로봇형 보조기 착용시 경사로에 따른 LSTM 기반의 보행패턴인식 (LSTM-based Gait Pattern Recognition According to Slope with Robotic Orthosis)

서지정보

· 발행기관 : 한국재활복지공학회
· 수록지 정보 : 재활복지공학회논문지 / 17권 / 3호 / 194 ~ 206페이지
· 저자명 : 김태희, 이종명, 권익중, 심우섭, 안동영, 양혜은, 최준호, 박재환, 손충현, 김태환

초록

본 연구에서는 로봇형 보조기의 보행에서 경사로에 따른 관절각의 차이를 확인하고, 그 차이가 보행단계의 검출에 미치는 영향에 대해 분석하고자 하였다. 9명의 피험자를 모집하여 로봇형 보조기에 탑승시킨 후 각각 오르막 5회, 평지 5회, 내리막 5회의 보행을 진행하였다. 보행하는 동안 3개의 관성 센서를 신체의 대퇴, 종아리, 발에 부착하였고, 2개의 관성 센서를 로봇형 보조기의 대퇴부, 종아리부에 부착하여 로봇형 보조기와 신체의 발목 및 무릎각도를 측정하였다. 측정된 관절각도는 SPM(Statistic Parameter Mapping)을 사용하여 로봇형 보조기와 신체의 관절각을 비교하였고, LSTM(Long Short-Term Memory) 분류기를 사용하여 입각기와 유각기의 구분을 위하여 학습되었다. 그 결과, 보행을 진행하는 동안 중간 입각기와 중간 유각기에서 착용형 로봇형 보조기와 신체간의 관절각 차이가 확인되었다. 또한, 보행 단계의 검출 결과, 입각기와 유각기간 변화하는 동안 오분류가 확인되었다. 특히, 입각기 구간에서 로봇형 보조기와 신체의 관절 각 차이가 커짐에 따라 오분류의 횟수가 증가하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서는 경사로에 따라 발생하는 로봇형 보조기와 신체의 관절 각 차이가 보행 단계를 검출하는 데에 영향을 주는 것을 확인하였으며, 추후 보행단계 제어시 경사로에 따른 인체 분절과 유격으로 인한 분류 정확도의 영향을 고려하여 제어알고리즘을 개발할 것을 제안한다.

영어초록

In this study, the joint angle difference and the classification accuarcy of gait phase detection according to the ramp in the gait with the robotic orthotics were analyzed. Nine subjects were recruited, put on the robotic orthosis, and walked uphill, downhill, and level ground five times, respectively. During walking, three inertial sensors were attached to the human limb’s thigh, calf, and foot, and two inertial sensors were attached to the thigh and calf parts of the robotic orthotisis to measure the ankle and knee angles, respectively. The measured joint angles from the robotic orthotisis and the body limb were compared using SPM(Statistic Parameter Mapping) and trained to classify whether the stance phase or swing phase using LSTM(Long Short-Term Memory) classifier. As a result, the differences in the joint angle between the robotic orthotisis and the body limb were observed in the mid-stance and the mid-swing phase during gait. In addition, misclassification was observed during the change of stance phase and swing phase period. In particular, it was found that the number of misclassifications increased as the difference in joint angle between the robotic orthotisis and the body limb increased in the stance phase. Through this, the difference of joint angle between the robotic orthotisis and the body limb, which occurs along the ramp, affects the accuracy of gait phase detection. It is supposed to develop a phase detection and control algorism considering the effect of classification accuracy due to the difference in joint angle according to the slope change.

참고자료

· 없음