Powered exoskeletons for people with complete paraplegia have been controlled based on pre-defined joint reference trajectories. As the target users of such robots may not realize any voluntary movement, the human body is fully constrained and follows the movement of the powered exoskeletal joints. The pre-defined gait pattern, however, may or may not be adequate for every user, because the gait pattern is resulting from complex interactions between the body segments and environment, as well as dynamic characteristics of the body segments. As all the persons and their body segments have different dynamic characteristics, therefore, bespoke adaptation of gait parameters is necessary in order to realize the natural gait motion, which is optimal for each user. In this paper, a baseline gait pattern parametrized with the trunk inclination angle of the user is proposed. Taking the trunk inclination angle into account, the gait pattern is expected to reflect the unique characteristics of the paraplegic walking. Moreover, the gait pattern is adjusted based on the ground contact timing, which is directly related to the adequacy of the gait pattern for the user wearing a robot. The proposed method iteratively calculates an appropriate trunk inclination angle from the information of ground contact timing. In this paper, the derivation of the proposed method and its experimental verification with WalkON Suit, a powered exoskeleton, are introduced.
하반신 완전마비 장애인을 보조하기 위한 능동형 외골격 로봇은 사전 정의된 관절 궤적을 추종하며 제어된다. 이는 사용자가 자발적인 움직임을 구현할 수 없어, 신체를 외골격 다리에 충분히 종속시킨 뒤 로봇이 자체적으로 생성하는 동작을 따라가며 보조가 이뤄져야하기 때문이다. 하지만 사전 정의된 관절 궤적은 다수의 사용자에게 적용될 때 개인의 신체적 특징이나 동적 특성을 개별적으로 고려하는 데 어려움이 있고, 이에 사용자에게 제공되는 보행 궤적이 때때로 적절하지 않게 작용하는 문제가 발생하고 있다. 대부분의 사람들이 서로 다른 특성을 보이는 시점에서, 능동형 외골격 로봇은 관절 궤적을 맞춤형으로 조절하여 각 사용자에 대해 최적화된 보행 동작을 구현할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문은 보행 매개 변수를 자동적으로 조정하는 적응형 보행 궤적 생성론을 제안한다. 본 논문은 하반신 완전마비 장애인을 보조하기 위한 기준 궤적 생성 방법론을 제시한다. 기준 궤적은 상체 기울임 각도를 매개변수로 정의함으로써, 하반신 완전 마비 장애인이 로봇을 운용할 때 나타내는 고유한 특징을 반영하게 된다. 그리고 제시된 보행 궤적은 인간 행동 반복 학습 알고리즘을 통해 자동적으로 조정된다. 인간 행동 반복 학습 알고리즘은 보행 궤적의 적절성과 직접적으로 연관된 변수인 지면 접촉 시점을 관측하고, 이를 바탕으로 사용자에게 알맞은 상체 기울임 각도를 반복적으로 계산해낸다. 마지막으로, 본 논문은 하반신 완전마비 장애인 보조 로봇인 ’워크온슈트’를 활용하여 실험적 검증을 진행한 내용을 소개한다.
