During lower limb exoskeleton (LLE)-assisted gait, paraplegic patients maintain balance by using supporting crutches against the ground. However, the use of crutches leads to extra energy expenditure for the LLE wearer, and a positive correlation has been found between mean crutch supporting force and oxygen consumption during LLE-assisted gait. In this thesis, I aimed to find an optimized robot joint trajectory to reduce the use of crutches by constructing a human—robot integrated simulation environment for human behavior during the LLE-assisted gait, represented by upper limb and crutch motion. The robot joint trajectory was parameterized using interpolating polynomials passing certain interpolating points, and an optimization problem was formulated to find the interpolating points that reduce the crutch support force in the constructed simulation environment. The optimized robot joint trajectory was found by solving the optimization problem using a genetic algorithm, and through simulation, the proposed optimized robot joint trajectory was found to decrease mean crutch supporting force by 4.5 N compared to the existing robot joint trajectory. From the optimized trajectory, I found that pushing the ground harder with faster ankle joint velocity at the initial swing can reduce the mean crutch supporting force.
하지 외골격 로봇을 착용하고 보행하는 하지 마비 장애인은 양손에 크러치를 파지하고 땅을 지지함으로써 보행 중 균형을 유지한다. 하지만 이러한 크러치의 사용은 로봇 착용자에 대한 추가적인 에너지 소모요인으로 작용하며 로봇 보행 중 크러치로 땅을 지지하는 힘의 평균값과 산소소모량은 양의 상관관계가 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 착용자의 크러치 사용을 줄여줄 수 있는 최적화된 하지 외골격 로봇의 관절 궤적을 찾는 것을 목표로 한다. 이를 위해 인체-로봇 통합 시뮬레이션 환경을 구축한 후 로봇 보행 중 사람의 상지 및 크러치 움직임으로 대표될 수 있는 사람의 동작 의도를 시뮬레이션 환경에 구현하였다. 로봇의 관절 궤적은 특정 보간점을 지나는 보간 다항식을 이용해 파라미터화 하였으며 구현된 시뮬레이션 환경에서 크러치로 땅을 지지하는 힘을 줄이는 것을 목표로하는 보간점에 대한 최적화 문제를 만들었다. 최적 관절 궤적은 유전알고리즘을 이용해 최적화 문제를 풀어 도출하였으며 제안된 관절 궤적은 기존의 관절 궤적보다 평균적으로 4.5N의 크러치 지지력 감소 효과가 있음을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 제안된 최적 관절 궤적으로부터 초기 유각기 에서 발목관절을 더 빠르게 회전시킴으로써 땅을 더욱 세게 밀어주는 방법이 보행 중 크러치로 땅을 지지하는 힘의 평균값을 감소시킬 수 있는 방법임을 발견하였다.
