부(21R, 21L)는 제1 구조부(20R, 20L)의 고관절에 위치할 수 있으며, 소정의 방향으로 다양한 크기의 회전력을 발생시킬 수 있다. 제1 구동부(21R, 21L)에서 발생된 회전력은 제1 지지부(22R, 22L)에 인가될 수 있다. 제1 구동부(21R, 21L)는 인체의 고관절의 동작 범위 내에서 회전하도록 설정될 수 있다.
제1 구동부(21R, 21L)는 본체부(10)에서 제공되는 제어 신호에 따라 구동될 수 있다. 제1 구동부(21R, 21L)는 모터, 진공 펌프(vacuum pump) 및 수압 펌프(hydraulic pump) 중 하나로 구현될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
제1 구동부(21R, 21L)의 주변에는 관절각 센서가 설치될 수 있다. 관절각 센서는 제1 구동부(21R, 21L)가 회전 축을 중심으로 회전한 각도를 검출할 수 있다. 전술된 센서부(120)는 관절각 센서를 포함할 수 있다.
제1 지지부(22R, 22L)는 제1 구동부(21R, 21L)와 물리적으로 연결된다. 제1 지지부(22R, 22L)는 제1 구동부(21R, 21L)에서 발생한 회전력에 따라 소정의 방향으로 회전될 수 있다.
제1 지지부(22R, 22L)는 다양한 형상으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 제1 지지부(22R, 22L)는 복수의 마디가 서로 연결되어 있는 형상으로 구현될 수 있다. 이 때, 마디와 마디 사이에는 관절이 마련될 수 있으며, 제1 지지부(22R, 22L)는 이 관절에 의해 일정 범위 내에서 휘어질 수 있다. 다른 예로, 제1 지지부(22R, 22L)는 막대 형상으로 구현될 수 있다. 이 때, 제1 지지부(22R, 22L)는 일정한 범위 내에서 휘어질 수 있도록 가요성 있는 소재로 구현될 수 있다.
제1 고정부(23R, 23L)는 제1 지지부(22R, 22L)에 마련될 수 있다. 제1 고정부(23R, 23L)는 제1 지지부(22R, 22L)를 사용자의 대퇴부에 고정시키는 역할을 한다.
도 21 내지 도 23은 제1 지지부(22R, 22L)가 제1 고정부(23R, 23L)에 의해 사용자의 대퇴부의 외측에 고정되는 경우를 도시하고 있다. 제1 구동부(21R, 21L)가 구동됨에 따라 제1 지지부(22R, 22L)가 회전하게 되면, 제1 지지부(22R, 22L)가 고정된 대퇴부 역시 제1 지지부(22R, 22L)의 회전 방향과 동일한 방향으로 회전한다.
제1 고정부(23R, 23L)은 탄성력을 구비한 밴드, 벨트, 끈 중 하나로 구현되거나, 금속 소재로 구현될 수도 있다. 도 20은 제1 고정부(23R, 23L)가 체인(chain)인 경우를 도시하고 있다.
제2 구조부(30R, 30L)는 보행 동작에 있어서 사용자의 하퇴부 및 무릎 관절의 움직임을 보조할 수 있다. 제2 구조부(30R, 30L)는 제2 구동부(31R, 31L), 제2 지지부(32R, 32L) 및 제2 고정부(33R, 33L)를 포함할 수 있다.
제2 구동부(31R, 31L)는 제2 구조부(30R, 30L)의 무릎 관절에 위치할 수 있으며, 소정의 방향으로 다양한 크기의 회전력을 발생시킬 수 있다. 제2 구동부(31R, 31L)에서 발생된 회전력은 제2 지지부(22R, 22L)에 인가될 수 있다. 제2 구동부(31R, 31L)는 인체의 무릎 관절의 동작 범위 내에서 회전하도록 설정될 수 있다.
전술된 구동부(110)는 제2 구동부(31R, 31L)를 포함할 수 있다. 도 1 내지 도 20을 참조하여 설명된 고관절과 관련된 설명이 무릎 관절과 관련된 설명으로 유사하게 적용될 수 있다.
