지능형 대퇴 의족 사용자의 의도 검출을 통한제어 모드 변경 기법에 관한 연구
A Study on the Mode Change Technique of Intelligent Above-Knee Prosthesis Based on User Intention Capture
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초록
최근 다양한 환경에서의 보행과 특정 동작에서 해당 모드를 지원하는 지능형 대퇴 의족이 개발되고 있다. 계단 상행, 하행과 같은 특정 제어는 동작 전 모드를 변경해야하기 때문에 사용자의 의도를 기반으로 제어명령을 구분하는 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 지능형 대퇴 의족 시스템에서 사용자의 의도에 기반하여 다양한 제어명령을 구분할 수 있는 기법을제안한다. 제안하는 기법은 근전도 신호의 보상이 필요하다고 판단되는 경우, 평상시의 근전도 신호의 세기 및 주파수 성분과 압력센서로 추정한 근육의 부피 정도의 상관관계를 이용하여 근전도 신호를 보상하는 것이며 실험을 통해 근피로가 축적되어 있는 상황에도 사용자의 의도를 정확하게 검출하는 것을 확인하였다. 향상된 사용자 의도 검출 기법을 통해 정해진 시간 내 근육의 수축 횟수를 기반으로 5개의 제어모드를 구분할 수 있도록 하였으며 실험 결과 운동 후 근피로로 인해 근신호의 세기가 평시와 다를 경우에도 근신호 보상을 통해 97.5%의 정확도를 갖는 것을 확인하였다.
Abstract
Currently, Intelligent femoral prostheses that support the corresponding mode in walking and specific movements arebeing studied. Certain controls such as upstairs, sitting, and standing require a technique to classify control commandsbased on the user’s intention because the mode must be changed before the operation. Therefore, in this paper, wepropose a technique that can classify various control commands based on the user’s intention in the intelligent thighprosthesis system. If it is determined that the EMG signal needs to be compensated, the proposed technique compensatesthe EMG signal using the correlation between the strength and frequency components of the normal EMG signal and themuscle volume estimated by the pressure sensor. Through the experiment, it was confirmed that the user’s intention wasaccurately detected even in the situation where muscle fatigue was accumulated. Improved intention detection techniquesallow five control modes to be distinguished based on the number of muscle contractions within a given period of time. The results of the experiment confirmed that 97.5% accuracy was achieved through muscle tone compensation even ifthe strength of the muscle signal was different from normal due to muscle fatigue after exercise.
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