KR20150069817A

KR20150069817A - 착용형 로봇 및 그 제어 방법

Info

Publication number: KR20150069817A
Application number: KR1020130156410A
Authority: KR
Inventors: 곽노산; 심영보
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2013-12-16
Filing date: 2013-12-16
Publication date: 2015-06-24
Also published as: KR102193771B1; US10111802B2; US20150164731A1

Abstract

일 실시 예에 따른 착용형 로봇의 제어 방법은 착용자의 두피로부터 전기신호를 측정하는 단계, 측정된 상기 전기신호를 이용하여 상기 착용자의 현재 보행 속도를 추정하는 단계 및 추정된 상기 현재 보행 속도가 목표 보행 속도를 추종하도록 하는 보조 토크를 출력하는 단계를 포함한다.

Description

착용형 로봇 및 그 제어 방법{Wearable robot and method for controlling the same}

착용형 로봇 및 그 제어 방법이 개시된다. 더욱 상세하게는, 보행 속도를 조절하는 착용형 로봇 및 그 제어 방법이 개시된다.

현재 장애인 및 노약자의 거동 시 근력을 보조하여 거동을 도와주거나, 근육병 환자를 위한 재활치료용 또는 무거운 군장을 지는 군인용 또는 무거운 짐을 드는 산업현장용 등의 다양한 목적을 갖는 착용형 로봇(wearable robot)의 개발이 활발하게 이루어지고 있다.

일반적으로 이러한 근력 지원을 위한 착용형 로봇은 상지 거동을 위한 상지 보조 로봇과 하지 거동을 위한 하지 보조 로봇을 포함할 수 있다. 이중, 하지 보조 로봇은 착용자의 하반신에 착용하는 로봇으로 엉덩이(hip) 및 무릎(knee) 등의 관절에 보조 토크를 인가하여 착용자의 근력 부하를 줄이기 위한 장치이다. 이와 같은 하지 근력 보조를 위한 착용형 로봇은 착용자가 일상생활을 할 수 있도록 평지/경사면 보행, 계단 오르내리기 및 앉기/일어서기 등과 같은 다양한 동작을 보조할 수 있다.

착용자의 두피로부터 측정된 전기신호에 기초하여 추정된 착용자의 현재 보행 속도를 고려하여 보조 토크를 생성 및 적용하는 착용형 로봇 및 그 제어 방법을 제공하는 것이다.

또한, 일 실시 예에 따른 착용형 로봇은 착용자의 두피로부터 전기신호를 측정하는 전기 신호 측정부 및 상기 전기 신호 측정부를 통해 측정된 전기신호를 이용하여 상기 착용자의 현재 보행 속도를 추정하고, 추정된 현재 보행 속도가 목표 보행 속도를 추종하도록 하는 보조 토크를 연산하는 제어부를 포함한다.

도 1은 일 실시 예에 따른 착용형 로봇의 외관을 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 착용형 로봇의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 3은 일 실시 예에 따라 착용자의 머리에 배치된 전극 위치를 도시한 도면이다.
도 4의 (a) 및 (b)는 각각 착용자의 보행 속도가 시속 2㎞일 때 측정된 전기신호 및 주파수 분석 결과를 도시한 도면이다.
도 5의 (a) 및 (b)는 각각 착용자의 보행 속도가 시속 4㎞일 때 측정된 전기신호 및 주파수 분석 결과를 도시한 도면이다.
도 6의 (a) 및 (b)는 각각 착용자의 보행 속도가 시속 8㎞일 때 측정된 전기신호 및 주파수 분석 결과를 도시한 도면이다.
도 7은 착용자의 보행 거리, 보행 시간 및 보폭 수를 도시한 개념도이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 착용형 로봇의 제어 방법을 순차적으로 도시한 흐름도이다.

본 발명의 목적, 특정한 장점들 및 신규한 특징들은 첨부된 도면들과 연관되어지는 이하의 상세한 설명과 바람직한 실시 예들로부터 더욱 명백해질 것이다. 본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 본 명세서에서, 제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 상기 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 착용형 로봇 및 그 제어 방법에 대하여 상세히 설명하기로 한다.

본 실시 예에서는 착용형 로봇 중, 하지 근력 보조 로봇을 예를 들어 본 발명에 대하여 설명할 것이나, 본 발명이 특별히 하지 근력 보조 로봇에만 적용되는 것은 아니며, 착용자의 근력을 보조하는 모든 착용형 로봇에 적용될 수 있을 것이다.

도 1은 일 실시 예에 따른 착용형 로봇의 외관을 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 일 실시 예에 따른 착용형 로봇은 크게 기구부(100), 제어부(200) 및 전기 신호 측정부(300)를 포함할 수 있다.

기구부(100)는 착용자의 보행 보조를 위한 기구로 구성된 것으로서, 보행 동작을 위한 관절 및 모터, 유공압 실린더 등의 액추에이터 및 다리와의 결합을 위한 벨트 등의 부품으로 구성될 수 있다. 이러한 기구부(100)는 관절과 액추에이터의 동작에 의해 착용자의 보행 동작을 보조할 수 있다.

구체적으로 살펴보면, 기구부(100)는 도 1에 도시한 바와 같이, 허리 착용부(101), 지지부(102), 관절부(103) 및 고정부(104) 등을 포함할 수 있다.

허리 착용부(101)는 착용자의 허리에 착용되는 부분으로, 착용자의 허리 형상 또는 사이즈에 따라 변형되도록 구현될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다. 이에 따라, 허리 착용부(101)는 착용자의 체형에 따라 신체의 허리를 변형 없이 안정되게 지지할 수 있다.

도 1에 구체적으로 도시하지는 않았으나, 본 실시 예에 따른 허리 착용부(101)는 착용자의 허리를 안정되게 지지하는 허리 지지대(미도시)와 착용자의 배 부분을 감싸도록 형성된 밴드부(미도시)를 포함할 수 있다.

이와 같이 밴드(미도시)와 허리 지지대(미도시)로 이루어진 허리 착용부(101)는 착용자 허리 부분의 배와 등을 감쌀 수 있으므로, 착용자의 허리에 가해지는 하중 부담을 최소화할 수 있다.

