본 기술은 착용자의 하지 근전도 신호를 LSTM 또는 CNN 기반 기계 학습 알고리즘으로 분석하여 발목 관절의 예측 강성을 산출하고, 발바닥 접촉 센서 데이터를 결합하여 발목 관절 각도를 제어하는 보행 보조 시스템입니다.
기존의 근육 모델이나 수학적 선형화 식을 이용한 강성 예측 방식은 시간이 지남에 따라 변하는 근육 상태와 비선형적 특성을 충분히 반영하지 못해 정확도가 낮다는 문제점이 있었습니다.
본 기술은 다수 보행자의 근전도 및 강성 학습 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 학습시켜 실시간 강성을 예측하고 발끝과 뒤꿈치 접촉 센서의 조합 데이터를 활용해 목표 각도를 산출하는 방식을 제안합니다. 재활 치료와 고령자 보행 보조에 활용될 수 있어 착용자의 근육 상태 변화에 실시간으로 적응하며 자연스러운 보행을 지원합니다.
본 발명은 문화체육관광부의 운동기능 향상을 위한 하이브리드 스마트 의복 및 모니터링 시스템, 미래창조과학부의 인간중심 소프트로봇기술 연구센터 지원을 통해 개발되었습니다.
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