Humanoid walking robot’s objective is to show human-like motion and motion planning has been also used in lower-limb orthosis. However, most of those robots used motion planning to generate human-like walking trajectory from the experimental data. The trajectory was only output based motion planning like joint angle and angular velocity and required too large case library to generate various walking trajectories. From the experiment, some robots functionalized the data and generated unmeasured trajectory, but this trajectory did not consider physics of the system so there is a disadvantage that it could not have physical meaning. To resolve the limitations of output based motion planning, system based motion planning which could consider dynamics of the system is needed.
The dynamics of human walking can be well described by a spring-loaded inverted pendulum (SLIP) model for various walking conditions. However, the SLIP model only describes the motion of the center of mass (CoM), which combines the torso, swing and stance legs together. Based on the existing SLIP walking model, in this study, we examined whether the swing leg dynamics could also be represented by springy mechanics. Also, we showed that the swing leg stiffness shows a dependence on gait speed, as has been observed in CoM mechanics during walking. The swing leg was modeled as a spring-loaded pendulum hinged at the hip joint, which is under forward motion. The model parameters of the mass were adopted from body parameters and anthropometric tables, whereas the free model parameters for the rest length of the spring and its stiffness were estimated to best match the data for the swing leg joint forces. The elastic restoring force of the swing leg spring could successfully provide the trajectory of the vertical and horizontal hip joint forces with a goodness-of-fit of R2 >0.8. The estimated leg stiffness increased with walking speed and was correlated with the swing frequency. Finally, we did motion planning for springy motion with double pendulum model. By controlling the hip and the knee torques, 2-segment model set in motion planning for swing leg center of mass trajectory from the springy pendulum model. The model could describe the kinematic property and torque trend of each joint during swing phase.
In conclusion, these results suggest that the swing leg also shares the springy dynamics, and the 2-segment control mechanism could be applied to humanoid robots or lower-limb exoskeleton to show the dynamics of the swing leg.
인체 보행은 에너지 측면에서 매우 높은 효율을 가지고 있으며, 이러한 원리를 분석하고 응용하여 보행 로봇 및 인체 보조 로봇에 적용한다면 효율적인 로봇을 제작할 수 있다. 약 40년 전부터 인간의 형태를 모습으로 한 로봇인 휴머노이드 개발 연구가 시작되었다. 휴머노이드와 같이 인체의 움직임을 그대로 모방하는 로봇은 형태뿐 아니라 운동기능을 구현하고 있으며, 현재 이족보행을 위주로 위주로 연구되고 있다. 거의 모든 휴머노이드 로봇은 사람과 유사하게 보행하기 위해 사람같은 궤적를 생성하는 운동계획 사용하고 있으며, 이러한 운동계획은 휴머노이드 로봇 뿐만 아니라 하지 보조기의 관절 궤적을 생성하는데에도 사용되고 있다. 최근에는 간단한 스프링 모델을 제안함으로써 보행의 기본적인 동역학을 재현하므로써 stance leg의 운동계획을 성공적으로 만들어내었다. 반면에, swing leg에는 이러한 동역학적 모델이 존재하지 않아 운동계획을 재현하는데 어려움을 가지고 있다.
본 연구에서는 인체 보행 중 swing leg의 역학적 특성을 재현할 수 있는 간단한 스프링 모델을 제안하였으며, 보행 동역학 특성과 다리 강성과의 관계를 보여줌으로써 swing leg의 동역학적 특성을 고려한 보행 로봇 제작의 가능성을 보여주고자 한다. 제안한 모델을 입증하기 위해 총 8명의 피험자에 대한 보행 실험을 진행하였다. 피험자들은 12m의 보행로 위를 자연스런 걸음 속도와 중간 속도, 가장 빠른 속도 3 가지 속도에 따른 보행 실험을 하였으며, 3 개의 힘판과 6개의 모션 캡쳐 카메라를 이용해서 지면 반력과 운동학적 데이터를 측정하였다. 역동역학을 통해 얻은 골반 관절 힘과 모델 시뮬레이션을 통해 재현한 관절 힘 사이의 오차를 최소화 시키는 다리 강성을 최적화를 통해 구했다. 선행 연구 결과의 경향과 마찬가지로 swing leg 에서도 속도가 증가함에 따라 다리 강성이 증가하였다. 또한, 한발 지지구간의 주기와 시스템의 고유 진동수가 일치하도록 사람이 다리 강성을 선택한다는 사실을 확인할 수 있었다. 이러한 swing leg 모델은 지면에 닿아있는 다리만 설명할 수 있는 기존의 모델을 넘어서 보행 주기 전체를 설명할 수 있게 되었다.
다음으로, 본 연구에서는 진동 운동을 보여주는 swing leg의 역학적 특성을 나타낼 때, 실제 로봇에 적용될 때 어떻게 제어될 수 있는지를 알기 위해 thigh와 shank로 이루어진 2관절 진자 모델을 제안하였다. 모델은 골반과 무릎 관절에서 토크를 작용시키며 PD 컨트롤을 이용하여 swing leg의 스프링 모션 및 역학적인 특성을 재현한다. 골반과 무릎에서 발생하는 토크의 크기는 비슷하지만, 골반 관절에 해당하는 피드백 게인이 높은 것을 확인하였으며, 이는 실제 사람이 무릎보다 골반을 제어하여 swing한다는 것을 의미한다. 이러한 제어 메커니즘은 실제 엉덩이 근육이 유각기에서 가장 많은 영향을 준다는 선행 연구결과를 뒷받침할 수 있다. Control effort를 고려하여 swing leg의 운동학적 및 운동역학적 특성을 모두 설명할 수 있는 2관절 진자 모델의 피드백제어 메커니즘은 swing leg 역학을 재현하는 로봇의 가능성을 보여줄 것이다.
