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KR102503910B1 - 기립 보조 방법 및 장치 - Google Patents

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KR102503910B1
KR102503910B1 KR1020150156615A KR20150156615A KR102503910B1 KR 102503910 B1 KR102503910 B1 KR 102503910B1 KR 1020150156615 A KR1020150156615 A KR 1020150156615A KR 20150156615 A KR20150156615 A KR 20150156615A KR 102503910 B1 KR102503910 B1 KR 102503910B1
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KR
South Korea
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user
standing
torque
operating state
stand
Prior art date
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KR1020150156615A
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Inventor
김경록
Original Assignee
삼성전자주식회사
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Publication date
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Priority to EP20186737.1A priority patent/EP3753542B1/en
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Priority to JP2016154405A priority patent/JP6884526B2/ja
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Abstract

사용자의 기립을 보조하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 기립 보조 방법 및 장치는 사용자의 신체 부위에 가해지는 압력을 측정하고, 측정된 압력에 대응하는 토크에 관한 정보를 획득하고, 토크에 관한 정보에 기반하여 사용자의 신체에 기립 보조력을 제공한다.

Description

기립 보조 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS OF STANDING ASSISTANCE}
아래의 실시예들은 기립을 보조하기 위한 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 신체 부위에 가해지는 압력에 기반하여 기립을 위한 보조력을 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 고령화 사회가 심화되면서 관절에 문제가 있어서, 이에 대한 고통과 불편을 호소하는 사람들이 증가하고 있다. 이에 따라 관절이 불편한 노인이나 환자들이 보행 및 기립을 원활하게 할 수 있는 근력 보조 장치에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 군사용 등의 목적으로 인체의 근력을 강화시키기 위한 근력 보조 장치들이 개발되고 있다.
미국 특허출원공개공보 US2015/0088269는 착용형 로봇을 개시하고 있다. 개시된 착용형 로봇은 착용자의 무릎 부위에 가해진 압력을 검출하여 착용자의 일어서는 동작 의도를 감지하고, 감지된 착용자의 일어서는 동작 의도에 해당하는 근력 보조를 전개할 수 있다.
일 측면에 따른, 기립 보조 방법은 사용자의 신체 부위에 가해지는 압력을 측정하는 단계, 상기 측정된 압력에 대응하는 토크에 관한 정보를 획득하는 단계 및 상기 토크에 관한 정보에 기반하여 상기 사용자의 신체에 기립 보조력을 제공하는 단계를 포함한다.
상기 신체 부위는 무릎일 수 있다.
상기 무릎에 가해지는 압력은 상기 사용자의 손에 의해 가해질 수 있다.
상기 기립 보조 방법은 상기 사용자의 동작 상태를 판단하는 단계를 더 포함하고, 상기 토크에 관한 정보를 획득하는 단계는 상기 동작 상태가 일어서는 상태인 경우 수행될 수 있다.
상기 동작 상태를 판단하는 단계는 상기 사용자의 하나 이상의 관절 각도들을 측정하는 단계를 포함하고, 상기 동작 상태를 판단하는 단계는 상기 하나 이상의 관절 각도들에 기반하여 상기 동작 상태를 판단할 수 있다.
상기 하나 이상의 관절 각도들은 상기 사용자의 왼쪽 고관절의 각도 및 오른쪽 고관절의 각도를 포함할 수 있다.
상기 하나 이상의 관절 각도들은 상기 사용자의 왼쪽 무릎 관절의 각도 및 오른쪽 무릎 관절의 각도를 포함할 수 있다.
상기 하나 이상의 관절 각도들은 상기 사용자의 왼쪽 발목 관절의 각도 및 오른쪽 발목 관절의 각도를 포함할 수 있다.
상기 동작 상태를 판단하는 단계는 상기 사용자의 상체 움직임을 센싱하는 단계 및 상기 센싱된 상체 움직임에 기반하여 상기 동작 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 센싱하는 단계는 관성 측정 장치(Inertial measurement unit)를 이용하여 상기 상체 움직임을 센싱하는 단계일 수 있다.
상기 동작 상태를 판단하는 단계는, 상기 사용자의 하나 이상의 관절 각도들을 측정하는 단계, 상기 사용자의 상체 움직임을 센싱하는 단계, 상기 하나 이상의 관절 각도들 및 상기 상체 움직임에 기반하여 상기 사용자의 다리의 회전 정보를 추정하는 단계 및 상기 회전 정보에 기반하여 상기 동작 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 회전 정보에 기반하여 상기 동작 상태를 판단하는 단계는 미리 설정된 복수의 동작 상태들 중 상기 추정된 회전 정보에 대응하는 동작 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 미리 설정된 복수의 동작 상태들은 서있는 상태, 앉아 있는 상태, 일어서는 상태 및 앉는 상태를 포함할 수 있다.
