KR20230120651A - 외골격 움직임 방법 - Google Patents

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KR20230120651A
KR20230120651A KR1020237023203A KR20237023203A KR20230120651A KR 20230120651 A KR20230120651 A KR 20230120651A KR 1020237023203 A KR1020237023203 A KR 1020237023203A KR 20237023203 A KR20237023203 A KR 20237023203A KR 20230120651 A KR20230120651 A KR 20230120651A
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파니 리스부르
가브리엘 부온돈노
로쉬 몰레로
스타니슬라스 브로세트
길렘 뵈리스
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완더크래프트
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Abstract

본 발명은 조작하는 사람을 수용하는 두발 외골격을 움직이기 위한 방법에 관한 것으로, 이 방법은 외골격(1)의 데이터 처리 수단(11c)에 의해서: (a) 외골격(1)의 이론적인 기본 궤적을 획득하는 단계; (b) 상기 이론적인 기본 궤적에 근접한 실제 기본 궤적을 구현하도록 외골격(1)의 실제 위치의 변화를 정의하는 제어 루프를 실행하는 단계의 구현을 포함하고, 각 루프의 반복에서: - 상기 실제 위치의 함수로서 외골격(1)의 현재 상태를 추정하고; - 상기 외골격(1)의 추정된 현재 상태와 상기 이론적인 기본 궤적에 따른 외골격(1)의 예상 상태 사이의 편차를 보상하기 위해 루프의 다음 반복에서 외골격(1)에 적용될 힘 토서(for torsor)를 결정하는 단계를 포함하며; 힘 토서의 결정 및/또는 외골격(1)에 대한 이의 적용은 강성 로봇에 대한 외골격(1)의 유연성 모델을 고려한다.

Description

외골격 움직임 방법
본 발명은 휴머노이드 로봇(humanoid robot) 및 외골격(exoskeleton)과 같은 두발 로봇(biped robot) 분야에 관한 것이다.
보다 구체적으로, 본 발명은 어드미턴스 컨트롤러(admittance controller)로 외골격의 동작을 설정하기 위한 방법에 관한 것이다.
최근에, 하반신 마비와 같은 주요 이동성 문제를 가진 사람들을 위해 외골격(exoskeleton)이라 지칭되는 보조 보행 디바이스가 등장하였으며, 이러한 디바이스는 부착 시스템 덕분에 조작자(인간 사용자)가 "착용"하며 외골격의 동작을 조작자 자신의 동작에 결합하는 외부 로봇 디바이스이다. 하지 외골격은 보행 동작을 재현하도록, 일반적으로 적어도 무릎과 고관절 높이에 있는 다수의 관절을 가진다. 액추에이터(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 액추에이터에 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, 매우 높은 장애물 등과 같은 중요한 장애물을 극복하는 것을 가능하게 하지 않는다. 알려진 외골격 제어 방법은 "고른(even)", 즉 평탄한 지면(부적절하게는 평지(flat ground)라고 언급되지만, 예를 들어 실내 또는 트레드밀 상에서와 같이 요철이 없는 바닥을 의미함) 상에서 안정적이고 자율적인 보행의 수행을 가능하게 하고 작은 외부 방해를 견딜 수 있게 한다. 예를 들어 T. Gurriet 외 다수에 의한 문서 Towards Restoring Locomotion for Paraplegics: Realizing Dynamically Stable Walking on Exoskeletons, 또는 O. Harib 외 다수에 의한 문서 Feedback Control of an Exoskeleton for Paraplegics: Toward Robustly Stable, Hands-Free Dynamic Walking에 대한 언급이 이루어질 수 있다.
그러나, 이것은 예를 들어 자갈길이 있는 도시 환경에서 볼 수 있는 것과 같은 평평하지 않은 지면 상에서 걷거나 강한 방해를 견디는 것을 가능하게 하지 않는다. 이러한 상황에서, 외골격이 떨어져 사용자가 부상을 입을 수 있다.
이러한 환경에서 움직일 수 있기 위해서는 보행을 지속하면서 외골격의 균형을 유지하기 위해 방해에 반응할 수 있게 하는 능동적 제어 방법을 사용하는 것이 필요하지만, 만족할만한 제안이 없었고 외골격이 떨어질 경우를 대비하여 외골격을 고정하기 위해서 갠트리(gantry)를 사용하는 것이 여전히 필요하다.
요철이 없는 지형을 포함하는 임의의 지형에서 외골격이 신뢰 가능하고 인체 공학적으로 걸을 수 있게 하는, 임의의 외골격의 동작을 설정하기 위한 새로운 솔루션을 갖는 것이 바람직할 것이다.
