소프트·웨어러블 로봇 센싱과 보행·관절 상태 인식

Sensing for Soft and Wearable Robots and Recognition of Gait/Joint States

연구 내용

인공근육 구동 소프트·웨어러블 로봇에서 엔코더 기반 측정과 복합강성 센싱을 결합하고, 보행 신호의 궤적 특성을 모델링하여 환경과 상태를 인식하는 연구

인공근육 기반 구동 플랫폼에서 다자유도 동작 동안 필요한 피드백을 확보하기 위해 센싱 구조를 설계합니다. 특히 탄성부와 엔코더를 연동하는 구성을 적용하여 yaw·pitch 각도 측정을 수행하고, 외란 상황에서도 위치 추종이 가능하도록 관절 제어를 구성합니다. 웨어러블 보행에서는 CoP 궤적을 기반으로 Gaussian process regression 모델을 적용하여 보행 환경을 분류하고, 착용 관절의 작업공간을 기구학적 시뮬레이션으로 분석하여 설계 변수를 정량화합니다. 센서 기술과 제어 알고리즘을 함께 다루는 점이 핵심 차별성입니다.

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연구 흐름

2022년에는 pneumatic artificial muscle 구동 2자유도 평면 조인트에서 다중 센싱 문제를 해결하기 위한 엔코더 기반 관절 측정 방법을 제안하였습니다. 이후 2024년에는 CoP 궤적을 Gaussian process regression으로 학습하여 웨어러블 로봇의 보행 환경 인식으로 확장되었습니다. 2025년에는 구동 기구의 작업공간을 분석하여 고관절 워크스페이스 특성을 파악하고, 착용형 로봇의 적용 가능 범위를 근거 기반으로 도출했습니다. 이러한 흐름은 센서-모델-제어의 연계를 통해 웨어러블 로봇의 상태 추정 성능을 높이는 방향으로 이어집니다.

활용 가능성

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

Pneumatic Artificial Muscle 기반 관절 피드백 제어
엔코더 연동 다자유도 각도 추정
복합강성센서 기반 하중 감지
CoP 궤적 기반 보행 환경 분류
보행 재활 로봇의 상태 추정
착용형 관절 작업공간 설계
외란 강건 제어 파라미터 도출
센서 동기화 기반 폐루프 제어
웨어러블 로봇의 안전 범위 설정
보행 데이터 기반 모델 개인화