지지부(102)는 착용자가 보행할 수 있도록 지지하는 역할을 하는 것으로, 도 1에 도시한 바와 같이, 일정 길이를 갖는 제1 지지프레임(102a) 및 제2 지지프레임(102b)으로 구성될 수 있다. 이때, 제1 지지프레임(102a) 및 제2 지지프레임(102b)은 판(plate) 상의 바(bar) 타입으로 형성될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

여기에서, 제1 지지프레임(102a)은 착용자의 무릎 상부에 위치하여 일단은 상술한 허리 착용부(101)와 연결되고, 타단은 제2 지지프레임(102b)과 연결될 수 있다. 또한, 제2 지지프레임(102b)은 착용자의 무릎 하부에 위치하여 일단은 제1 지지프레임(102a)과 연결되고, 타단은 신발부(105)에 연결될 수 있다.

이때, 제1 지지프레임(102a) 일단과 허리 착용부(101)의 연결 부분, 제1 지지프레임(102a) 타단과 제2 지지프레임(102b) 일단의 연결 부분 및 제2 지지프레임(102b) 타단과 신발부(105)의 연결 부분은 서로 회전 가능하도록 연결될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

또한, 각 연결 부분은 적어도 1 자유도(Degree Of Free, DOF)를 가질 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다. 여기에서, 자유도(DOF)란 순기구학(Forward Kinematics) 또는 역기구학(Inverse Kinematics)에서의 자유도를 말한다. 기구의 자유도란 기구의 독립적인 운동의 수, 또는 각 링크 간의 상대 위치의 독립된 운동을 결정하는 변수의 수를 말한다. 예를 들어, x축, y축, z축으로 이루어진 3차원 공간상의 물체는, 물체의 공간적인 위치를 결정하기 위한 3 자유도(각 축에서의 위치)와, 물체의 공간적인 자세(orientation)를 결정하기 위한 3 자유도(각 축에 대한 회전 각도) 중에서 하나 이상의 자유도를 갖는다. 구체적으로, 물체가 각각의 축을 따라 이동 가능하고, 각각의 축을 기준으로 회전 가능하다고 한다면, 이 물체는 6 자유도를 갖는 것으로 이해될 수 있다.

또한, 제1 지지프레임(102a) 및 제2 지지프레임(102b)은 착용자의 다리 길이에 대응되는 길이로 조절 가능하다.

관절부(103)는 도 1에 도시한 바와 같이, 제1 관절(103a), 제2 관절(103b) 및 제3 관절(103c)를 포함할 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

제1 관절(103a)는 상술한 제1 지지프레임(102a) 일단과 허리 착용부(101)의 연결 부위에 마련되어 힙과 허벅지 간의 굽힘을 가능하게 하는 역할을 하고, 제2 관절(103b)는 제1 지지프레임(102a) 타단과 제2 지지프레임(102b) 일단의 연결 부위에 마련되어 무릎의 굽힘을 가능하게 하는 역할을 하며, 제3 관절(103c)는 제2 지지프레임(102b) 타단과 신발부(105)의 연결 부위에 마련되어 발목의 굽힘을 가능하게 하는 역할을 한다.

도 1에 도시하지는 않았으나, 제1 관절(103a), 제2 관절(103b) 및 제3 관절(103c)에는 각각 구동부(110, 도 2 참조)가 마련될 수 있다.

구동부(110)는 상술한 제1 관절(103a), 제2 관절(103b) 및 제3 관절(103c) 각각에 회전 운동을 위한 구동력을 전달하는 구성이다.

예를 들어, 구동부(110)는 각 연결 부분에 구비된 한 쌍의 기어(미도시) 및 한 쌍의 기어 중 어느 한 기어의 축에 연결되어 제어부(200)로부터 전기적 신호를 받아 구동되는 구동모터(미도시)를 포함할 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니며, 구동모터(미도시) 대신 공, 유압 방식이 사용될 수도 있다.

이러한 구동부(110)로부터 전달되는 구동력에 의해 제1 지지프레임(102a) 및 제2 지지프레임(102b)이 허리, 무릎, 발목을 기준으로 움직일 수 있고, 이에 따라, 힙과 허벅지 간, 무릎 및 발목을 굽힐 수 있다.

또한, 도 1에 도시하지는 않았으나, 각 관절(103)의 관절 각을 검출하기 위한 관절 각 측정 센서를 더 포함할 수 있다. 이러한 관절 각 측정 센서로는 엔코더(encoder) 또는 포텐쇼미터(potentiometer) 등이 사용될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 관절 각 측정 센서는 구체적으로 구동부(110)의 구동모터(미도시)에 마련될 수 있다.

고정부(104)는 제1 지지프레임(102a) 및 제2 지지프레임(102b)을 각각 착용자의 하지에 고정시키기 위한 부분으로, 밴드 또는 벨트 등으로 구현될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다. 이와 같이, 고정부(104)를 이용하여 제1 지지프레임(102a) 및 제2 지지프레임(102b)을 각각 무릎 상부 및 하부에 고정시킴으로써, 움직이는 제1 지지프레임(102a) 및 제2 지지프레임(102b)이 착용자의 하지 근력을 안정적으로 보조할 수 있다.

또한, 본 실시 예에 따른 기구부(100)는 신발부(105)를 더 포함할 수 있다. 신발부(105)는 착용자의 발을 감싸며 착용자의 보행 상태를 판단할 수 있도록 하는 구성이다.

구체적으로, 신발부(105)는 도 1에 도시한 바와 같이, 착용자의 발을 감싸 발을 보호하는 한편, 착용자의 보행 상태를 측정하는 역할을 하는 구성으로, 신발부(105)의 측면은 상술한 바와 같이 제2 지지프레임(102b) 타단과 회전 가능하게 결합될 수 있다.