따라서 본 발명은, 제1 양태에 따르면, 조작하는 사람을 수용하는 두 발의 외골격(bipedal exoskeleton)의 동작을 설정하기 위한 방법에 관한 것으로, 이 방법은 외골격의 데이터 처리 수단에 의해서:
(a) 한 걸음(step)에 상응하는 외골격의 이론적인 기본 궤적을 획득하는 단계;
(b) 상기 이론적인 기본 궤적과 유사한 실제 기본 궤적을 구현하도록 외골격의 실제 위치의 진전을 정의하는 제어 루프(control loop)를 실행하는 단계의 구현을 포함하고, 상기 루프의 각각의 반복에서:
- 상기 실제 위치의 함수로서 외골격의 현재 상태를 추정하고;
- 상기 외골격의 추정된 현재 상태와 상기 이론적인 기본 궤적에 따른 외골격의 예상 상태 사이의 편차를 보상하기 위해 상기 루프의 다음 반복에서 외골격에 적용될 렌치(wrench)를 결정하는 단계를 포함하며;
렌치의 결정 및/또는 외골격에 대한 이의 적용은 강성 로봇(rigid robot)과 비교하여 외골격의 유연성 모델(flexibility model)을 고려한다.
유리하고 비제한적인 특징에 따르면:
이 방법은 외골격이 각각 한 걸음에 상응하는 연속적인 실제 기본 궤적을 통해 걷도록 단계(a) 및 (b)를 반복하는 것을 포함한다.
단계(a)에서 획득된 이론적인 기본 궤적은 초기 위치로부터 시작하고, 단계(b)는 상기 실제 기본 궤적의 끝에서 외골격의 최종 위치의 결정을 포함하며, 상기 최종 위치는 단계(a)의 다음 발생 시 초기 위치로서 사용된다.
단계(b)는 루프의 각각의 반복의 시작 시에, 어드미턴스 컨트롤러(admittance controller)에 의해서 이전 반복에서 결정된 상기 렌치의 외골격에 대한 적용을 포함한다.
상기 외골격의 추정된 현재 상태와 상기 이론적인 기본 궤적에 따른 외골격의 예상 상태 사이의 편차를 보상하기 위해 외골격에 적용될 렌치의 결정은, 외골격의 상태를 정의하는 적어도 하나의 파라미터에 대한 피드백 제어의 구현을 포함한다.
외골격의 위치는 외골격의 작동 자유도(actuated degree of freedom)의 관절 위치의 벡터(vector)에 의해 정의되고, 외골격의 상태는 작동 정도의 위치, 속도 및 가속도, 질량 중심(CoM), 동작의 발산 구성요소(divergent component of motion; DCM)의 위치 및 속도, 압력 중심(CoP)의 위치, 제로 모멘트 포인트(ZMP)의 위치 중에서 선택되는 적어도 하나의 파라미터에 의해 정의되며; 특히 질량 중심(CoM), 동작의 발산 구성요소(DCM) 및 압력 중심(CoP)의 위치에 의해서 정의된다.
상기 피드백 제어는 DCM의 위치에 대해 구현된다.
상기 외골격에 적용될 렌치는 CoP의 위치에 의해서 정의된다.
상기 외골격에 적용될 렌치는 적어도 하나의 항(term)이 CoP의 추정 현재 위치와 예상 현재 위치 사이의 오차에 대한 것이고 적어도 하나의 항이 DCM의 추정 현재 위치와 예상 현재 위치 사이의 오차에 대한 상기 이론적인 기본 궤적에 따라서, 특히 수학식 에 따라서 CoP의 예상 위치를 추가함으로써 결정되며, 여기서 는 상기 이론적인 기본 궤적에 따른 CoP의 예상 위치이고, 는 각각 CoP 및 DCM의 추정 현재 위치와 예상 현재 위치 사이의 오차이며, , 는 이득(gain)이다.
상기 유연성 모델은 렌치를 결정하도록 사용되는 CoP의 예상 위치의 수정(modification)을 정의한다.
외골격은 적어도 하나의 유연한 작동 자유도를 가지며, 상기 유연성 모델은 렌치의 적용에 따라 결정된 상기 유연한 작동 자유도의 목표 속도 및/또는 위치에 적용될 오프셋(offset)을 정의한다.
상기 유연성 모델은 실제 안정한 보행(actual stable walking)에서 관찰되는 평균값에 의해 대체되는 외골격의 상태의 적어도 하나의 파라미터를 정의한다.
상기 유연성 모델은 실제 안정한 보행 및/또는 시뮬레이션(simulation)으로부터 실험적으로 사전결정된다.
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 아키텍처의 도면이고;
- 도 3은 본 발명에 따른 방법의 일 바람직한 실시예를 도시한 도면이고;
- 도 4는 본 발명에 따른 방법의 일 바람직한 실시예에서 사용되는 제어 루프를 개략적으로 도시한 도면이다.
아키텍처
본 발명은 외골격(1)의 동작 설정 방법을 제안한다.
도 1을 참조하면, 상기 외골격(1)은 두 다리가 제공되며, 보다 구체적으로는 (특히 스트랩으로 인해) 조작하는 사람의 하지가 외골격(1)의 다리에 각각 고정되도록 수용하는, 작동 및 제어되는 두발 로봇 디바이스 유형의 관절식 기계 시스템이다. 따라서 이것은 대략 휴머노이드(humanoid robot) 로봇일 수 있다. "동작 설정(setting in motion)"은 실제로 움직임을 생성하도록 서있는 위치에서 다리들이 교대로 지탱하는 것을 의미한다. 이는 가장 흔하게는 보행, 특히 전방 보행이지만, 실제로는 후방, 측방, 반회전, 앉기, 서기 등을 포함하는 임의의 동작일 수 있다.
