Robotic devices capable of assisting reduced muscle power and paralyzed human limbs are getting great attention due to the increase of the elderly and physically disabled population. While the technology in terms of hardware systems including exoskeletons, rehabilitation robots, and powered prosthesis have been developed to provide a similar level compared with human movements, extraction of motion intents techniques have been not followed up a level of human. Although sEMG, which is a summed signal from action potentials delivered to muscles, indicates the activation of muscle contraction, time-varying characteristics of sEMG has not been considered in previous studies. The effect of muscle fatigue on sEMG is one of the main concerns in the field of intent extraction using sEMG. This thesis mainly investigates the influence of muscle fatigue on sEMG for estimating muscle force.
This thesis proposes a method that can be used to estimate joint force under fatiguing conditions. First, a fatigue index had been developed to detect how much muscle fatigue increased using a muscle-twitch model. The twitch model, which is an estimate of force by a single spike, was obtained using sEMG features and measured forces. The twitch model was verified to evaluate the feasibility compared with measured twitch forces by electrical stimulation that is a conventional method to investigate muscle-properties. Second, the force estimation performance in non-fatigue and fatigue conditions for finger and elbow flexion contraction was evaluated. The proposed method has been implemented in isometric contraction and angle-varying contraction.
최근 증가하고 있는 고령 및 장애 인구의 퇴화하거나 약화된 운동 능력을 보조하기 위한 방법으로 착용형 로봇 보조 기기 연구가 활발히 진행되고 있다. 보조 기기 개발 기술은 사람의 움직임을 반영하여 자연스러운 동작이 가능한 수준까지 발전하였지만, 사람의 의지를 반영하여 기기를 제어하기 위한 인터페이스 기술은 상대적으로 미흡한 상태이다. 보조 기기를 동작시키기 위한 여러 입력 신호 중에서 표면 근전도 신호는 뇌에서 발생한 운동 명령이 근육에 전달되었을 때 발생하는 활동 전위들의 중첩된 신호를 피부 표면에서 측정하는 방법으로, 다른 생체 신호와 비교했을 때 사람의 근수축 상태를 비침습적으로 측정할 수 있기 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 근전도 신호는 생체 신호이기 때문에 사용자의 상태에 민감하게 변화하는 특성을 가지고 있음에도 불구하고 근전도 신호의 변화를 고려한 사용자의 동작 의도 추정 연구는 수행된 바가 없다.
본 연구에서는 표면 근전도를 이용한 힘 추정에 있어 피로 효과를 고려하여 피로를 정량적으로 추정할 수 있는 모델을 제안하고, 실제로 피로 효과를 보상한 힘 추정 방법을 검증하는 것을 목표로 한다. 첫째, 생리학적 근수축 발현 원리를 기반으로 하여 근육의 기계적 성질을 모사한 twitch model을 이용하여 근육 피로를 추정할 수 있음을 검증하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 방법의 이론적 검증을 수행하였고, 실험적으로 기존의 근육 특성을 측정하기 위한 전기 자극 방법과 비교했을 때 제안하는 방법으로 피로에 의한 동일한 근육 특성 변화를 추정할 수 있음을 확인했다. 둘째, 손가락과 팔꿈치 굽힘 동작시에 발생하는 힘 추정 결과를 이용하여 피로 효과 보상의 효과를 검증했다. 팔꿈치 동작은 제한된 등척성 조건(isometric)이 아니라 팔꿈치 각도가 변화하는 동적 조건(dynamic)에서 피로 발생 전과 후의 twitch model을 특성화한 후 힘 추정 결과를 비교했다.
