This thesis presents a practical methodology for the estimation of dynamic impedance in human forearm and wrist in order to provide an objective and quantitative measure of abnormal muscle tone and following synergy pattern for the stroke rehabilitation; to provide a quantitative foundation for the robotic therapy of forearm and wrist rotations; to observe the degree of influence of pronation-supination (PS) of the forearm to the global wrist motion.
The proposed method includes the extended usage of the stochastic estimation using the internal model based impedance control (IMBIC) and a gravity compensation scheme, which was developed and used for the experiments with a spatial 3 degree of freedom (DOF) PUMA robot. Before the proposed method was applied to the human forearm and wrist impedance estimation, the stochastic estimation using the IMBIC was validated through the experiments on the spring array and the human arm with a 2 DOF Selective Compliant Assembly Robot Arm (SCARA) robot. Also, the accuracy and reliability of the proposed method were verified by realistic simulation work. After the proposed method with a PUMA robot was validated by conducting preliminary experiments on a mechanical system with a known impedance TFM, the method was finally applied to the estimation of human forearm and wrist impedance. The simulation and preliminary experiment results demonstrated that the proposed method yields accurate and reliable estimations even under substantial frictions: the multiple coherence functions exceeded 0.95 throughout the frequency range investigated. The proposed method has also demonstrated effectiveness in the estimation of human forearm and wrist impedance using conventional robots and the estimated impedance TFM demonstrated reasonable agreement with the results of previous research.
The effect of couplings between PS and FE or RUD on step-tracking wrist rotations was also investigated with the estimated impedance in this thesis. The couplings were as substantial as the couplings between FE and RUD and have a large effect on each other during global wrist rotations. This coupling effect may appear as synergy pattern in the stroke rehabilitation and is important to enhance the rehabilitation. In the clinical practice, however, it is very difficult to quantitatively diagnose this synergy pattern during the manual examination. Thus, the 3 DOF human forearm and wrist impedance estimation presented in this thesis can contribute to enhance the effectiveness of forearm and wrist rehabilitation since this coupling effect is presented numerically through impedance estimation.
본 논문은 사람 전완과 손목 관절 임피던스를 추정하기 위한 방법을 개발하여, 뇌졸중 환자의 재활을 위한 비정상적인 근긴장도와 공동 운동 패턴의 객관적이고, 정량적인 척도를 제공한다는 큰 목적을 가지고 있다. 또한, 정상인의 전완과 손목 관절 임피던스를 측정하여 로봇 재활을 위한 정량적인 기초를 제공하고, 전완의 내전와 외전이 손목의 움직임에 미치는 영향을 관찰하고자 하는 두 가지 목표를 가지고 있다.
세계 보건 기구의 보고에 따르면 뇌졸중은 세계 사망 원인 2위에 해당하는 질병으로 재활 치료가 매우 중요한데, 대부분 재활 치료사가 환자의 근긴장도를 주관적으로 진단하고, 이에 근거하여 재활 치료가 이루어진다. 따라서, 좀 더 정확한 진단과 치료, 평가를 위해서는 객관적이고, 정량적으로 환자의 근긴장도를 측정할 수 있는 방법이 요구된다. 임피던스란 이러한 근긴장도에 해당하는 물리량으로 로봇을 이용하면 객관적이고, 정량적인 측정이 가능하다. 이를 위해 본 논문에서 제안한 방법은 3 자유도 공간 로봇인 PUMA 로봇을 내부 모델 기반 임피던스 제어기(IMBIC)로 제어하여 전완과 손목 관절에 작은 크기의 임의의 섭동을 가하고, 이때 발생되는 반력과 위치 정보를 측정하여 추계학적인 방법으로 임피던스를 추정한다. 또한, 임피던스 추정에 영향을 주는 중력을 보상하기 위한 방법을 포함한다. 공간상의 전완과 손목 관절 임피던스를 추정하기 전에, 평면상에서 스프링 배열과 사람 팔의 임피던스를 추정함으로써 제안한 방법을 검증하였다. 또한, 공간상에서의 시뮬레이션과 스프링 배열을 이용한 실험을 통하여 제안한 방법의 정확도와 신뢰도를 다시 검증한 후, 최종적으로 사람 전완과 손목 관절의 임피던스를 추정하였다. 시뮬레이션과 스프링 배열을 이용한 실험 결과는 큰 비선형 마찰을 갖는 로봇을 가지고도 정확하면서도 높은 신뢰성을 갖는 임피던스 추정 결과를 얻을 수 있음을 입증하였고, 추정된 전완과 손목 관절의 임피던스는 기존의 연구 결과들과도 잘 일치하였다.
추정된 임피던스는 전완과 손목 사이에 큰 커플링이 존재함을 나타내었는데, 손목의 스텝 트랙킹 (step-tracking) 시뮬레이션을 통하여 이 커플링이 손목의 움직임에 실제 큰 영향을 미침을 관찰하였다. 이러한 커플링은 뇌졸중 환자의 재활에 있어서는 전완과 손목의 공동 운동으로 나타나며 이는 재활에 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 하지만, 이러한 공동 운동은 여러 관절의 복합적인 영향으로 나타나므로 임상에서 재활치료사가 이를 정확하게 측정하는 것은 거의 불가능하다. 본 논문에서 제안하고 있는 방법은 임피던스 추정을 통하여 이러한 공동 운동을 정량적으로 진단하는 방법으로 재활 치료에 크게 기여할 것으로 판단된다.