아래에서 알게되는 바와 같이, 외골격의 동작은 걸음(step)과 같은 연속적인 기본 궤적으로 구성되고, 각각의 걸음은 지면으로부터 발을 들어올린 다음, 역할이 반전되기 전에 쉬는 것으로 이루어진다고 가정된다(즉, 왼쪽 발과 오른쪽 발의 걸음의 교대). 걸음은 임의의 동작에 대한 발의 임의의 움직임을 의미한다.
외골격(1)은 복수의 자유도를 가지며, 즉 각각이 "작동되는" 또는 "작동되지 않는", (일반적으로 회전을 통해) 서로에 대해 움직일 수 있는 관절을 가진다.
작동 자유도(actuated degree of freedom)는 데이터 처리 수단(11c)에 의해 제어되는 액추에이터가 제공된 관절을 지정하고, 즉 이러한 자유도가 제어되며 이에 작용될 수 있다. 반대로, 비작동 자유도(non-actuated degree of freedom)는 액추에이터가 없는 관절을 지정하고, 즉 이러한 자유도는 자체의 역학을 따르며 데이터 처리 수단(11)은 이를 직접 제어할 수 없다(그러나 선험적으로 다른 작동 자유도를 통해서 이를 간접적으로 제어한다).
본 발명의 외골격은 자연히 적어도 2의 작동 자유도, 바람직하게는 복수의 작동 자유도를 포함한다. 아래에서 알 수 있는 바와 같이, 이러한 자유도의 일부는 "유연하다".
데이터 처리 수단(11c)은 지시를 처리하고 상이한 액추에이터에 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 액추에이터 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 외골격을 착용한 사람의 다리의 발을 지탱할 수 있는 지지면을 포함하는 발 구조물을 각 다리에 대해 포함한다.
이러한 지지면은 예로서 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 및 보행 생성 방법은 도 2에 나타내어진 바와 같은 아키텍처 내의 제1 또는 제2 서버(10a, 10b)를 포함할 수 있다.
제1 서버(10a)는 궤적 생성 서버이고, 제2 서버(10b)는 가능한 학습 서버이다.
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, 전체의 또는 심지어 추가의 궤적을 생성하기 위해서 임의의 알려진 기술을 사용하는 것이 가능할 것이라는 점에 유의해야 한다.
어떤 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 회수된 파라미터를 이용하여 신경망을 통해 외골격(1)의 궤적을 생성하는 방법을 구현하며, 외골격(1)은 일반적으로 움직임을 시작하도록 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.
궤적
설명된 바와 같이, 외골격의 "궤적"은 통상적으로 시간 또는 위상 변수의 함수로서 표현되는 각 자유도(특히 작동 자유도, 그러나 다른 자유도를 제어하기 위한 알고리즘에서 비작동 자유도가 개입할 수 있음)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 의미하며, 예를 들어 외골격의 특징점의 직교좌표계 위치, 예컨대 질량 중심(CoM - 그 결과 3개의 축을 따르는 3개의 위치에 상응하는 차원 3의 벡터를 갖는다)을 취하는 것도 가능할 것이다.
또한, "복잡한" 동작을 "기본" 궤적이라 불리는 연속적인 궤적으로서 정의하는 방법이 알려져 있으며, 적절한 경우 트랜지션(trasition)이 배치된다. 기본 궤적은 가장 흔하게는 걸음에 상응하는 궤적, 즉 걸음의 시작시에 (발의 접촉 순간) 외골격(1)의 초기 상태로부터 시작하여 다음 걸음의 시작에 도달하도록, 걸음의 지속기간에 걸쳐 적용되는 임의의 궤적을 의미한다. 왼쪽 걸음과 오른쪽 걸음이 교대하며, 예를 들어 보행에 있어서 기술적으로 정확히 동일한 상태로 (전방에 동일한 발이 있음) 복귀하는 데에 두 걸음이 소요된다는 점에 유의한다. 주기적인 궤적은 보행을 가능하게 하는 안정한 기본 궤적들의 연속을 지칭하지만, 설명된 바와 같이, 본 방법은 동작에서의 임의의 설정에 적용된다.
이것은 임의의 평지 보행뿐 아니라 경사로, 오르막 또는 내리막 계단, 사이드 걸음, 걸음 턴 등의 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 만족하고 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 측방향 변위와 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.
가능한 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. 동작의 시작과 끝에 상응하는 "초기" 또는 "최종" 트랜지션이 존재해야 한다는 점에 유의해야 한다.
어드미턴스 제어
고르지 않은 지면을 포함하여 안전하게 걸을 수 있기 위해서, 외골격은 "안정화기(stabilizer)", 즉 외골격(1)의 균형을 보장하면서 궤적을 적용하는 동적 컨트롤러를 필요로 한다.
Stephane Caron, Abderrahmane Kheddar Olivier Tempier의 문서 Stair Climbing Stabilization of the HRP-4 Humanoid Robot using Whole-body Admittance Control에 설명된 바와 같이, "어드미턴스 제어(Admittance control)" 방법으로 불리는 방법이 휴머노이드 로봇의 보행을 안정화하는 데에 효과적인 것으로 입증되었다.