제2 구동부(31R, 31L)는 본체부(10)에서 제공되는 제어 신호에 따라 구동될 수 있다. 제2 구동부(31R, 31L)는 모터, 진공 펌프 및 수압 펌프 중 하나로 구현될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
제2 구동부(31R, 31L)의 주변에는 관절각 센서가 설치될 수 있다. 관절각 센서는 제2 구동부(31R, 31L)가 회전 축을 중심으로 회전한 각도를 검출할 수 있다. 전술된 센서부(120)는 관절각 센서를 포함할 수 있다.
제2 지지부(32R, 32L)는 제2 구동부(31R, 31L)와 물리적으로 연결된다. 제2 지지부(32R, 32L)는 제2 구동부(31R, 31L)에서 발생한 회전력에 따라 소정의 방향으로 회전될 수 있다.
제2 고정부(33R, 33L)는 제2 지지부(32R, 32L)에 마련될 수 있다. 제2 고정부(33R, 33L)는 제2 지지부(32R, 32L)를 사용자의 하퇴부에 고정시키는 역할을 한다. 도 20 내지 도 22는 제2 지지부(32R, 32L)가 제2 고정부(33R, 33L)에 의해 사용자의 하퇴부의 외측에 고정되는 경우를 도시하고 있다. 제2 구동부(31R, 31L)가 구동됨에 따라 제2 지지부(22R, 22L)가 회전하게 되면, 제2 지지부(22R, 22L)가 고정된 대퇴부 역시 제2 지지부(22R, 22L)의 회전 방향과 동일한 방향으로 회전한다.
제2 고정부(33R, 33L)은 탄성력을 구비한 밴드, 벨트, 끈 중 하나로 구현되거나, 금속 소재로 구현될 수 있다.
제3 구조부(40R, 40L)는 보행 동작에 있어서 사용자의 발목 관절 및 관련 근육의 움직임을 보조할 수 있다. 제3 구조부(40R, 40L)는 제3 구동부(41R, 41L), 발 받침부(42R, 42L) 및 제3 고정부(43R, 43L)를 포함할 수 있다.
전술된 구동부(110)는 제3 구동부(41R, 41L)를 포함할 수 있다. 도 1 내지 도 20을 참조하여 설명된 고관절과 관련된 설명이 발목 관절과 관련된 설명으로 유사하게 적용될 수 있다.
제3 구동부(41R, 41L)는 제3 구조부(40R, 40L)의 발목 관절에 마련될 수 있으며, 본체부(10)에서 제공되는 제어 신호에 따라 구동될 수 있다. 제3 구동부(41R, 41L)도 제1 구동부(21R, 21L) 또는 제2 구동부(31R, 31L)와 마찬가지로 모터로 구현될 수 있다.
제3 구동부(41R, 41L)의 주변에는 관절각 센서가 설치될 수 있다. 관절각 센서는 제3 구동부(41R, 41L)가 회전 축을 중심으로 회전한 각도를 검출할 수 있다. 전술된 센서부(120)는 관절각 센서를 포함할 수 있다.
발 받침부(42R, 42L)는 사용자의 발바닥에 대응하는 위치에 마련되며, 제3 구동부(41R, 41L)와 물리적으로 연결된다.
발 받침부(42R, 42L)에는 사용자의 무게를 감지하기 위한 압력 센서가 설치될 수 있다. 압력 센서의 감지 결과는 사용자가 보행 보조 장치(1)를 착용하였는지 여부, 사용자가 일어섰는지 여부, 사용자의 발과 지면의 접촉 여부 등을 판단하는데 사용될 수 있다.
