표면근전도 기반 하체 외골격 의도 및 보행 제어

Surface EMG-based Lower-Limb Exoskeleton Intention and Gait Control

연구 내용

표면근전도 신호를 전극 위치 변동까지 고려해 분해·추정하고, 순환신경망으로 보행 단계를 인식하여 외골격 제어에 적용하는 연구

하체 외골격에서 인간의 움직임 의도와 동작 단계를 안정적으로 추정하기 위해 표면근전도(sEMG)의 신호 특성을 분석합니다. 전극 위치가 달라질 때 발생하는 신호 변화를 분해 모델로 보정하여 토크 추정 성능을 개선하는 접근을 수행합니다. 또한 지면반력 같은 추가 센서 의존도를 낮추기 위해 sEMG 시계열의 패턴을 순환신경망으로 학습해 보행 단계를 인식합니다. 이러한 방식으로 센서 입력 변동에도 견고한 제어 기반을 확보합니다.

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연구 흐름

초기에는 전극 위치 변동으로 인해 변하는 sEMG 특성을 분해 모델로 해석하고, 별도의 토크 추정 모델 재학습 없이 토크 추정 정확도를 높이는 연구를 수행했습니다. 이후 하체 외골격에서 움직임 의도 인식을 위한 sEMG의 특성과 적용 이슈를 정리하고, 실제 제어 구현 관점에서 신호 활용 방식을 확장했습니다. 최근에는 지면반력 센서 없이도 sEMG 시계열만으로 보행 단계를 추정하는 순환신경망 기반 방법으로 시스템 구조를 단순화하는 방향으로 연구를 이어가고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

하체 외골격의 근전도 기반 제어기
보행 단계 인식 모듈
근전도 전극 위치 변동 보정 알고리즘
근피로 반영 적응 제어
저지연 움직임 의도 인식
착용형 생체신호 전처리 파이프라인
재활 보행 트레이닝 소프트웨어
EMG 기반 사용자-로봇 인터페이스
근력·토크 추정 기반 보조기 제어
다중채널 sEMG 센서 융합 설계