어드미턴스 제어는, 언제든지 로봇의 상태를 추정하고, 기준 궤적으로부터의 편차를 측정하고, 안정화 렌치(stabilizing wrench)를 계산하며, 안정화 루프의 형태로 조인트 위치의 제어를 통해서 시스템에 이러한 활동을 적용하는 것으로 구성된다.
특히, 상기 기준 궤적으로부터의 편차는 방정식 에 의해 정의되는, DCM(Divergent-component of Motion) 또는 캡처 포인트로 불리는 양에 기초하여 평가되며, 여기서 는 선형 역진자 모델(LIPM; Linear-Inverted Pendulum model)의 주파수 에서의 질량 중심(CoM)의 위치이며, 는 중력 상수이고 는 상수로 가정될 수 있는 CoM의 높이이다.
이러한 DCM은 (2개의 수평 성분만이 고려되는) LIPM의 이차 방정식 을 2개의 1차 결합 시스템인:
으로 분해할 수 있게 하며, 여기서 z는 ZMP의 위치이다.
첫 번째 방정식은 DCM이 ZMP으로부터 자연적으로 발산함을 나타내고 (따라서 "발산"으로 명명함) 두 번째 방정식은 CoM이 DCM을 향해 수렴함을 나타낸다.
따라서 DCM에 대한 피드백 제어(DCM 제어 피드백)는 적용될 상기 안정화 렌치를 계산할 수 있게 하며, "전신 어드미턴스(whole-body admittance)" 전략(Stephane Caron, Abderrahmane Kheddar Olivier Tempier의 문서 Stair Climbing Stabilization of the HRP-4 Humanoid Robot using Whole-body Admittance Control은 발목 어드미턴스, CoM의 어드미턴스 또는 두발 사이 힘의 차이를 제공한다)으로 불리는 다양한 어드미턴스 전략이 획득될 운동학적 설정값(kinematic setpoint)을 결정하여 (일반적으로 역운동학을 이용해서) 원하는 활동이 적용되는 것을 가능하게 한다.
보행의 안정성을 향상시킬 수 있는 이러한 가능성은 고른 지면 상에서 외골격의 보행을 보다 안정적으로 만들고 지면이 고르지 않은 환경에서 걷고 이동하는 것을 가능하게 하였지만, 외골격에 대한 어드미턴스 제어의 적용은 실망스러운 것으로 밝혀졌다.
실제로, Stephane Caron, Abderrahmane Kheddar Olivier Tempier의 문서 Stair Climbing Stabilization of the HRP-4 Humanoid Robot using Whole-body Admittance Control에 기술된 초기 형태의 어드미턴스 제어 방법은 그다지 강력하지 않다. 보다 구체적으로, 외골격은 예상보다 작은 걸음을 걷고, 발을 끌고, 심지어 진동하며, 보행은 조작자에게 편안하거나 안전하지 않다.
이는 외골격(1)이 위에 언급된 문서에서 HRP-4와 동일한 방식으로 "강성 로봇", 즉 역학이 강성 로봇의 종래의 방정식에 의해 충분히 잘 기술될 수 있는 관절식 시스템으로 간주될 수 없다는 사실 때문이다.
이것은 외골격의 "현실 격차(reality gap)"라고 불리며, 두 가지 주요 사항으로 요약된다:
- 외골격(1)의 조작자 자신이 잠재적으로 심각한 교란의 원인이며;
- 외골격의 부분들(특히 발목 및/또는 고관절)이 변형될 수 있고, 이로 인해 특히 공중에 있는 발(흔들리는 발로 지칭됨)이 일반적으로 예상보다 낮고 따라서 비정상적으로 일찍 땅에 닿게 된다.
본 방법은 강성 로봇과 비교하여 외골격(1)의 유연성 모델을 고려한 수정된 어드미턴스 제어를 제안함으로써 이러한 어려움을 매우 영리하게 해결하며, 다음의 테스트를 성공적으로 완료하였다:
- 수동적인 인체 모형을 수용한 외골격(1)의 자율 보행 및 강한 외부 방해(측방향 추력 등)에 대한 저항성;
- 곡선형 프로파일을 갖는 자갈길을 구성하는 고르지 않은 지면 상에서 인간 조작자를 수용한 외골격(1)의 자율 보행;
- 장시간(1,000걸음) 동안 트레드밀 상에서의 수동적인 인체 모형을 수용한 외골격(1)의 자율 보행.
방법
도 3을 참조하면, 내장된 데이터 처리 수단(11c)에 의해 구현되는 상기 외골격(1)의 동작을 설정하기 위한 방법은 예로서 걸음(step)에 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 (예를 들어, 특히 지면 특성이 변화하는 경우에 외골격의 조작자로부터의 새로운 명령으로 인한) 일련의 n-튜플의 점진적으로 변화하는 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 회수할 수 있다.
설명된 바와 같이, 조작자 가슴의 구성(그의 방향)을 검출할 수 있게 하는 센서(15) 조끼가 조작자에게 제공될 수 있다. 조작자가 자신의 가슴을 향하는 방향은 그가 걷고자 하는 방향이며 그 속도는 그가 자신의 가슴을 앞으로 내미는 강도(기울이는 정도)에 의해서 주어질 수 있다. 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, 궤적 생성 문제는 바람직하게는 직접 동위치화 알고리즘(direct collocation algorithm)이라 불리는 알고리즘에 의해 해결될 수 있는 최적 제어 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, 어떠한 방해도 없는 세상에서 간단히 이론적 궤적을 적용하는 것이 가능할 것이며 외골격은 이러한 궤적에 따라 자동으로 걸을 것이다.