제3 고정부(43R, 43L)는 발 받침부(42R, 42L)에 마련될 수 있다. 제3 고정부(43R, 43L)는사용자의 발을 발 받침부(42R, 42L)에 고정시키는 역할을 한다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
100: 보행 보조 장치
300: 제어부
600: 보행 정책 갱신 장치

Claims (29)

  1. 보행 보조 장치를 제어하는 방법에 있어서,
    사용자가 상기 보행 보조 장치를 착용한 상태로 보행하고, 상기 보행에 대한 데이터를 실시간으로 처리하는 온라인 방식을 이용하여 신경망으로 표현되는 개인화된 보행 정책(personalized gait policy)에 기초하여 현재 보행 싸이클 동안 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 어시스트 프로파일(assist profile)을 생성하는 단계; 및
    상기 어시스트 프로파일에 기초하여 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계
    를 포함하고,
    상기 개인화된 보행 정책은,
    상기 현재 보행 싸이클 이전에 발생한 보행 싸이클인 이전 보행 싸이클 내에서 측정된 상기 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보(state information)를 수신하는 단계;
    상기 상태 정보에 기초하여 상기 현재 보행 싸이클 동안 미리 설정된 제1 이벤트를 검출하는 단계;
    상기 제1 이벤트가 검출된 시점에서, 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보의 리워드(reward) 값을 평가하는 단계; 및
    상기 리워드 값 및 상기 이전 보행 싸이클의 이전 리워드 값 간의 차이가 0 보다 크도록 설정된 임계 값을 초과하는 경우에만, 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보 및 상기 차이에 기초하여 선택적으로 상기 개인화된 보행 정책을 갱신하는 단계 - 상기 개인화된 보행 정책의 선택적 갱신은 상기 온라인 방식을 이용하여 상기 현재 보행 싸이클이 완료되기 전에 수행됨 -
    를 통해 생성되는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 보행 보조 장치의 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보는,
    상기 보행 보조 장치의 고관절 각도(hip joint angle)의 변화 궤적, 무릎 관절 각도(knee joint angle)의 변화 궤적 및 발목 관절 각도(ankle joint angle)의 변화 궤적 중 적어도 하나를 포함하는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 이벤트는,
    상기 보행 보조 장치의 선행 다리(lead-leg)의 고관절 각도가 최대인 이벤트;
    상기 보행 보조 장치의 양 다리가 교차하는 이벤트;
    상기 보행 보조 장치의 선행 다리가 지면에 접촉하는 이벤트; 및
    상기 보행 보조 장치의 후행 다리(follow-leg)가 지면에서 떨어지는 이벤트
    중 어느 하나인,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 이전 보행 싸이클은 상기 제1 이벤트에 대응하는 이전 제1 이벤트가 검출된 시점으로부터 상기 제1 이벤트가 검출된 시점까지이고,
    상기 현재 보행 싸이클은 상기 제1 이벤트가 검출된 시점으로부터 상기 제1 이벤트에 대응하는 다음 제1 이벤트가 검출된 시점까지인,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 리워드 값은 이전 보행 정책에 의해 생성된 이전 어시스트 프로파일에 기초한 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보에 대한 것인,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  6. ◈청구항 6은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제1항에 있어서,
    상기 개인화된 보행 정책을 갱신하는 단계는,
    이전 보행 정책의 신경망을 구성하는 파라미터의 가중치를 변경함으로써 상기 개인화된 보행 정책의 신경망을 갱신하는 단계
    를 포함하는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  7. ◈청구항 7은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제1항에 있어서,
    상기 개인화된 보행 정책을 갱신하는 단계는,
    상기 보행 보조 장치의 왼쪽 다리를 위한 왼쪽 다리 보행 정책을 갱신하는 단계; 및
    상기 보행 보조 장치의 오른쪽 다리를 위한 오른쪽 다리 보행 정책을 갱신하는 단계
    중 적어도 하나를 포함하는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  8. ◈청구항 8은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제7항에 있어서,
    상기 왼쪽 다리 보행 정책을 갱신하는 단계는,
    상기 왼쪽 다리의 굽힘 모드(flexion mode)를 위한 왼쪽 굽힘 보행 정책을 갱신하는 단계; 및
    상기 왼쪽 다리의 폄 모드(extension mode)를 위한 왼쪽 폄 보행 정책을 갱신하는 단계
    중 적어도 하나를 포함하는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 어시스트 프로파일을 생성하는 단계는,
    상기 움직임에 관한 상기 상태 정보 및 상기 개인화된 보행 정책에 기초하여 상기 어시스트 프로파일을 생성하는 단계
    를 포함하는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계는,
    상기 현재 보행 싸이클 중 제2 이벤트를 검출하는 단계; 및
    상기 제2 이벤트가 검출된 시점에서, 상기 어시스트 프로파일에 기초하여 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계
    를 포함하는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계는,
