The ultimate goal of the prosthetic hand is achieving the functionality of a human hand. For this goal, a lot of research has been conducted across the robotic hand mechanism, sensor systems, and control interfaces. In particular, for the highly dexterous prosthetic hand, a compact high degrees-of-freedom robotic prosthetic hand and the intuitive control interface that can control the high degrees-of-freedom prosthetic hand seamlessly are necessary. To address this issue, not only the control interface uses electromyography but also the various systems that can autonomously control the detailed motion of the prosthetic hand have been developed. This study proposed a novel decision-making system that provides grasping intelligence to the prosthetic hand while reducing the cognitive load of the user. The proximity perception-based grasping intelligence (P2GI) comprises a proximity sensor system and a prompt decision-making process. With proximity sensors embedded in the prosthetic hand, the P2GI system maps the point cloud of the object in real-time while the prosthetic hand reaches toward a target object. The P2GI system infers hand-object relation from the obtained point cloud, and it then infers the intended grasp posture. For quantitative evaluation, the P2GI system was applied to a myoelectric robotic hand and evaluated in various aspects. During the online evaluation, The P2GI system showed a grasp posture classification accuracy of 98.1% and a task success rate of 93.1%. In addition, the robustness against the various unknown objects and untrained environmental conditions was verified through the demonstrations that mimicked the daily living tasks and environments. When using the P2GI system, the prosthetic hand users completed the given task 26% faster compared to the case that used the conventional control interface.
사람 손의 기능성을 달성하는 것은 의수의 궁극적인 목표이다. 로봇 손 기구, 센서 시스템, 제어 인터페이스 등 다방면에 걸쳐 이 목표를 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히 다양한 손 동작이 가능한 의수를 위해서는 다자유도 로봇 의수뿐만 아니라 다자유도 동작을 자연스러운 방법으로 제어할 수 있는 직관적인 제어 인터페이스가 필수적이다. 이 문제를 해결하기 위하여 근전위 인터페이스와 더불어 다자유도 의수의 상세한 동작을 자동적으로 제어하는 시스템들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 인지부하는 낮추면서 의수에 잡기 지능을 부여할 수 있는 새로운 의도파악 시스템을 제안한다. 본 연구에서 개발한 시스템은 근접센서와 즉각적인 의사결정 알고리즘으로 이루어진다. 의수의 손바닥에 위치한 근접센서를 활용하여 개발한 시스템은 의수가 잡기 대상 물체를 향해 다가가는 과정에서 물체 표면의 형상정보를 취득한다. 취득한 형상 정보로부터 매순간 파악되는 손과 물체 사이의 관계를 이용하여 시스템은 사용자가 의도한 잡기 자세를 추론한다. 개발한 시스템은 근전도 의수에 적용되어 정량적으로 평가되었다. 실시간 잡기 평가에서, 개발시스템은 98.1%의 자세분류 정확도와 함께 93.1%의 작업 성공률을 기록하였다. 또한, 일상생활을 모사한 다양한 미지의 물체와 훈련되지 않은 환경에서의 작업이 가능하여 기존의 제어 인터페이스 대비 26% 더 빠른 작업속도의 향상을 이끌어 낼 수 있었다.