여기서, 지면의 고르지 않은 특성 뿐 아니라 조작자의 행동 양상 또는 외부 작용으로 인한 방해가 가능함이 가정되며, 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.
그 다음, 주요 단계(b)에서, 이 방법은 상기 이론적인 기본 궤적 부근에서 상기 실제 기본 궤적을 구현하기 위해, 즉 외골격(1)이 걷도록 하기 위해 외골격(1)의 실제 위치의 발전을 정의하는 제어 루프의 실행을 포함한다.
설명된 바와 같이, 이는 반복 루프의 형태를 취하는 어드미턴스 제어이므로, 특히 하나의 바람직한 실시예가 도 4에 도시되었다.
어드미턴스 제어 루프의 실행은 루프의 각각의 반복에서 알려진 방식으로:
- 상기 실제 위치의 함수로서 외골격(1)의 현재 상태의 (상태 추정기에 의한) 추정;
- 외골격(1)의 상기 추정된 현재 상태와 상기 이론적인 기본 궤적에 따라 외골격(1)으로부터 예상되는 상태 사이의 편차를 보상하기 위해 루프의 다음 반복에서 외골격(1)에 적용될 (전형적으로 DCM의 컨트롤러에 의한) 트위스터 활동(twister effort) 결정;
- 그리고 유리하게는 관절 위치의 제어를 통해 결정된 상기 렌치의 루프의 다음 반복에서 외골격(1)에 대한 (어드미턴스 컨트롤러에 의한) 적용
을 포함하지만; 렌치의 결정 및/또는 외골격(1)에 대한 그 적용은 강성 로봇과 비교하여 외골격(1)의 유연성 모델을 고려한다.
외골격(1)의 (현재 또는 예상) 상태는 작동 정도의 위치, 속도 및 가속도, 질량 중심(CoM), 동작의 발산 구성요소(DCM)의 위치 및 속도, 압력 중심(CoP)의 위치, 제로 모멘트 포인트(ZMP)의 위치 중에서 선택되는 적어도 하나의 파라미터를 의미하며; 특히 질량 중심(CoM), 동작의 발산 구성요소(DCM) 및 압력 중심(CoP)의 위치인 세 가지 파라미터이다. 실제로 CoP와 ZMP가 일치하는 것으로 가정한다는 점에 유의한다(지면이 고르지 않더라도 실질적으로 수평인 경우). 따라서, 본 설명의 나머지 부분에서는 둘 중 하나를 지정하도록 표기법 z가 사용되며, CoP의 편의를 위해 언급할 것이다. 추정된 현재 상태와 예상 상태를 가진 한은, 각각의 파라미터에 대한 현재 버전과 예상 버전을 갖는다.
현재 상태는 수행된 실제 궤적에 상응하는 외골격(1)의 "측정 가능한" 실제 상태이다. 이러한 경우, 각각의 파라미터는 직접 측정되거나(특히 작동 각도 및 CoP의 위치), 또는 직접 측정된 파라미터(특히 CoM 및 DCM)로부터 도 4의 "상태 추정기" 블록에 의해 추정된다. CoM, DCM 및 CoP의 추정 위치는 각각 , 으로 표시되며, 설명된 바와 같이 DCM은 실제로 CoM으로부터 직접 계산된다.
예상 상태는 도 4의 "패턴 생성기" 블록에 의해 결정되는, 이론적 궤적이 그대로 적용되는 경우 외골격(1)이 가정해야 하는 "원하는" 이론적 상태이다. CoM, DCM 및 CoP의 예상 위치는 각각 , 로 표시된다.
특히 바람직한 방식으로, 현재 DCM 은 현재 CoMcm만으로 추정되지 않고 목표 값, 즉 이전 반복()에 적용된 값을 갖는 CoM의 속도와 관련하여 추정된다. 다시 말해, 이 아닌 를 가진다. 실제로, 목표 값은 동일한 평균을 가지면서 더 매끄럽고, 결과를 향상시키는 필터처럼 작동한다.
그 다음, 외골격(1)의 상기 현재 상태와 예상 상태 사이의 편차를 보상하기 위해 루프의 다음 반복에서 외골격(1)에 적용될 렌치의 결정은 외골격, 특히 DCM의 상태를 정의하는 상기 파라미터 중 적어도 하나에 대한 (유리하게는 PID 유형의) 피드백 제어의 구현을 포함하며, 즉 DCM의 제어기(도 4의 DCM 제어 피드백 블록)를 구성한다.
바람직하게는, 외골격(1)에 적용될 상기 렌치는 질량 중심(CoP; Center of Pressure) 및/또는 ZMP(Zero Moment Point)의 위치로서 정의된다. 다시 말하지만, 실제로는 CoP와 ZMP가 일치한다고 가정한다. (현재 CoP로 불리는) 추정된 현재 상태의 파라미터, (예상 CoP로 불리는) 예상 상태의 파라미터 및 (기준 CoP로 불리는) 상기 적용될 렌치를 정의하는 파라미터로서 잠재적으로 CoP의 세 가지 발생이 존재하는 것으로 이해된다.