또한, 제2 지지프레임(102b)과 결합되는 신발부(105)의 상부에는 와이어 등을 이용하여 제2 관절(103b)용 구동부(110)의 구동모터(미도시)와 연결되도록 함으로써, 상기 구동모터(미도시)의 구동에 의해 변환되는 각도에 따라 발목의 굽힘 각도가 결정될 수 있다.

또한, 도 1에 도시하지는 않았으나, 신발부(105)의 바닥면에는 GRF 측정 센서가 마련될 수 있다. 여기에서, GRF 측정 센서는 지면으로부터 착용자의 발바닥에 작용하는 지면 반력을 측정하는 구성이다. 여기에서, 지면 반력은 지면 위에서 중력 혹은 신체 내의 내력이 지면을 향해 작용할 때, 그와 크기가 같고 방향은 반대인 지면으로부터 신체를 향해 작용하는 힘을 의미한다. 즉, 착용자가 바닥을 딛는 힘으로 이해될 수 있다.

본 실시 예에서 GRF 측정 센서로는 포스 센싱 레지스터(Force Sensing Resister, FSR), 압력 센서 등이 사용될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

또한, 신발부(105)에는 착용자가 쉽고 간편하게 신고 벗을 수 있도록 상부에 밸크로 파스너, 똑딱이 등과 같은 체결수단(미도시)을 더 포함하여 원터치형 고정 구조가 이루어질 수 있다.

또한, 본 실시 예에 따른 기구부(100)는 동력을 제공하기 위한 전원부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 이때, 착용자의 자유로운 보행을 위해 전원부(미도시)로 배터리가 사용될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

전기 신호 측정부(300)는 착용자의 두피로부터 전기신호를 측정하기 위한 구성으로, 도 1에 도시한 바와 같이 착용자의 두피에 부착되는 복수의 전극(310)을 포함할 수 있다.

도 1에 구체적으로 도시하지는 않았으나, 복수의 전극(310)은 기준전극, 접지전극 및 전기신호를 측정하는 측정전극을 구비할 수 있다. 여기에서, 측정전극의 개수는 하나 또는 그 이상일 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

본 실시 예에서 전기 신호 측정부(300)로는 일반적인 뇌전도(electroencephalogram, EEG) 장치가 사용될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다. EEG 장치는 뇌의 활동을 분석하기 위해 뇌의 전기적인 활동으로 인하여 발생한 뇌전도 신호(electroencephalogram signal)를 두피로부터 측정하기 위한 장치이나, EEG 장치는 뇌전도 신호뿐 아니라 여러 종류의 전기신호를 측정할 수 있다.

즉, 본 실시 예에 따른 전기 신호 측정부(300)를 이용하여 두피로부터 측정한 전기신호는 다양한 종류의 전기신호를 포함할 수 있다. 예를 들어, 뇌의 전기적인 활동으로 인하여 발생한 전기신호, 얼굴 근육 움직임으로 인하여 발생한 전기신호 및 보행 등과 같은 동작에 따른 머리 근육 움직임으로 인하여 발생한 전기신호 등을 포함할 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

이후부터는 설명의 편의를 위하여 뇌의 전기적인 활동으로 인하여 발생한 전기신호를 제1 전기신호라 하고, 얼굴 근육 움직임으로 인하여 발생한 전기신호를 제2 전기신호라 하며, 보행에 따른 머리 근육 움직임으로 인하여 발생한 전기신호를 제3 전기신호라 할 것이다. 본 실시 예에서는 상술한 여러 종류의 전기신호 중 보행과 관련된 제3 전기신호를 측정하기 위해 전기 신호 측정부(300)를 사용한다.

즉, 본 실시 예에서는 전기 신호 측정부(300)를 이용하여 착용자의 두피로부터 측정된 전기신호 중 보행과 관련된 제3 전기신호만을 이용하며, 이외의 나머지 전기신호들은 무시한다.

한편, 상술한 바와 같이 전극(310)을 통해 측정된 전기신호는 일반적으로 아주 미세한 값이다. 이에 따라, 비록 도면상에는 도시하지 않았으나, 전기 신호 측정부(300)는 전극(310)을 통해 측정된 전기신호를 증폭하기 위한 신호 증폭부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 일반적으로, 신호 증폭부는 전극(310)을 통해 측정된 전기신호를 적게는 천 배에서 많게는 십만 배까지 증폭할 수 있다.

이상, 일 실시 예에 따른 착용형 로봇의 외관을 설명하였다. 이후부터는 착용형 로봇의 각 구성에 대하여 설명할 것이다.

도 2는 일 실시 예에 따른 착용형 로봇의 구성을 도시한 블럭도이다.

도 2를 참조하면, 본 실시 예에 따른 착용형 로봇은 전기 신호 측정부(300), 제어부(200) 및 기구부(100)를 포함할 수 있다.

전기 신호 측정부(300)는 전술한 바와 같이, 착용자의 두피로부터 전기신호를 측정하기 위한 구성으로, 도 1에 도시한 바와 같이 착용자의 두피에 부착되어 전기신호를 측정하는 복수의 전극(310)을 포함할 수 있다.

본 실시 예에서 전기 신호 측정부(300)로는 전술한 바와 같은 EEG 장치가 사용될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

이와 같은 EEG 장치가 사용되는 전기 신호 측정부(300)는 전술한 바와 같이 뇌의 전기적인 활동으로 인하여 발생하는 뇌전도 신호뿐 아니라, 얼굴 근육 움직임 및 보행 등과 같은 동작으로 인하여 발생하는 전기신호 등을 모두 측정할 수 있다.

기존에는 뇌의 활동을 분석하기 위해 뇌전도 신호만이 필요하였으므로, 이러한 얼굴 근육 움직임 및 보행 등과 같은 동작으로 인하여 발생한 전기신호는 노이즈로 간주하여 제거하였지만, 본 실시 예에서는 착용자의 보행 속도를 추정하기 위해 전기 신호 측정부(300)를 사용하므로, 상술한 바와 같이 여러 종류의 전기신호 중 보행으로 인하여 발생하는 제3 전기신호만을 추출하여 사용할 것이다. 이는 후술될 제어부(200)의 신호 처리부(210)를 통해 수행될 수 있으며, 추후 상세히 설명할 것이다.

