본 기술은 사용자의 뇌파 신호에서 머리 움직임에 의한 잡음을 제거하기 위해 머리 움직임 센서 데이터와 뇌파의 독립 성분 분석 결과를 연계하여 상관도가 높은 성분을 필터링하고, 순수 뇌파 기반의 보행 의도 분류 학습 데이터를 생성하는 뇌파 기반 착용형 로봇 제어 장치 및 방법입니다.
종래 기술은 보행 의도 판단을 위해 발바닥 압력 센서 등 다수의 센서를 사용하여 내구성이 취약하며, 뇌파 측정 시 머리 움직임으로 인한 잡음이 신호에 혼입되어 사용자의 의도를 정확하게 반영하기 어려운 기술적 한계가 있었습니다.
본 기술은 머리 움직임 센서와 뇌파 감지기로 움직임 단위별 뇌파를 수집하고 독립 성분 분석을 통해 머리 움직임과 상관도가 높은 성분을 식별하여 제거한 뒤 잔여 신호의 특징을 추출하는 방식을 제안합니다. 하지 마비 재활과 보행 보조 로봇에 활용될 수 있어 추가 센서 없이 뇌파만으로 사용자의 보행 의도를 정확히 읽어냅니다.
본 발명은 미래창조과학부의 뇌 신호 자동 분석을 통한 차량 운전 및 위험 상황 인지 기술 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
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