특히 바람직한 일 방식에서, 외골격(1)에 적용될 상기 렌치는 다음 수학식을 사용하여 결정되고:
여기서 는 (패턴 생성기 블록에 의해 계산되고 이러한 노력을 적용할 어드미턴스 컨트롤러(전신 어드미턴스 블록)에 직접 제공되는) 상기 이론적인 기본 궤적에 따른 CoP의 예상 위치이고, 는 CoP 및 DCM의 추정 현재 위치와 예상 현재 위치 사이의 오차이며, , 는 (조정 가능한) 이득이다.
이러한 수학식은 인간 조작자를 수용하는 외골격(1)에 매우 효과적인 것으로 입증되었다.
실제로, DCM의 컨트롤러(DCM 피드백 컨트롤러 블록)는 도 4에서 zr로 표시된 기준 CoP를 구성하는 어드미턴스 컨트롤러(전신 어드미턴스 블록)에 "편차 보상"이라는 마지막 두 항을 제공한다.
루프의 각 반복은, 설명된 바와 같이 어드미턴스 컨트롤러 자체(전신 어드미턴스 블록)를 통해, (루프의 시작 시에) 특히 (이론적인 궤적으로부터 생성된 예상 운동학적 설정점에 대조적인) 기준 운동학적 설정점으로 불리는 운동학적 설정점을 생성하는 상기 외골격(1)에 대한 렌치의 적용을 포함하며, 이는 적절한 경우 (역운동학이 가속도를 제공하는 경우) 예를 들어 역운동학 및 적분을 사용함으로써 작동되는 정도의 (목표 위치/속도로 불리는) 적용될 위치/속도로 변환될 수 있다. 가능한 역운동학은 사용된 어드미턴스 방법에 따라 서로 다른 계층적 작업(예로서, 발, CoM, 골반 그 다음 자세)을 포함할 수 있다는 점에 유의해야 한다.
어드미턴스 컨트롤러는 실제로 발목 어드미턴스(힘을 적용하기 위해 발목 관절 위치를 변경), CoM의 어드미턴스(질량 중심 이동 요청), (이중 지지에서, 발 아래의 힘 센서를 사용하여 발을 올리거나 내리는) 발 사이의 힘의 차이, 또는 힘을 제어하기 위한 임의의 다른 위치 설정값 변경 전략과 같은 임시 방법을 구현한다.
예로서, 의 수학식을 사용함으로써 CoM 전략이 열린 루프 역운동학(피드-포워드)의 계산에 있을 수 있으며, 여기서 은 추정된 현재 CoP(즉, 잠재적으로 직접 측정된 현재 상태의 CoP)이고 는 어드미턴스 제어의 이득이다.
일반적으로, 당업자는 이러한 제어 루프를 구현하기 위해 Stephane Caron, Abderrahmane Kheddar Olivier Tempier의 문서 Stair Climbing Stabilization of the HRP-4 Humanoid Robot using Whole-body Admittance Control를 참조할 수 있을 것이다.
유연성 보상
설명된 바와 같이, 외골격(1)에 대한 렌치 및/또는 렌치 적용의 결정은 강성 로봇, 즉 여기서는 인간 조작자를 수용하지 않는 종래의 두발 로봇에 대한 외골격(1)의 유연성 모델을 고려하며, 따라서 분리된 시스템으로 간주될 수 있다. 강성 로봇과 유연한(또는 "연성") 로봇 간의 대립은 당업자에게 잘 알려져 있으며 이들 용어는 잘 정의된 의미를 갖는다.
아이디어는 외골격(1)을 "유연한" 것으로 간주하고, 모델을 통해 모델링하며, 렌치가 외골격에 적용될지를 결정하는 동안 또는 렌치를 외골격에 적용하는 동안 이러한 모델을 적용하는 것이다. 이것은 개방-루프 수정(피드-포워드)으로, 파라미터의 값(관절 설정점)이 수정되며, 즉 수정되거나(초기값이 고려됨) 직접 대체된다.
유연성을 고려하기 위해 발의 위치에 대한 소급 제어가 시도되었지만 이는 비생산적인 것으로 입증되었으며, 관찰자의 정확성에도 불구하고 다른 무엇보다도 더욱 큰 불안정성을 생성하였다. 어드미턴스 제어 전후에 피드-포워드 모델을 직접 적용한다는 사실은 모든 어려움을 해결한다.
이제 유연성 모델을 적용하기 위한 몇 가지 가능한 전략이 논의될 것이며, 이들은 개별적으로 또는 조합하여 구현될 수 있다. 보다 구체적으로, 유연성 모델은 제어 루프에 여러가지 영향을 미칠 수 있다.
1- 도 4에 도시된 바와 같이, (유연성이 적용되기 때문에) 특히 발목 및/또는 고관절의 유연도(flexible degree)로 불리는 적어도 하나의 작동 정도의 목표 위치/속도(즉, 역운동학에 의해 생성된 것)에 대한 오프셋의 적용.