또한, 도 2에 도시하지는 않았으나, 일반적으로 두피로부터 측정되는 전기신호는 ㎶ 단위의 미세한 값을 가지므로, 전기 신호 측정부(300)는 전극(310)을 이용하여 측정된 전기신호를 증폭시키기 위한 신호 증폭부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 이와 같은 신호 증폭부(미도시)는 전극(310)을 이용하여 측정된 전기신호를 적어도 천 배에서 많게는 십만 배까지 증폭할 수 있다. 한편, 신호 증폭부(미도시)는 전기 신호 측정부(300)가 아닌 후술될 제어부(200)에 마련될 수도 있다.

제어부(200)는 본 실시 예에 따른 착용형 로봇의 전반적인 동작을 제어하는 구성이다.

본 실시 예에서 제어부(200)는 상술한 전기 신호 측정부(300)를 이용하여 측정된 전기신호를 이용하여 착용자의 현재 보행 속도를 추정하고, 추정된 현재 보행 속도와 목표 보행 속도와의 차이 값을 연산하고, 연산된 차이 값을 보상하는 보조 토크를 연산할 수 있다. 또한, 연산된 보조 토크를 출력하도록 하는 제어 신호를 생성하고, 생성된 제어 신호를 기구부(100)로 전송할 수 있다.

구체적으로, 제어부(200)는 도 2에 도시한 바와 같이 신호 처리부(210), 보행 속도 추정부(220) 및 보조 토크 연산부(230)를 포함할 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

신호 처리부(210)는 전기 신호 측정부(300)를 이용하여 측정된 전기신호들 중 보행으로 인하여 발생한 제3 전기신호를 추출할 수 있다.

이때, 전기 신호 측정부(300)를 이용하여 측정된 전기신호는 상술한 바와 같이 뇌의 전기적인 활동으로 인하여 발생한 제1 전기신호, 얼굴 근육 움직임으로 인하여 발생한 제2 전기신호 및 보행 중 머리 근육 움직임으로 인하여 발생한 제3 전기신호 등을 포함할 수 있는데, 본 실시 예에서는 측정된 전기신호를 이용하여 보행 속도를 추정하는 데 목적이 있으므로, 이 중에서 보행 중 머리 근육 움직임으로 인해 발생한 제3 전기신호만을 추출하여 사용한다.

이에 따라, 상술한 여러 가지 전기신호 중 제3 전기신호만을 추출해야하는데, 추출하는 방법으로는 널리 알려진 다양한 추출 방법이 사용될 수 있으나, 본 실시 예에서는 각 전기신호의 전압 크기를 비교하여 추출하는 방법을 사용할 수 있다.

즉, 일반적으로 뇌의 전기적인 활동으로 인해 발생하는 전기신호는 100㎶ 이하의 값을 갖고, 얼굴 근육 움직임으로 인해 발생하는 전기신호는 10㎷ 이하의 값을 갖고, 보행 중 머리 근육 움직임으로 인해 발생하는 전기신호는 500㎶ 이하의 값을 갖는다는 점에 착안하여, 전기 신호 측정부(300)를 이용하여 측정된 전기신호들 중 값이 100㎶ ~ 500㎶ 범위에 속하는 전기신호만을 추출하는 것이다.

이때, 제3 전기신호는 기본적으로 보행 주기에 비례하여 규칙적인 파형으로 나타날 수 있는데, 이러한 제3 전기신호에는 보행 중 일어나는 다양한 이벤트로 인하여 발생한 불규칙 파형이 포함될 수도 있다. 여기에서, 이벤트로는 고개 돌리기, 고개 숙이기 등과 같은 머리 움직임, 말하기, 얼굴 표정 변화 등을 포함할 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다. 이런 경우에는 상술한 바와 같은 불규칙 파형을 제거하기 위한 필터를 별도로 적용하여 제3 전기신호 중 보행과 관련되어 규칙적으로 발생하는 파형만을 추출해야 할 것이다.

보행 속도 추정부(220)는 상술한 신호 처리부(210)를 이용하여 추출된 제3 전기신호의 주파수 분석을 수행하고, 주파수 분석 결과에 기초하여 착용자의 현재 보행 속도를 추정할 수 있다.

구체적으로, 신호 처리부(210)를 이용하여 추출된 제3 전기신호를 복수의 주파수 대역으로 분석하여 각 주파수 대역에서의 주파수 세기를 획득하고, 획득된 각 주파수 대역별 주파수 세기를 이용하여 제3 전기신호의 평균주파수를 연산한 다음, 연산된 평균주파수를 이용하여 착용자의 현재 보행 속도를 추정할 수 있다.

이때, 연산된 평균주파수에 기초하여 착용자의 현재 보행 속도를 추정하는 방법으로는 다음과 같은 두 가지 방법이 사용될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

첫 번째로는 사전 실험을 통해 획득한 보행 속도별 평균주파수를 룩업테이블(Lookup Table, LUT) 형태로 저장부(400, 도 2 참조)에 저장해놓고, 상술한 바와 같이 연산된 평균주파수와 대응되는 보행 속도를 저장부(400)에 저장된 룩업테이블에서 찾는 방법이 사용될 수 있다.

이때, 실험을 통해 보행 속도별 평균주파수를 얻는 방법의 일 예를 설명하면 다음과 같다.

우선, 도 3에 도시한 바와 같이 착용자 두피의 다양한 위치에 전극(310)을 부착한 후, 시속 2km, 시속 4km 및 시속 8km로 보행할 때의 뇌전도 신호를 측정한다. 이때, 착용자 두피에 부착된 전극(310)의 위치는 일반규격인 10-20 International System을 따를 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다. 여기에서, 10-20의 10과 20은 각각 전극 사이의 거리 비율을 의미하는 10％와 20％이다.

도 4 내지 도 6은 각각 착용자의 보행 속도가 시속 2km, 시속 4km 및 시속 8km 일 때 전극 AF3(좌측 전두엽)(도 3 참조)을 통해 측정된 제3 전기신호의 파형 및 제3 전기신호의 주파수 분석 결과를 나타낸 것이다.

