This paper presents a methodology of the thumb-tip force estimation for applications in the force control of telerobotic hand manipulator. Among five fingers, thumb was selected for the force estimation because of its primary fuction of hand. Phenomenological muscle model named the Hill-based muscle model was used to estimate thumb-tip force under four different configurations to investigate the potential for estimations under conditions in which the thumb configuration changes. To overcome the difficulties in measurement of muscle activities and the complex musculoskeletal structure of thumb, the surface electromyogram (sEMG) signals of the muscles near surface were measured and converted to muscle activation information and the activations of deep muscles were inferred from the ratios from earlier study. The muscle length of each contributed muscle was obtained by using motion capture system and musculoskeletal modeling software packages. Once muscle forces were calculated, thumb-tip force was estimated based on the mapping model from the muscle force to thumb-tip force. The propsoed method was compared with the conventional linear proportional method using sEMG for evaluation. The experimental results showed proposed method had acceptable errors and higher corrleation values than linear regression method in every experimental cases. Therefore, it can be considered that proposed method is feasible in the real-time force control of a telerobotic finger.
본 연구는 근전도를 이용하여 원격으로 제어되는 손 로봇의 힘 제어에 대한 연구로서, 다섯 손가락 중에서 손의 가장 많은 기능을 담당하는 엄지에 대하여 연구를 수행하였다. 또한 손가락의 다양한 자세에 있어서의 성능을 알아보기 위해 엄지의 네 가지 자세에서 힘을 추정하였다.
엄지 근육의 근력을 계산하기 위해 근육의 현상학적인 모델인 Hill 근육모델을 이용하였다. 이를 위해 표면에서 측정 가능한 다섯 개의 근육으로부터 근전도를 추출하고, 측정 불가능한 근육의 활성화도는 선행 연구로부터 측정된 근활성화 비율을 사용하여 구하였다. 또한 네 가지 자세에서의 근육길이는 모션캡쳐 정보와 근골격계 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 구할 수 있었다. 추정된 근력으로부터 최종적인 엄지 끝 단의 힘은 선행연구로부터 구하여진 근력과 엄지 힘 사이의 관계에 기반한 매핑모델 (Mapping model) 을 이용하여 구하여 주었다.
실험은 오프라인 (Off line) 분석과 실시간 (Real time) 힘 추정으로 나누어 수행하였고, 평가를 위해 기존에 많이 사용되는 적분된 근 신호에 비례하여 힘을 추정하는 방식과 비교해보았다. 결과로부터 제안된 방식이 모든 각도에서 기존의 방식보다 우수한 결과를 보였으며, 특히 추정된 힘이 사용자의 의도된 힘과 높은 상관관계를 보임을 알 수 있었다. 반면에 기존의 방식은 엄지의 자세가 변함에 따라 성능이 크게 떨어졌다.
본 연구로부터 원격으로 제어되는 로봇 손가락의 힘 제어에 있어서 제안된 방식의 실현 가능성을 보일 수 있었다. 이와 같은 방식은 외골격 로봇이나 전자의수와 같이 근전도로 작동되는 기기들의 힘 제어에 활용될 수 있을 뿐 만 아니라 추정된 근력 정보는 생리학 이나 재활분야 또는 최근 각광을 받고 있는 인체 모방형 로봇에도 활용될 수 있을 것으로도 기대한다