볼 수 있는 바와 같이, "유연성 보상기(Flexibility compensator)" 모듈은 오프셋을 생성하고 액추에이터로 전송하기 전에 수정하도록 목표 값에 이것을 추가한다.
오프셋을 결정하는 것을 가능하게 하는 상기 모델은 실제 안정한 보행 및/또는 (예를 들어 Jiminy 시뮬레이터를 이용한) 시뮬레이션으로부터, 유리하게는 실험적으로 사전결정된다. 예를 들어, 먼저 안정한 보행의 시뮬레이션이 존재하고, 그 다음 안정성이 입증된 실제 걸음에 대한 모델이 구체화된다.
특히, 상기 유연성 모델은 예를 들어 경직도(stiffness)가 실험적으로 결정된 스프링과 같은 유연한 작동 정도를 모델링한다.
이러한 방법의 이점은 (어드미턴스 제어의 출력에 적용되기 때문에) 컨트롤러 자체에 대해 명료하다는 것이다.
이 방법은 또한 도 4에 나타낸 바와 같이, 유연성의 보상을 취소하기 위해 측정된 위치로부터 오프셋을 제거하는 것을 포함할 수 있음에 (또는 포함하지 않을 수도 있음에) 유의해야 한다.
2- CoP의 수정
이 전략에서, DCM의 컨트롤러 및 어드미턴스 컨트롤러 모두에 의해서 사용되는 CoPzd의 예상 위치를 수정하기 위해 상기 유연성 모델이 적용된다.
실제로, CoP는 CoM을 포함하는 다른 파라미터와 완전히 동적으로 일치할 필요가 없음이 밝혀졌다.
실제 걸음에서 관찰된 것에 따라 예상 CoP를 필터링함으로써, 또는 실제 걸음에서 관찰된 (위치, 속도 또는 가속도에서의) 평균 예상 CoP를 직접 획득함으로써, 다양한 방식으로 진행할 수 있으며, 바로 다음의 방법 3을 참조한다. 유연성 모델은 CoP의 "유연한" 행동 모델이다.
특히, 접촉하는 발의 변경 중에, 특히 접지와의 예기치 않은 접촉으로 인해, 접촉하는 발이 예상보다 일찍 변경된 경우(일반적인 유연성의 결과) 유연성 보상이 수행될 수 있다. 더욱 큰 안정성 및 계산 속도를 위해, 수정된 CoP는 관절 위치와 독립적으로 계산될 수 있다.
예를 들어, 유연성 모델은 예상 CoP에 적용될 수 있는 1차 필터의 형태를 취할 수 있다. 접촉하는 발이 변경될 때, 필터는 갑작스럽게 변경되는 대신, 첫 번째 단계의 최종 값과 두 번째 단계의 초기 값 사이에서 예상 CoP를 자연스럽게 변경할 것이다.
마찬가지로, 동일한 목적을 위해 MPC(Model Preview Control) 전략이 사용될 수 있다. 이는 수정된 CoP에 제약 조건을 명시적으로 포함할 수 있게 하는 이점을 가진다.
이와 다르게, 한 발에서 다른 발로의 매끄러운 전환을 가능하게 하는 임의의 다른 실시간 재계획 전략이 고안될 수 있다.
3- 평균값으로 대체
이 접근 방식에서는, 유연성을 물리적으로 모델링하는 대신, 잠재적으로 CoM, DCM 또는 심지어 CoP를 포함하는 외골격(1) 상태의 파라미터의 전부 또는 일부에 대해, 걷는 동안의 영향이 모델링된다.
따라서 상기 유연성 모델은 실제 안정한 보행에 대해 관찰된 평균값으로 대체될 외골격 상태의 적어도 하나의 파라미터를 정의하며, 이러한 대체는 바람직하게는 역운동학 이전에 어드미턴스 컨트롤러의 출력에서 직접 이루어진다.
아이디어는 유연성에도 불구하고 이미 안정성이 관찰된 걸음으로부터의 값을 직접 사용하는 것이다. 실제로 안정화 알고리즘으로서 어드미턴스 컨트롤러 루프는 이미 안정한 (입증된) 보행 주변에 "안정성 영역"을 생성할 수 있으며, 이는 불안정한 기본 보행의 안정화 작업도 수행되어야만 하는 경우보다 더 나은 전반적인 안정성을 허용한다.
연쇄 걸음
외골격(1)이 각각 걸음에 상응하는 연속적인 실제 기본 궤적을 통해 걷도록 하기 위해서 단계(a) 및 (b)가 반복될 수 있다.
실제 궤적은 이론적인 궤적과 상이하므로, 더 강력한 이유로 일반적으로 예상보다 일찍 발의 충격을 유발하는 유연성으로 인해, 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 발생 시에 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 설정값에서의 점프를 방지하도록 충격 순간의 외골격(1)의 위치와 다음 단계 사이에 보간이 존재한다. 보간은 충격 순간에 수행되며, 다음 걸음의 궤적의 시작을 수정한다.