도 4 내지 도 6를 살펴보면, 보행 속도가 빨라질수록 제3 전기신호의 파형에서는 고주파 성분이 발생하고, 주파수 분석에서는 주파수의 세기가 증가함을 알 수 있다. 이는 착용자의 보행 속도가 빨라질수록 머리 근육의 움직임 주기가 빨라지는 동시에 움직임 크기가 커지는 것을 의미할 수 있다.

또한, 도 7에 도시한 바와 같이, 착용자의 보행 거리(D), 보행 시간(T_D) 및 보폭 수(N)를 측정한 다음, 측정된 보행 거리(D)를 보행 시간(T_D)으로 나누어 평균 보행 속도(V)를 구하고, 보폭 수(N)를 보행 시간(T_D)으로 나누면 보폭 주기(F)를 구할 수 있다. 이와 같이 구해진 평균 보행 속도(V)를 보폭 주기(F)로 나누면 평균 보폭 길이(L)를 구할 수 있다.

이와 같은 실험을 통해, 착용자의 제3 전기신호의 평균주파수별 보폭 주기와 보행 속도를 매칭시켜 저장부(400)에 룩업테이블 형태로 저장해 놓으면, 추후 얻어지는 주파수에 대응되는 보행 속도를 용이하게 추정할 수 있다.

예를 들어, 사전에 보행 속도별로 측정된 제3 전기신호의 주파수 분석을 수행한 후 획득한 평균주파수와 대응되는 보행 속도를 매칭시켜 저장부(400)에 룩업테이블 형태로 저장한 상태에서 실제 보행 시 측정된 제3 전기신호의 평균주파수를 연산하고, 연산된 평균주파수와 대응되는 보행 속도를 저장부(300)에 저장된 룩업테이블에서 찾는 것이다.

이때, 하나의 전극으로부터 제3 전기신호를 제공받는 경우에는 하나의 전극에 대한 주파수의 평균값을 평균주파수로서 이용할 수 있으며, 둘 이상의 전극으로부터 복수의 제3 전기신호를 제공받는 경우에는 각 전극별 주파수 평균값에 대한 평균값을 평균주파수로 이용하는 것에 유의해야한다.

이와 같은, 평균주파수는 아래의 [수학식 1]을 이용하여 연산할 수 있다.

여기에서,

는 제3 전기신호의 평균주파수를 의미하고,

은 전극의 개수를 의미하며,

는 전극

의 주파수 평균값을 의미할 수 있다.

이때,

는 아래의 [수학식 2]를 이용하여 연산할 수 있다.

여기에서,

는 전극

의 주파수 평균값을 의미하고,

는 제1 주파수 대역,

는 제2 주파수 대역,

은 제m 주파수 대역을 의미하며,

는 전극

의 제1 주파수 대역의 주파수 세기,

는 전극

의 제2 주파수 대역의 주파수 세기,

는 전극

의 제m 주파수 대역의 주파수 세기를 의미할 수 있다. 또한,

는 노멀라이저(normalizer)를 의미할 수 있다.

한편, 두 번째로는 사전에 실행된 실험 결과 데이터에 기초하여 구한 보행 속도 추정 함수를 저장부(400)에 저장해놓고, 실제 보행 시 연산된 평균주파수를 상술한 보행 속도 추정 함수에 대입하여 현재 보행 속도 추정 값을 산출하는 방법이 사용될 수 있다.

이때, 보행 속도 추정 함수는 평균 보폭 길이 및 평균주파수를 변수로 하는 보폭 주기 출력 함수를 입력으로 하고, 보행 속도를 출력으로 하는 함수일 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 보행 속도 추정 함수는 다음과 같은 방법으로 구할 수 있다.

즉, 전술한 바와 같이, 착용자의 제3 전기신호의 평균주파수별 보폭 주기와, 보행 거리, 보행 시간 및 보폭 수를 실험을 통해 측정하고, 보폭 주기와 평균주파수 간의 관계에 기초하여 평균주파수를 변수로 하는 보폭 주기 출력 함수를 구하고, 측정된 보행 거리와 보행 시간 및 보폭 수를 이용하여 평균 보폭 길이를 구한 다음, 평균 보폭 길이와 보폭 주기 출력 함수를 입력으로 하는 보행 속도 추정 함수를 구할 수 있다.

예를 들어, 도 7에 도시한 바와 같이, 착용자의 보행 거리(D), 보행 시간(T_D) 및 보폭 수(N)를 측정한 다음, 측정된 보행 거리(D)를 보행 시간(T_D)으로 나누어 평균 보행 속도(V)를 구할 수 있고, 보폭 수(N)를 보행 시간(T_D)으로 나누어 보폭 주기(F)를 구할 수 있다. 이와 같이 구해진 평균 보행 속도(V)를 보폭 주기(F)로 나누면 평균 보폭 길이(L)를 구할 수 있다. 즉, 평균 보폭 길이(L)와 보폭 주기(F)를 알게 되면 평균 보행 속도(V)를 구할 수 있게 된다.

따라서, 상술한 바와 같이 얻어진 평균 보폭 길이(L)와 평균주파수를 변수로 하고 보폭 주기(F)를 출력하는 보폭 주기 출력 함수를 입력으로 하는 보행 속도 추정 함수를 구하고, 실제로 측정된 제3 전기신호의 평균주파수를 상기 보폭 주기 출력 함수에 대입함으로써 결과적으로 보행 속도를 추정할 수 있는 것이다. 이와 같은 보행 속도 추정 함수를 수학식으로 나타내면 아래의 [수학식 3]과 같다.

여기에서,

는 추정된 현재 보행 속도를 의미하고,

은 평균 보폭 길이를 의미하며,

는 평균주파수를 변수로 하고 보폭 주기를 출력하는 보폭 주기 출력 함수를 의미할 수 있다.

이와 같이, 본 실시 예에서 보행 속도 추정부(220)는 사전 실험을 통해 구한 보행 속도 추정 함수에 착용자의 두피로부터 측정된 전기신호 중 보행과 관련된 제3 전기신호의 평균주파수를 대입하여 착용자의 현재 보행 속도를 추정할 수 있다.

