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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 백윤수
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수23
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소프트 엑소스켈레톤 로봇(Soft exoskeleton robot)은 사람의 신체 구조를 모방하기 위해 유연한 섬유 소재를 사용하고, 이를 케이블 액추에이터(Cable actuator)로 제어하며 착용자의 동작을 보조한다. 이러한 특징은 기존의 외골격 로봇이 가지는 링크 형식의 외골격 구조물을 사용하지 않고도 착용자의 관절에 보조를 위한 토크를 전달할 수 있기에, 사용자에게 가벼운 로봇 무게와 우수한 착용감을 제공해준다. 하지만, 소프트 엑소스켈레톤 로봇의 간접적인 동력 전달 시스템과 케이블 액추에이터의 특성으로 인해 비선형적인 제어 오차가 크게 나타나 보조를 위한 제어를 어렵게 만들며, 이를 해결하기 위해선 제어 오차를 보상할 수 있는 고수준의 제어 시스템을 필요로 한다.
본 연구에서는 제어 오차 보상과 액추에이터 제어, 그리고 의도파악으로 분리되어 구성된 복잡한 제어 시스템을 근전도 신호(EMG Signal)를 이용한 가우시안 프로세스 기반 강화학습(Reinforcement Learning based on Gaussian Process)으로 통합하여, 효율적인 제어 시스템을 구축하고자 하였다. 또한, 반복 학습을 위한 데이터 수집 과정에서 오는 불편함을 줄이기 위해 PID(Proportional Integral Derivative Control) 제어기로 초기 데이터를 수집하여, 기존의 방법보다 적은 학습 횟수에서 적절한 보조 전략을 수립하도록 하였다. 설계된 학습 제어 시스템을 팔꿈치 관절의 운동을 보조하는 소프트 엑소스켈레톤 로봇 장치에 적용하여 실험하였으며, 이를 착용자의 근 활성도 변화를 통해 확인하고 검증하였다.
본 연구에서는 제어 오차 보상과 액추에이터 제어, 그리고 의도파악으로 분리되어 구성된 복잡한 제어 시스템을 근전도 신호(EMG Signal)를 이용한 가우시안 프로세스 기반 강화학습(Reinforcement Learning based on Gaussian Process)으로 통합하여, 효율적인 제어 시스템을 구축하고자 하였다. 또한, 반복 학습을 위한 데이터 수집 과정에서 오는 불편함을 줄이기 위해 PID(Proportional Integral Derivative Control) 제어기로 초기 데이터를 수집하여, 기존의 방법보다 적은 학습 횟수에서 적절한 보조 전략을 수립하도록 하였다. 설계된 학습 제어 시스템을 팔꿈치 관절의 운동을 보조하는 소프트 엑소스켈레톤 로봇 장치에 적용하여 실험하였으며, 이를 착용자의 근 활성도 변화를 통해 확인하고 검증하였다.
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