    상기 어시스트 프로파일에 따라 상기 보행 보조 장치의 적어도 하나의 구동부가 토크를 발생시키도록 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계
    를 포함하는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계는,
    상기 어시스트 프로파일에 따라 상기 보행 보조 장치가 사용자에게 기능적 전기적 자극을 제공하도록 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계
    를 포함하는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 보행 보조 장치의 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보를 수신하는 단계는,
    상기 움직임에 관한 상기 상태 정보로서 상기 보행 보조 장치의 하나 이상의 센서들로부터 측정 값들을 수신하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제1 이벤트는 상기 측정 값들에 기초하여 검출되는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 리워드 값은,
    상기 움직임에 관한 상기 상태 정보의 보행 대칭성(gait symmetry), 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보에 대한 전력 소모량, 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보의 보행 안정성(gait stability), 대사 에너지(metabolic cost) 및 외부 피드백(external feedback) 중 적어도 하나를 포함하는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  15. ◈청구항 15은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제14항에 있어서,
    상기 보행 대칭성은 상기 보행 보조 장치에 의한 사용자의 보폭(step length) 및 스텝 지속시간(step duration) 중 적어도 하나에 기초하여 계산되는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 개인화된 보행 정책은 상기 보행 보조 장치에 의해 갱신되는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 개인화된 보행 정책은 상기 보행 보조 장치와 유선 또는 무선으로 통신하는 서버에 의해 갱신되는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 보행 보조 장치가 상기 서버로부터 상기 개인화된 보행 정책을 수신하는 단계
    를 더 포함하는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 어시스트 프로파일에 기초하여 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계는,
    상기 어시스트 프로파일을 상기 보행 보조 장치로 전송하는 단계
    를 포함하고,
    상기 어시스트 프로파일은 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위해 상기 보행 보조 장치에서 사용되는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 어시스트 프로파일에 기초하여 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계는,
    상기 어시스트 프로파일에 기초하여 상기 보행 보조 장치의 구동부를 제어하는 제어 신호를 생성하는 단계; 및
    상기 제어 신호를 상기 보행 보조 장치로 전송함으로써 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계
    를 포함하는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  21. 제1항 내지 제20항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  22. 보행 보조 장치에 있어서,
    상기 보행 보조 장치를 제어하는 프로그램이 기록된 메모리; 및
    상기 프로그램을 수행하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로그램은,
    사용자가 상기 보행 보조 장치를 착용한 상태로 보행하고, 상기 보행에 대한 데이터를 실시간으로 처리하는 온라인 방식을 이용하여 신경망으로 표현되는 개인화된 보행 정책(personalized gait policy)에 기초하여 현재 보행 싸이클 동안 상기 보행 보조 장치를 제어하기 위한 어시스트 프로파일(assist profile)을 생성하는 단계; 및
    상기 어시스트 프로파일에 기초하여 상기 보행 보조 장치를 제어하는 단계
    를 수행하고,
    상기 개인화된 보행 정책은,
    상기 현재 보행 싸이클 이전에 발생한 보행 싸이클인 이전 보행 싸이클 내에서 측정된 상기 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보(state information)를 수신하는 단계;
    상기 상태 정보에 기초하여 상기 현재 보행 싸이클 동안 미리 설정된 제1 이벤트를 검출하는 단계;
    상기 제1 이벤트가 검출된 시점에서, 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보의 리워드(reward) 값을 평가하는 단계; 및
    상기 리워드 값 및 상기 이전 보행 싸이클의 이전 리워드 값 간의 차이가 0보다 크도록 설정된 임계 값을 초과하는 경우에만, 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보 및 상기 차이에 기초하여 선택적으로 상기 개인화된 보행 정책을 갱신하는 단계 - 상기 개인화된 보행 정책의 선택적 갱신은 상기 온라인 방식을 이용하여 상기 현재 보행 싸이클이 완료되기 전에 수행됨 -
    를 통해 생성되는,
    보행 보조 장치
  23. ◈청구항 23은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제22항에 있어서,
    상기 개인화된 보행 정책은 상기 보행 보조 장치에 의해 갱신되는,
    보행 보조 장치.