보조 토크 연산부(230)는 상술한 보행 속도 추정부(220)를 통해 추정된 착용자의 현재 보행 속도와 기입력된 목표 보행 속도를 비교하여 차이 값을 연산하고, 연산된 차이 값을 보상하는 보조 토크를 연산할 수 있다. 즉, 보조 토크 연산부(230)는 추정된 현재 보행 속도가 목표 보행 속도를 추종하도록 하는 보조 토크를 연산하는 것이다. 이와 같이 현재 속도와 목표 속도의 차이 값을 연산하고, 연산된 차이 값을 보상하는 보조 토크를 연산하는 것은 당 업계에 이미 널리 알려진 기술에 해당하므로 여기에서는 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.

기구부(100)는 착용자의 보행 보조를 위한 기구로 구성된 것으로서, 보행 동작을 위한 관절 및 모터, 유공압 실린더 등과 같은 액추에이터 및 다리와의 결합을 위한 벨트 등의 부품으로 구성될 수 있다. 이러한 기구부(100)는 관절과 액추에이터의 동작에 의해 착용자의 보행 동작을 보조할 수 있다.

도 2에 도시하지는 않았으나, 기구부(100)는 앞서 말한 바와 같이, 허리 착용부(101), 지지부(102), 관절부(103), 고정부(104) 및 신발부(105)를 포함할 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다. 각 구성에 대해서는 이미 위에서 설명하였으므로, 여기에서는 생략한다.

기구부(100)는 도 2에 도시한 바와 같이, 구동부(110)를 포함할 수 있다. 구동부(110)는 상술한 관절부(103)에 회전 운동을 위한 구동력을 전달하는 구성이다. 이때, 구동부(110)는 관절부(103)의 개수에 대응되는 개수로 마련될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

또한, 도 2에 도시하지는 않았으나, 본 실시 예에 따른 착용형 로봇은 모드 변환부(미도시)를 더 포함할 수 있다.

모드 변환부(미도시)는 보행 모드, 자세 모드, 보행 속도 등을 선택할 수 있는 구성이다. 구체적으로, 모드 변환부(미도시)는 평평한 노면, 거친 노면 및 계단 등에 대한 보행 모드를 선택할 수 있도록 하는 보행 모드 변환부(미도시)와 앉기, 서기 및 경사면 등에 대한 자세를 선택할 수 있도록 하는 자세 모드 변환부(미도시) 및 빠르게, 느리게, 보통 등과 같은 보행 속도를 선택할 수 있도록 하는 보행 속도 변환부(미도시)를 포함할 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

이상, 일 실시 예에 따른 착용형 로봇의 구성에 대하여 설명하였다. 본 실시 예에 따른 착용형 로봇은 기존의 BCI(Brain Computer Interface)용 장비인 뇌전도 측정 장치를 이용하여 착용자의 두피로부터 전기신호를 측정하고, 측정된 전기신호 중 보행과 관련된 전기신호를 추출하여 평균주파수를 연산하고, 연산된 평균주파수를 이용하여 착용자의 현재 보행 속도를 추정할 수 있다. 이에 따라, 기구부에 보행 속도를 측정하기 위한 별도의 장치를 설치하지 않아도 되므로, 더욱 간편하게 착용자의 보행 속도를 추정할 수 있다.

이후부터는 착용형 로봇의 제어 방법에 대하여 설명할 것이다.

도 8은 일 실시 예에 따른 착용형 로봇의 제어 방법을 순차적으로 도시한 흐름도이다. 도 8을 참조하면, 일 실시 예에 따른 착용형 로봇의 제어 방법은 다음과 같다.

우선, 착용자의 두피로부터 전기신호를 측정한다(S810).

본 단계에서 전기신호는 도 1에 도시한 전기 신호 측정부(300)를 이용하여 측정될 수 있다. 즉, 전기 신호 측정부(300)의 복수의 전극(310)을 착용자의 두피에 부착하고, 복수의 전극(310)을 통해 두피로부터 전기신호를 측정할 수 있다. 이때, 착용자의 두피에 부착되는 전극(310)의 수는 하나 또는 그 이상이 될 수 있다.

또한, 본 단계에서 측정된 전기신호는 착용자의 뇌 전기활동으로 인하여 발생한 제1 전기신호, 얼굴 근육 움직임으로 인하여 발생한 제2 전기신호 및 보행 중 머리 근육 움직임으로 인하여 발생한 제3 전기신호 등을 포함할 수 있다. 이중, 본 실시 예에서는 보행 중 머리 근육 움직임으로 인하여 발생한 제3 전기신호만을 추출하여 사용하게 된다.

다음, 상술한 단계 S810을 통해 측정된 전기신호를 이용하여 착용자의 현재 보행 속도를 추정한다(S820).

구체적으로, 측정된 전기신호 중 제3 전기신호 즉, 보행 중 머리 근육 움직임으로 인하여 발생한 전기신호를 이용하여 착용자의 현재 보행 속도를 추정할 수 있다. 이를 위해, 본 단계는 다음과 같은 세부 단계를 포함할 수 있다.

먼저, 상술한 단계 S810을 통해 측정된 전기신호 중 제3 전기신호를 추출한다. 이때, 여러 종류의 전기신호를 포함하는 전기신호 중 제3 전기신호를 추출하는 방법으로는 종래 널리 알려진 다양한 방법들이 사용될 수 있을 것이다.

본 실시 예에서는 일 예로 전기신호의 전압 크기에 기초하여 제3 전기신호를 추출하는 방법이 사용될 수 있다. 전술한 바와 같이, 일반적으로 뇌의 전기적인 활동으로 인해 발생하는 전기신호는 100㎶ 이하의 값을 갖고, 얼굴 근육 움직임으로 인해 발생하는 전기신호는 10㎷ 이하의 값을 갖고, 보행 중 머리 근육 움직임으로 인해 발생하는 전기신호는 500㎶ 이하의 값을 갖는다는 점에 착안하여 측정된 전기신호 중 값이 100㎶ ~ 500㎶ 범위에 속하는 전기신호만을 추출하는 것이다.