장비 및 시스템
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 검출하고 접촉력을 적절히 예측하는 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 액추에이터에 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 (17)

  1. 조작하는 사람을 수용하는 두발 외골격(bipedal exoskeleton)(1)의 동작을 설정하기 위한 방법으로서, 상기 방법은 외골격(1)의 데이터 처리 수단(11c)에 의해서:
    (a) 외골격(1)의 이론적인 기본 궤적을 획득하는 단계;
    (b) 상기 이론적인 기본 궤적과 유사한 실제 기본 궤적을 구현하도록 외골격(1)의 실제 위치의 진전을 정의하는 제어 루프(control loop)를 실행하는 단계의 구현을 포함하고, 상기 루프의 각각의 반복에서:
    - 상기 실제 위치의 함수로서 외골격(1)의 현재 상태를 추정하고;
    - 상기 외골격(1)의 추정된 현재 상태와 상기 이론적인 기본 궤적에 따른 외골격(1)의 예상 상태 사이의 편차를 보상하기 위해 상기 루프의 다음 반복에서 외골격(1)에 적용될 렌치(wrench)를 결정하는 단계를 포함하며;
    렌치의 결정 및/또는 외골격(1)에 대한 이의 적용은 강성 로봇(rigid robot)과 비교하여 외골격(1)의 유연성 모델(flexibility model)을 고려하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 외골격(1)이 각각 한 걸음(step)에 상응하는 연속적인 실제 기본 궤적을 통해 걷도록 단계(a) 및 (b)를 반복하는 것을 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    단계(a)에서 획득된 이론적인 기본 궤적은 초기 위치로부터 시작하고, 단계(b)는 상기 실제 기본 궤적의 끝에서 외골격(1)의 최종 위치의 결정을 포함하며, 상기 최종 위치는 단계(a)의 다음 발생 시 초기 위치로서 사용되는, 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 단계(b)는 루프의 각각의 반복의 시작 시에, 어드미턴스 컨트롤러(admittance controller)에 의해서 이전 반복에서 결정된 상기 렌치의 외골격(1)에 대한 적용을 포함하는, 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 외골격(1)의 추정된 현재 상태와 상기 이론적인 기본 궤적에 따른 외골격(1)의 예상 상태 사이의 편차를 보상하기 위해 외골격(1)에 적용될 렌치의 결정은, 외골격의 상태를 정의하는 적어도 하나의 파라미터에 대한 피드백 제어의 구현을 포함하는, 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 외골격(1)의 위치는 외골격(1)의 작동 자유도(actuated degree of freedom)의 관절 위치의 벡터(vector)에 의해 정의되고, 상기 외골격(1)의 상태는 작동 정도의 위치, 속도 및 가속도, 질량 중심(CoM), 동작의 발산 구성요소(divergent component of motion; DCM)의 위치 및 속도, 압력 중심(CoP)의 위치, 제로 모멘트 포인트(ZMP)의 위치 중에서 선택되는 적어도 하나의 파라미터에 의해 정의되며; 특히 질량 중심(CoM), 동작의 발산 구성요소(DCM) 및 압력 중심(CoP)의 위치에 의해서 정의되는, 방법.
  7. 제5항 또는 제6항에 있어서,
    상기 피드백 제어는 DCM의 위치에 대해 구현되는, 방법.
  8. 제6항 또는 제7항에 있어서,
    상기 외골격(1)에 적용될 렌치는 CoP의 위치에 의해서 정의되는, 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 외골격(1)에 적용될 렌치는 적어도 하나의 항(term)이 CoP의 추정 현재 위치와 예상 현재 위치 사이의 오차에 대한 것이고 적어도 하나의 항이 DCM의 추정 현재 위치와 예상 현재 위치 사이의 오차에 대한 상기 이론적인 기본 궤적에 따라서, 특히 수학식 에 따라서 CoP의 예상 위치를 추가함으로써 결정되며, 여기서 는 상기 이론적인 기본 궤적에 따른 CoP의 예상 위치이고, 는 각각 CoP 및 DCM의 추정 현재 위치와 예상 현재 위치 사이의 오차이며, , 는 이득(gain)인, 방법.
  10. 제6항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 유연성 모델은 렌치를 결정하도록 사용되는 CoP의 예상 위치의 수정(modification)을 정의하는, 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 외골격(1)은 적어도 하나의 유연한 작동 자유도를 가지며, 상기 유연성 모델은 렌치의 적용에 따라 결정된 상기 유연한 작동 자유도의 목표 속도 및/또는 위치에 적용될 오프셋(offset)을 정의하는, 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 유연성 모델은 실제 안정한 보행(actual stable walking)에서 관찰되는 평균값에 의해 대체되는 외골격(1)의 상태의 적어도 하나의 파라미터를 정의하는, 방법.
  13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 유연성 모델은 실제 안정한 보행 및/또는 시뮬레이션(simulation)으로부터 실험적으로 사전결정되는, 방법.
  14. 외골격(1)의 동작을 설정하기 위한, 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하도록 구성된 데이터 처리 수단(11c)을 포함하는 외골격(1).
  15. 서버(10a) 및 제14항에 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.
  16. 컴퓨터 상에서 실행될 때, 외골격(1)의 동작을 설정하기 위한 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 방법의 실행을 위한 코드 명령(code instruction)을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  17. 컴퓨터 프로그램 제품이 외골격(1)의 동작을 설정하기 위한 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 방법의 실행을 위한 코드 명령을 포함하는 컴퓨터 장비에 의해 판독 가능한 저장 수단.
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