상기 동작 상태를 판단하는 단계는 미리 설정된 복수의 동작 상태들 중 상기 사용자의 하나 이상의 관절 각도들에 대응하는 동작 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 기립 보조 방법은 상기 획득된 토크에 관한 정보의 패턴을 저장하는 단계 및 상기 저장된 토크에 관한 정보의 패턴에 기반하여 상기 사용자의 기립 패턴을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 기립 보조 방법은 상기 사용자의 상기 동작 상태를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 보조력을 제공하는 단계는 상기 기립 패턴이 생성되어 있는 경우 상기 기립 패턴에 대응하는 제2 토크에 관한 정보를 구동 장치에 설정하는 단계 및 상기 제2 토크에 관한 정보에 기반하여 상기 사용자의 신체에 보조력을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보조력을 제공하는 단계는 상기 판단된 동작 상태가 일어서는 상태인 경우 수행될 수 있다.
상기 사용자의 기립 패턴을 생성하는 단계는 추가적인 하나 이상의 토크에 관한 정보의 패턴들에 기반하여 상기 기립 패턴을 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일 측면에 따른, 기립 보조 장치는 사용자의 신체 부위에 가해지는 압력을 측정하는 압력 센서, 상기 측정된 압력에 대응하는 토크에 관한 정보를 획득하는 프로세서 및 상기 토크에 관한 정보에 기반하여 상기 사용자의 신체에 기립 보조력을 제공하는 구동 장치를 포함한다.
상기 압력 센서는 상기 사용자의 무릎에 가해지는 압력을 측정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 사용자의 동작 상태를 판단하고, 상기 동작 상태가 일어서는 상태인 경우 상기 토크에 관한 정보를 획득할 수 있다.
상기 기립 보조 장치는 상기 사용자의 상체 움직임을 센싱하는 관성 측정 장치(Inertial measurement unit)를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 센싱된 상체 움직임에 기반하여 상기 동작 상태를 판단할 수 있다.
상기 기립 보조 장치는 상기 사용자의 하나 이상의 관절 각도들을 측정하는 하나 이상의 관절 각도 센서들 및 상기 사용자의 상체 움직임을 센싱하는 관성 측정 장치를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 관절 각도들 및 상기 상체 움직임에 기반하여 상기 사용자의 다리의 회전 정보를 추정하고, 상기 회전 정보에 기반하여 상기 동작 상태를 판단할 수 있다.
상기 기립 보조 장치는 상기 획득된 토크에 관한 정보의 패턴을 저장하는 저장부를 더 포함할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 사용자의 동작 상태를 판단하고, 상기 판단된 동작 상태가 일어서는 상태인 경우 및 상기 기립 패턴이 생성되어 있는 경우 상기 기립 패턴에 대응하는 제2 토크에 관한 정보를 구동 장치에 설정하고, 상기 구동 장치는 상기 제2 토크에 관한 정보에 기반하여 상기 사용자의 신체에 보조력을 제공할 수 있다.
도 1 및 2는 일 예에 따른 보행 보조 장치를 도시한다.
도 3은 일 예에 따른 일어서는 동작을 도시한다.
도 4는 일 실시예에 따른 기립 보조 장치의 구성도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 기립 보조 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 예에 따른 압력 센서가 부착된 위치를 도시한다.
도 7은 일 예에 따른 제공되는 보조력을 도시한다.
도 8은 일 예에 따른 기립 패턴을 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 예에 따른 생성된 기립 패턴을 도시한다.
도 10은 다른 일 예에 따른 생성된 기립 패턴을 도시한다.
도 11은 일 예에 따른 동작 상태가 일어서는 상태인지 여부를 판단하는 방법의 흐름도이다.
도 12는 일 예에 따른 사용자의 동작 상태를 판단하는 방법의 흐름도이다.
도 13은 일 예에 따른 사용자의 관절 각도를 도시한다.
도 14는 일 예에 따른 동작 이벤트를 사용자의 오른쪽 다리의 회전 각속도 및 왼쪽 다리의 회전 각속도에 따라 구분한 그래프이다.
도 15는 일 예에 따른 동작 이벤트를 단순화한 모델을 도시한다.
도 16는 일 예에 따른 복수의 동작 상태들에 대한 천이를 도시한다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
<보행 보조 장치의 개요>
도 1 및 2는 일 예에 따른 보행 보조 장치를 도시한다.
도 1을 참조하면, 보행 보조 장치(100)는 사용자에게 장착되어 사용자의 보행을 보조하는 웨어러블 장치(wearable device)일 수 있다. 도 1은 힙 타입(hip-type)의 보행 보조 장치를 도시하고 있으나, 보행 보조 장치의 타입은 힙 타입에 제한되는 것은 아니며, 하지 일부를 지원하는 형태, 무릎까지 지원하는 형태, 발목까지 지원하는 형태 및 하지 전체를 지원하는 형태 중 어느 하나일 수 있다.