이때, 제3 전기신호는 기본적으로 보행 주기에 비례하여 규칙적인 파형으로 나타날 수 있는데, 이러한 제3 전기신호에는 보행 중 일어나는 다양한 이벤트로 인하여 발생한 불규칙 파형이 포함될 수도 있다. 여기에서, 이벤트로는 고개 돌리기, 고개 숙이기 등과 같은 머리 움직임, 말하기, 얼굴 표정 변화 등을 포함할 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다. 이런 경우에는 상술한 바와 같은 불규칙 파형을 제거하기 위한 필터를 별도로 적용하여 제3 전기신호 중 보행과 관련된 파형만을 추출해야 할 것이다.

다음, 추출된 제3 전기신호의 주파수 분석을 수행하여 평균주파수를 연산한다. 구체적으로, 제3 전기신호를 복수의 주파수 대역으로 분석하여 각 주파수 대역에서의 주파수 세기를 획득하고, 획득된 각 주파수 대역별 주파수 세기를 이용하여 주파수의 평균값을 연산할 수 있다.

이때, 하나의 전극으로부터 제3 전기신호를 제공받는 경우에는 상술한 바와 같이 연산된 주파수의 평균값을 평균주파수로 이용할 수 있으며, 둘 이상의 전극으로부터 제3 전기신호를 제공받은 경우에는 상술한 방법으로 각 전극별 주파수 평균값을 연산하고, 연산된 모든 전극의 주파수 평균값들의 평균값을 최종 평균주파수로 이용함을 유의해야 한다. 여기에서, 평균주파수는 상술한 [수학식 1] 및 [수학식 2]를 이용하여 연산할 수 있다.

다음, 연산된 평균주파수에 기초하여 착용자의 현재 보행 속도를 추정한다.

이때, 평균주파수에 기초하여 현재 보행 속도를 추정하는 방법으로는 다음과 같은 두 가지 방법이 사용될 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다.

첫 번째로는 사전 실험을 통해 획득한 보행 속도별 평균주파수를 룩업테이블(Lookup Table, LUT) 형태로 저장부(400, 도 2 참조)에 저장해놓고, 상술한 방법으로 연산된 평균주파수와 대응되는 보행 속도를 저장부(400)에 저장된 룩업테이블을 통해 찾는 방법이 사용될 수 있다.

한편, 두 번째로는 사전에 실행된 실험 결과 데이터에 기초하여 구한 보행 속도 추정 함수를 저장부(400)에 저장해놓고, 실제 보행 시 연산된 평균주파수를 상술한 보행 속도 추정 함수에 대입하여 현재 보행 속도 추정 값을 산출하는 방법이 사용될 수 있다. 이때, 보행 속도 추정 함수를 구하는 방법은 이미 위에서 서술하였으므로, 여기에서는 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.

또한, 보행 속도 추정 함수는 착용자의 보폭 길이 및 평균주파수를 변수로 하는 보폭 주기 출력 함수를 입력으로 하고, 보행 속도를 출력으로 하는 함수일 수 있으나, 특별히 이에 한정되는 것은 아니다. 여기에서, 보행 속도 추정 함수는 전술한 [수학식 3]과 같이 나타낼 수 있다.

다음, 제어부(200)의 보조 토크 연산부(230)는 단계 S820을 통해 추정된 착용자의 현재 보행 속도와 기입력된 목표 보행 속도와의 차이 값을 연산하고(S830), 연산된 차이 값을 보상하는 보조 토크를 연산한다(S840).

이후, 제어부(200)는 연산된 보조 토크를 출력하도록 하는 제어 신호를 생성하고, 생성된 제어 신호를 기구부(100)로 전송하여 기구부(100)의 각 관절(103)이 연산된 보조 토크를 출력하여 현재 보행 속도가 목표 보행 속도를 추종할 수 있도록 한다.

이상으로 본 발명의 실시 예들을 설명하였다. 전술한 실시 예들에서 착용형 로봇을 구성하는 일부 구성요소들은 일종의 '모듈(module)'로 구현될 수 있다. 여기에서, '모듈'은 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC)와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, 모듈은 어떤 역할들을 수행할 수 있다. 그러나, 모듈은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. 모듈은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다.

일 예로서 모듈은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함할 수 있다. 구성요소들과 모듈들에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 모듈들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 모듈들로 더 분리될 수 있다. 게다가, 상기 구성요소들 및 모듈들은 디바이스 내에서 하나 또는 그 이상의 CPU를 실행할 수 있다.

본 발명의 일부 실시 예들은 전술한 실시 예의 적어도 하나의 처리 요소를 제어하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 코드/명령을 포함하는 매체 예를 들면, 컴퓨터 판독 가능한 매체를 통해 구현될 수도 있다. 상기 매체는 상기 컴퓨터 판독 가능한 코드의 저장 및/또는 전송을 가능하게 하는 매체/매체들에 대응할 수 있다.

상기 컴퓨터 판독 가능한 코드는, 매체에 기록될 수 있을 뿐 아니라, 인터넷을 통해 전송될 수도 있는데, 상기 매체는 예를 들어, ROM, RAM, CD-ROM, 마그네틱 테이프, 플로피 디스크, 광학 기록 매체, 인터넷을 통한 데이터 전송(data transmission)과 같은 반송파(carrier wave)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 매체는 비일시적인 컴퓨터로 판독 가능한 매체일 수도 있다. 상기 매체들은 분산 네트워크일 수도 있으므로, 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드는 분산 방식으로 저장 및 전송되고 실행될 수 있다. 또한, 더 나아가, 일 예로써, 처리 요소는 프로세서 또는 컴퓨터 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 처리 요소는 하나의 디바이스 내에 분산 및/또는 포함될 수 있다.

이상 본 발명을 구체적인 실시 예를 통하여 상세히 설명하였으나, 이는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 그 변형이나 개량이 가능함이 명백하다.

