[논문 리뷰] Lower-limb kinematics and kinetics during continuously varying human locomotion

Emma Reznick, Kyle Embry외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 08. 27.

Prosthetics and Rehabilitation Robotics참고 문헌 36인용 수 142

한 줄 요약

이 논문은 보행 속도 및 경사, 달리기, 계단 오르내림, 활동 간 전이를 포함한 연속적인 운동 조건에서 수행한 10명의 정상 신체 참여자로부터 하지의 운동역학 및 운동역학 데이터를 종합적으로 제공한다. Vicon 동작 캡처 및 인스트루멘티드 트레드밀을 통해 수집된 데이터는 로봇 보조기구 및 외골격의 제어 향상을 위한 인간 보행의 연속적 모델링을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Human locomotion involves continuously variable activities including walking, running, and stair climbing over a range of speeds and inclinations as well as sit-stand, walk-run, and walk-stairs transitions. Understanding the kinematics and kinetics of the lower limbs during continuously varying locomotion is fundamental to developing robotic prostheses and exoskeletons that assist in community ambulation. However, available datasets on human locomotion neglect transitions between activities and/or continuous variations in speed and inclination during these activities. This data paper reports a new dataset that includes the lower-limb kinematics and kinetics of ten able-bodied participants walking at multiple inclines ($\pm$ 0, 5, 10 $^{\circ}$) and speeds (0.8, 1, 1.2 m/s), running at multiple speeds (1.8, 2, 2.2, 2.4 m/s), walking and running with constant acceleration ($\pm$ 0.2, 0.5 $ ext{m/s^2}$), and stair ascent/descent with multiple stair inclines (20, 25, 30, 35 $^{\circ}$). This dataset also includes sit-stand transitions, walk-run transitions, and walk-stairs transitions. Data were recorded by a Vicon motion capture system and, for applicable tasks, a Bertec instrumented treadmill.

연구 동기 및 목표

• 보행, 달리기, 계단 오르내림, 앉기-일어나기 활동 간 전이를 포함한 종합적이고 연속적인 인간 운동 데이터의 부족을 해소하기 위해.
• 기존 데이터셋이 정적 상태 작업에 국한되어 있으며 이산적인 속도 및 경사 조건에만 초점이 맞춰져 있는 한계를 극복하기 위해.
• 다양한 운동 모드 간 관절 운동역학 및 운동역학의 연속적 모델링을 지원하기 위한 통합적이고 고해상도 데이터셋을 제공하기 위해.
• 실생활의 비정적 상태 운동을 다룰 수 있는 적응형 제어 시스템 개발을 가능하게 하기 위해.
• 표준화된 시간 정규화된 스트라이드 데이터를 통해 참가자 간 비교 모델링 및 제어 전략의 개인화를 촉진하기 위해.

제안 방법

• 보행 분석을 위한 Plug-in Gait 및 맞춤형 마커 세트를 사용하여 Vicon 시스템을 활용해 3차원 운동 캡처 데이터를 수집하여 세그먼트 추적의 정확성을 확보하였다.
• 역역학을 통해 관절 운동역학을 계산하기 위해 트레드밀 기반 작업 중에 힘판 및 트레드밀 데이터를 기록하였다.
• 자체 개발한 MATLAB 파이프라인을 통해 시험을 개별 스트라이드로 분할하고, 힘판(트레드밀) 또는 수동 레이블링(계단)을 이용해 발끝 착지 시점을 탐지하며, 스트라이드를 150점으로 시간 정규화하였다.
• 노이즈를 줄이면서도 운동역학적 특성을 유지하기 위해 4차 Butterworth 저역통과 필터링(6 Hz 커파) 및 Woltring 스무딩(스무딩 파rameter 20)을 적용하였다.
• 마커 校정 중 대칭성 및 운동 범위 확인을 통해 데이터 품질을 확보하고 보행 비대칭성을 최소화하였다.
• 이상치 탐지(3× 중앙절대편차), 비주기성 또는 데이터 누락 기준으로 트레드밀 스트라이드의 8.3%와 계단 스트라이드의 7.2%를 제거하여 데이터 무결성을 확보하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 보행 속도(0.8–1.2 m/s), 경사(±10°), 달리기 속도(1.8–2.4 m/s) 변화에 따라 하지 관절 운동역학 및 운동역학이 어떻게 연속적으로 변화하는가?
• RQ2 보행-달리기, 보행-계단, 앉기-일어나기 전이와 같은 다양한 운동 모드 간 전이 시 관절 운동 및 힘의 특징적인 패턴은 무엇인가?
• RQ3 이 데이터셋을 기반으로 학습된 연속적 운동역학 모델이 이산적인 운동 작업 간을 얼마나 정확하게 내삽할 수 있는가?
• RQ4 일정 가속/감속 보행 및 달리기 중 관절 모멘트와 골반 경사가 어떻게 변화하는가?
• RQ5 이 데이터셋은 실생활 보행에서 다양한 조건을 일반화하는 데 기여할 수 있는 적응형 제어 시스템 개발을 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 모든 운동 모드에서 참가자당 평균 2006개의 스트라이드가 포함되어 있으며, 데이터 품질 문제로 인해 트레드밀 스트라이드의 8.3%와 계단 스트라이드의 7.2%가 제외되었다.
• 속도(0.8–2.4 m/s), 경사(±10°), 계단 경사(20°–35°) 변화 및 전이를 포함한 연속적인 변화에서 관절 운동역학 및 운동역학이 성공적으로 측정되었다.
• 골반 기울기, 고관절, 무릎 및 발목 관절 각도가 고시간 해상도로 기록되어 보행 역학의 세부 분석이 가능했다.
• 역역학 및 힘판 데이터를 활용해 트레드밀 기반 작업의 관절 모멘트를 계산하여 완전한 운동역학 프로파일을 확보하였다.
• 이 데이터셋은 푸리에 기반 또는 기저 함수 보간을 통해 보행의 연속적 모델링을 지원하여 유한 상태 기반 접근보다 더 부드러운 전이를 가능하게 하였다.
• 자체 개발한 MATLAB 파이프라인을 통해 150점 시간 정규화 스트라이드의 자동 분석, 정규화, 품질 제어가 가능해 참가자 및 작업 간 일관성이 확보되었다.