This dissertation describes a mechanical sensing system for muscle contraction. A resonance-based active muscle stiffness sensor (aMSS) is developed for the measurement of voluntary muscle contractions, which is essential in physical human-robot interactions. Changes in muscle stiffness can be measured with a resonating piezoelectric transducer probe in two ways: frequency shifts and amplitude changes. As the muscle becomes stiffer, the resonance-frequency shift and the signal amplitude change become larger.
The frequency shift and amplitude change are mathematically analyzed and simulated. Considering both electrical and mechanical properties of piezoelectric materials, stiffness-based frequency shift and ampli-tude change model are analyzed. As muscle becomes stiffer, the frequency shift increase and the amplitude change decreases proportionally.
The sensor was evaluated by comparing the results with those with the force sensor and surface elec-tromyography in the accuracy and response time test from isometric wrist flexion motion. The flexor carpi radialis (FCR) contractions were tested based on maximal voluntary contractions (MVCs). The developed sensor signals are highly correlated with those from reference contraction force sensors. The response time of the aMSS during contraction is faster than that of force sensor, and this means that the aMSS can measure the contraction information before the motion. Moreover, the aMSS can measure muscle contractions through clothing without direct skin contact and despite the reduced signal ratio, this is a distinct advantage over sEMG based sensing. The results show that the aMSS can measure muscle contractions conveniently without direct attachment.
The aMSS are tested in long-lasting contraction condition. In this condition, the sEMG signal become larger and the MMG signals decrease due to their physiological properties. The result shows that the aMSS signal change is twice less than that of sEMG and MMG. As a result, the aMSS is insensitive to the long-lasting contraction condition and it can be used in pHRI and clinical performance test.
물리적 인간로봇상호작용(pHRI)은 의료, 재활, 산업, 군사 분야에 적용되는 사용자의 힘과 움직임 보조에 관한 연구로, 사용자의 움직임 의도를 추출하고 분석하는 것이 중요하다. 인체의 움직임은 골격근육의 수축으로 인하여 발생되며, 움직임을 예측하기 위해 골격근육의 수축 정보를 추출하는 연구가 진행된다. 대표적으로 근육에 전달되는 전기신호를 측정하는 표면 근전도(surface electromyography)가 사용되지만, 피부표면 전기적 임피던스에 영향, 근피로시 신호 변화에 한계점을 보인다. 따라서 본 연구는 피부표면 특성에 영향이 적고, 피로에 강건한 근육의 기계적인 특성(강성)을 측정하는 근육 수축 센서를 제안하였다. 근육의 강성을 측정함에 있어 측정 방향이 중요한 기존 힘-거리 관계 기반의 측정 방식 대신 공진주파수-강성 관계를 이용한 능동적인 측정 방법을 제안하였으며, 등척성 근육 수축에 따른 강성변화를 다른 근육 활성도 센서와 비교 평가를 수행하였다.
근육 강성 센서는 압전 소자와 공진 회로를 이용하여 능동적으로 진동을 가하면서 근육의 변화를 측정하도록 설계하였으며, 강성변화에 따른 공진 신호 주파수 및 크기 변화 기반의 두 가지 신호분석 방법 제시하였다. 각각의 방법은 능동 공진 프로브와 근육의 접촉을 이론적으로 접근하여 강성 변화에 따른 압전 센서의 주파수 및 신호 크기 변화를 모델링 하였으며, 근육의 강성과 같은 특성을 보이는 근육 모형(tissue phantom)을 이용하여 제안한 센서의 수학적 모델을 검증하였다.
센서의 성능평가를 위해 근육 수축 힘에 따른 신호 변화 분석 및 상관관계를 근육 기계적 특성에 따라 지수함수 형태로 모델링하였으며, 결과 높은 관관계를 나타내었다. 또한 센서의 반응속도 평가를 위하여 센서별 근육활성화 되는 시점 (activation onset) 비교하였다. 근육의 강성은 근육자체의 고유특성으로 근육의 활성화 입력신호를 바로 측정하는 표면 근전도 신호 기준으로, 뼈 및 인대와 결합으로 기구학적 움직임을 나타내는 시점인 관절 힘 측정 이전에 근육 강성 변화 측정할 수 있었다. 이는 움직임 발생 이전에 움직임 의도를 예측할 수 있음을 의미한다. 기계적 측정 센서의 장점인 의복 위에서 근육 강성 변화 실험을 하였을 때, 의복 임피던스 영향으로 신호는 피부 위에서 보다 감소되었지만, 근육 강성과 높은 상관관계를 갖고 변화하였다. 피로 조건에서의 근육 수축 측정 실험에서는 근육의 입력신호를 측정하는 표면 근전도의 경우 시간에 따라 큰 폭으로 증가하지만, 근육의 기계적 특성인 강성은 변화 폭이 작았다. 이는 피로 상황에서도 근육 강성을 통하여 사람의 움직임 의도를 정확히 측정할 수 있음을 나타낸다. 이상의 결과를 통하여 본 연구를 통해 제안된 센서는 물리적 인간 로봇 상호작용에 적용하여 인체 움직임 예측에 사용될 수 있을 것이다.