본 발명의 단순한 변형 내지 변경은 모두 본 발명의 영역에 속하는 것으로 본 발명의 구체적인 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의하여 명확해질 것이다.

100: 기구부
101: 허리 착용부
102: 지지부
102a: 제1 지지프레임
102b: 제2 지지프레임
103: 관절부
103a: 제1 관절
103b: 제2 관절
103c: 제3 관절
104: 고정부
105: 신발부
110: 구동부
200: 제어부
210: 신호 처리부
220: 보행 속도 추정부
230: 보조 토크 연산부
300 : 전기 신호 측정부
310 : 전극
400 : 저장부

Claims

착용자의 두피로부터 전기신호를 측정하는 단계;
측정된 상기 전기신호를 이용하여 상기 착용자의 현재 보행 속도를 추정하는 단계; 및
추정된 상기 현재 보행 속도가 목표 보행 속도를 추종하도록 하는 보조 토크를 출력하는 단계
를 포함하는 착용형 로봇의 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 전기신호는 뇌 활동과 관련된 제1 전기신호, 얼굴 근육 움직임과 관련된 제2 전기신호 및 보행에 따른 머리 근육 움직임과 관련된 제3 전기신호 중 적어도 하나를 포함하는 착용형 로봇의 제어 방법.
제2항에 있어서,
상기 착용자의 두피로부터 전기신호를 측정하는 단계 이후에,
상기 전기신호 중 상기 제3 전기신호를 추출하는 단계를 더 포함하는 착용형 로봇의 제어 방법.
제3항에 있어서,
상기 전기신호 중 상기 제3 전기신호를 추출하는 단계는,
상기 제1 전기신호, 제2 전기신호 및 제3 전기신호 각각에 대한 전압 크기를 비교하여 수행되는 착용형 로봇의 제어 방법.
제3항에 있어서,
상기 착용자의 현재 보행 속도를 추정하는 단계는,
추출된 상기 제3 전기신호를 복수의 주파수 대역으로 분석하여 각 주파수 대역별 주파수 세기를 획득하는 단계;
획득된 상기 각 주파수 대역별 주파수 세기를 이용하여 상기 제3 전기신호의 평균주파수를 연산하는 단계; 및
연산된 상기 평균주파수를 이용하여 상기 착용자의 현재 보행 속도를 추정하는 단계
를 포함하는 착용형 로봇의 제어 방법.
제5항에 있어서,
상기 평균주파수를 이용하여 상기 착용자의 현재 보행 속도를 추정하는 단계는,
사전 실험을 통해 보행 속도별 평균주파수를 매칭시켜 저장한 룩업테이블(Look-up Table)을 이용하여 수행되는 착용형 로봇의 제어 방법.
제5항에 있어서,
상기 평균주파수를 이용하여 상기 착용자의 현재 보행 속도를 추정하는 단계는,
상기 착용자의 평균 보폭 길이 및 상기 평균주파수를 변수로 하는 보폭 주기 출력 함수를 입력으로 하고, 상기 현재 보행 속도를 출력으로 하는 함수에 상기 평균주파수를 대입하여 수행되는 착용형 로봇의 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 보조 토크를 출력하는 단계는,
상기 현재 보행 속도와 목표 보행 속도의 차이 값을 연산하는 단계; 및
연산된 상기 차이 값을 보상하는 보조 토크를 연산하는 단계;
를 포함하는 착용형 로봇의 제어 방법.
착용자의 두피로부터 전기신호를 측정하는 전기 신호 측정부; 및
상기 전기 신호 측정부를 통해 측정된 전기신호를 이용하여 상기 착용자의 현재 보행 속도를 추정하고, 추정된 현재 보행 속도가 목표 보행 속도를 추종하도록 하는 보조 토크를 연산하는 제어부
를 포함하는 착용형 로봇.
제9항에 있어서,
상기 전기신호는 뇌 활동과 관련된 제1 전기신호, 얼굴 근육 움직임과 관련된 제2 전기신호 및 보행에 따른 머리 근육 움직임과 관련된 제3 전기신호 중 적어도 하나를 포함하는 착용형 로봇.
제10항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 전기신호 중 제3 전기신호를 추출하는 신호 처리부;
추출된 상기 제3 전기신호를 이용하여 상기 착용자의 현재 보행 속도를 추정하는 보행 속도 추정부; 및
추정된 상기 현재 보행 속도와 상기 목표 보행 속도의 차이 값을 연산하고, 연산된 차이 값을 보상하는 보조 토크를 연산하는 보조 토크 연산부
를 포함하는 착용형 로봇.
제11항에 있어서,
상기 신호 처리부는 상기 제1 전기신호, 제2 전기신호 및 제3 전기신호 각각에 대한 전압 크기를 비교하여 상기 제3 전기신호를 추출하는 착용형 로봇.
제11항에 있어서,
상기 보행 속도 추정부는 상기 신호 처리부를 이용하여 추출된 상기 제3 전기신호를 복수의 주파수 대역으로 분석하여 각 주파수 대역별 주파수 세기를 획득하고, 획득된 상기 각 주파수 대역별 주파수 세기를 이용하여 상기 제3 전기신호의 평균주파수를 연산하고, 연산된 상기 평균주파수를 이용하여 상기 착용자의 현재 보행 속도를 추정하는 착용형 로봇.
제13항에 있어서,
상기 보행 속도 추정부는 사전 실험을 통해 보행 속도별 평균주파수를 매칭시켜 저장한 룩업테이블(Look-up Table)을 이용하여 상기 연산된 평균주파수에 대응되는 보행 속도를 추정하는 착용형 로봇.
제13항에 있어서,
상기 보행 속도 추정부는 사전 실험 결과 데이터에 기초하여 생성된 보행 속도 추정 함수를 이용하여 상기 보행 속도를 추정하는 착용형 로봇.
제15항에 있어서,
상기 보행 속도 추정 함수는 상기 착용자의 평균 보폭 길이 및 상기 평균주파수를 변수로 하는 보폭 주기 출력 함수를 입력으로 하고, 상기 현재 보행 속도를 출력으로 하는 함수인 착용형 로봇.