[논문 리뷰] Critical Review of Exoskeleton Technology: State of the art and development of physical and cognitive human-robot interface

Farhad Nazari, Navid Mohajer외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 11. 25.

Stroke Rehabilitation and Recovery인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 외골격에서 신체적 및 인지적 인간-로봇 인터페이스(HRI)를 향상시키기 위한 종합적인 프레임워크를 제안하며, 단일 채널 전기근육전위(EMG) 기반의 의도 예측을 통한 직관적 제어에 초점을 맞춘다. 모델은 단일 EMG 채널을 사용하여 보행 단계를 성공적으로 예측하여, 복잡한 시스템에서의 내재된 부재성과 함께 저전력, 내구성 있는 보조 장치의 잠재력을 보여준다.

ABSTRACT

Exoskeletons and orthoses are wearable mobile systems providing mechanical benefits to the users. Despite significant improvements in the last decades, the technology is not fully mature to be adopted for strenuous and non-programmed tasks. To accommodate this insufficiency, different aspects of this technology need to be analysed and improved. Numerous studies have been trying to address some aspects of exoskeletons, e.g. mechanism design, intent prediction, and control scheme. However, most works have focused on a specific element of design or application without providing a comprehensive review framework. This study aims to analyse and survey the contributing aspects to the improvement and broad adoption of this technology. To address this, after introducing assistive devices and exoskeletons, the main design criteria will be investigated from a physical Human-Robot Interface (HRI) perspective. The study will be further developed by outlining several examples of known assistive devices in different categories. In order to establish an intelligent HRI strategy and enabling intuitive control for users, cognitive HRI will be investigated. Various approaches to this strategy will be reviewed, and a model for intent prediction will be proposed. This model is utilised to predict the gate phase from a single Electromyography (EMG) channel input. The outcomes of modelling show the potential use of single-channel input in low-power assistive devices. Furthermore, the proposed model can provide redundancy in devices with a complex control strategy.

연구 동기 및 목표

• 외골격 기술에 대한 통합된 리뷰 프레임워크가 부족한 점을 해결하기 위해, 특히 인간-로봇 인터페이스(HRI) 설계 측면에서.
• 외골격의 사용성과 성능 향상을 위한 핵심 신체적 HRI 기준을 규명하고 분석하기 위해.
• 직관적이고 실시간 제어를 가능하게 하는 인지적 HRI 전략을 개발하기 위해 의도 예측을 기반으로 한다.
• 저전력 보조 장치에서 보행 단계 예측을 위해 단일 채널 EMG를 사용할 수 있는지의 타당성을 평가하기 위해.
• 복잡한 제어 시스템에서 신뢰성을 향상시키는 확장 가능한 의도 예측 모델을 제안하기 위해.

제안 방법

• 연구는 메커니즘 설계, 제어 전략, HRI 구성 요소에 중점을 두고 기존 외골격 기술에 대한 비판적 검토를 수행한다.
• 표면 전기근육전위(sEMG) 신호를 기반으로 한 의도 예측에 기초한 인지적 HRI 전략을 도입한다.
• 단일 채널 EMG 입력을 사용하여 보행 단계 예측 모델을 훈련하고 검증한다.
• 신호 처리 및 분류 기법을 활용하여 최소한의 생물학적 입력으로부터 보행 주기 단계를 추론한다.
• 일반화성과 내구성을 검증하기 위해 알려진 보조 장치 유형 범주 전반에서 접근법을 테스트한다.
• 복잡한 제어 아키텍처를 가진 시스템에서의 부재성 잠재력을 평가하기 위해 모델을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 외골격 성능 향상과 사용자 적응성 향상을 위해 신체적 HRI 기준을 체계적으로 분석하는 방법은 무엇인가?
• RQ2 외골격 제어에서 정확한 보행 단계 예측을 위해 단일 EMG 채널이 충분한 정보를 제공할 수 있는가?
• RQ3 다중 센서에 의존하지 않고도 직관적이고 실시간 제어를 가능하게 하는 인지적 HRI 전략은 무엇인가?
• RQ4 제안된 의도 예측 모델은 복잡한 제어 시스템에서 신뢰성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 단일 채널 EMG는 저전력 착용형 보조 장치에서 어떤 잠재력을 지닌다?

주요 결과

• 제안된 의도 예측 모델은 단일 EMG 채널만을 사용하여 보행 단계를 성공적으로 식별하여 최소한의 센서 입력의 타당성을 입증한다.
• 단일 채널 EMG 입력은 계산 및 에너지 소모가 감소하므로 저전력 보조 외골격에 강력한 잠재력을 지닌다.
• 복잡한 제어 전략을 가진 시스템에서 모델은 내재된 부재성을 제공하여 센서 장애나 노이즈에 대한 내구성을 향상시킨다.
• 생리적 신호에서 사용자 의도를 예측함으로써 보다 직관적이고 적응형 인간-로봇 상호작용을 가능하게 한다.
• 확장 가능한 생물학적으로 정보를 반영한 제어 모델을 통해 다음 세대 외골격에 인지적 HRI를 통합할 기반을 마련한다.