  24. ◈청구항 24은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제22항에 있어서,
    상기 개인화된 보행 정책은 상기 보행 보조 장치와 유선 또는 무선으로 통신하는 서버에 의해 갱신되고,
    상기 보행 보조 장치는 상기 서버로부터 상기 개인화된 보행 정책을 수신하는,
    보행 보조 장치.
  25. 사용자가 보행 보조 장치를 착용한 상태로 보행하고, 상기 보행에 대한 데이터를 실시간으로 처리하는 온라인 방식을 이용하여 신경망으로 표현되는 개인화된 보행 정책(personalized gait policy)을 갱신하는 서버에 의해 수행되는 보행 보조 장치 제어 방법에 있어서,
    이전 보행 싸이클 내에서 측정된 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보(state information)를 수신하는 단계;
    상기 상태 정보에 기초하여 현재 보행 싸이클 중 미리 설정된 제1 이벤트를 검출하는 단계;
    상기 이벤트가 검출된 시점에서, 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보의 리워드(reward) 값을 평가하는 단계;
    상기 리워드 값 및 상기 이전 보행 싸이클의 이전 리워드 값 간의 차이가 0 보다 크도록 설정된 임계 값을 초과하는 경우에만, 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보 및 상기 차이에 기초하여 선택적으로 상기 개인화된 보행 정책을 갱신하는 단계 - 상기 개인화된 보행 정책의 선택적 갱신은 상기 온라인 방식을 이용하여 상기 현재 보행 싸이클이 완료되기 전에 수행됨 -;
    상기 개인화된 보행 정책에 기초하여 어시스트 프로파일(assist profile) 또는 어시스트 프로파일 파라미터를 생성하는 단계; 및
    상기 어시스트 프로파일 또는 상기 어시스트 프로파일 파라미터를 상기 보행 보조 장치로 전송하는 단계
    를 포함하고,
    상기 보행 보조 장치는 상기 어시스트 프로파일 또는 상기 어시스트 프로파일 파라미터에 의해 제어되는,
    보행 보조 장치 제어 방법.
  26. 사용자가 상기 보행 보조 장치를 착용한 상태로 보행하고, 상기 보행에 대한 데이터를 실시간으로 처리하는 온라인 방식을 이용하여 신경망으로 표현되는 개인화된 보행 정책(personalized gait policy)을 갱신하는 서버에 있어서,
    상기 보행 보조 장치를 제어하는 프로그램이 기록된 메모리; 및
    상기 프로그램을 수행하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로그램은,
    이전 보행 싸이클 내에서 측정된 상기 보행 보조 장치의 움직임에 관한 상태 정보(state information)를 수신하는 단계;
    상기 상태 정보에 기초하여 현재 보행 싸이클 중 미리 설정된 제1 이벤트를 검출하는 단계;
    상기 이벤트가 검출된 시점에서, 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보의 리워드(reward) 값을 평가하는 단계;
    상기 리워드 값 및 상기 이전 보행 싸이클의 이전 리워드 값 간의 차이가 0 보다 크도록 설정된 임계 값을 초과하는 경우에만, 상기 움직임에 관한 상기 상태 정보 및 상기 차이에 기초하여 선택적으로 상기 개인화된 보행 정책을 갱신하는 단계 - 상기 개인화된 보행 정책의 선택적 갱신은 상기 온라인 방식을 이용하여 상기 현재 보행 싸이클이 완료되기 전에 수행됨 -;
    상기 개인화된 보행 정책에 기초하여 어시스트 프로파일(assist profile) 또는 어시스트 프로파일 파라미터를 생성하는 단계; 및
    상기 어시스트 프로파일 또는 상기 어시스트 프로파일 파라미터를 상기 보행 보조 장치로 전송하는 단계
    를 수행하고,
    상기 보행 보조 장치는 상기 어시스트 프로파일 또는 상기 어시스트 프로파일 파라미터에 의해 제어되는,
    서버.
  27. 삭제
  28. 삭제
  29. 삭제
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