도 1의 실시예에 따르면, 보행 보조 장치(100)는 구동부(110), 센서부(120), 관성 (Inertial Measurement Unit; IMU) 센서(130) 및 제어부(140)를 포함한다.
구동부(110)는 사용자의 고관절(hip joint)을 구동시킬 수 있다. 예를 들어, 구동부(110)는 사용자의 오른쪽 힙 및/또는 왼쪽 힙 부분에 위치할 수 있고, 회전 토크를 발생시킬 수 있는 모터를 포함할 수 있다.
센서부(120)는 보행 시 사용자의 고관절의 각도를 측정할 수 있다. 센서부(120)에서 센싱되는 고관절의 각도에 대한 정보는 오른쪽 고관절의 각도, 왼쪽 고관절의 각도, 양쪽 고관절 각도들 간의 차이 및 고관절 운동 방향을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서부(120)는 구동부(110) 내에 위치할 수 있으며, 포텐셔미터를 포함할 수 있다. 포텐셔미터는 사용자의 보행 동작에 따른 R 축, L 축 관절 각도 및 R 축, L 축 관절 각속도를 센싱할 수 있다.
관성 센서(130)는 보행 시 가속도 정보와 자세 정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, 관성 센서(130)는 사용자의 보행 동작에 따른 x 축, y 축, z 축 가속도 및 x 축, y 축, z 축 각속도를 각각 센싱할 수 있다. 보행 보조 장치(100)는 관성 센서(130)에서 측정된 가속도 정보에 기반하여 사용자의 발이 착지하는 지점을 검출할 수 있다.
보행 보조 장치(100)는 앞서 설명한 센서부(120) 및 관성 센서(130) 이외에, 보행 동작에 따른 사용자의 운동량 또는 생체 신호 등의 변화를 센싱할 수 있는 다른 센서(예를 들어, 근전도 센서(ElectroMyoGram sensor; EMG sensor))를 포함할 수 있다.
제어부(140)는 구동부(110)가 사용자의 보행을 돕기 위한 보조력을 출력하도록, 구동부(110)를 제어할 수 있다. 제어부(140)는 토크가 발생하도록 구동부(110)를 제어하는 제어 신호를 출력할 수 있으며, 제어부(140)가 출력한 제어 신호에 기반하여 구동부(110)는 토크를 발생시킬 수 있다. 토크는 외부에 의해 설정될 수도 있고, 제어부(140)에 의해 설정될 수도 있다.
전술된 보행 보조 장치(100)는 사용자의 보행을 보조하는 기능 이외에, 사용자의 동작 상태를 판단하여 추가적인 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 보행 보조 장치(100)는 사용자의 기립(standing)을 보조하는 기능을 제공할 수 있다. 아래 도 3 내지 도 16을 참조하여 보행 보조 장치(100)가 사용자의 기립을 보조하는 방법이 설명된다.
< 기립 보조 방법의 개요>
도 3은 일 예에 따른 일어서는 동작을 도시한다.
사람이 앉아 있는 상태에서 일어서기 위해서는 무게 중심을 발 끝쪽으로 이동시킨 후, 허리를 펴야한다. 허리 근육의 근력이 부족한 사람에게는 허리를 펴는 동작이 어려울 수 있고, 이런 경우, 팔 근육이 보조력으로 이용되기도 한다. 예를 들어, 사람은 일어설 때 손으로 무릎을 짚고, 팔을 펴면서 발생하는 지지력을 이용하여 허리를 펴기도 한다.
기립 보조를 위한 장치에 이러한 메커니즘이 적용될 수 있다. 예를 들어, 기립 보조를 위한 장치는 사용자의 무릎 부위에 압력이 가해지는 경우, 허리를 펴는 동작을 보조하는 보조력을 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 무릎에 가하는 압력을 조절함으로써 출력되는 보조력을 조절할 수 있다. 아래 도 4 내지 도 16를 참조하여 기립을 보조하는 방법이 상세히 설명된다.
도 4는 일 실시예에 따른 기립 보조 장치의 구성도이다.
기립 보조 장치(400)는 전술된 보행 보조 장치(100)일 수 있으며, 사용자의 기립을 보조하는 기능 이외에 보행을 보조하는 보조력을 사용자에게 제공할 수 있다. 다른 예로, 기립 보조 장치(400)는 사용자의 기립을 보조하는 보조력만을 출력하는 단독(stand-alone) 장치로 사용될 수도 있다.
기립 보조 장치(400)는 통신부(410), 프로세서(420), 구동 장치(430), 저장부(440), 압력 센서(450), 관절 각도 센서(460), 관성 측정 장치(Inertial measurement unit; IMU)(470)를 포함한다.
통신부(410)는 프로세서(420), 저장부(440), 압력 센서(450), 관절 각도 센서(460) 및 IMU(470)와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다. 통신부(410)는 외부의 다른 장치와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다.
프로세서(420)는 통신부(410)가 수신한 데이터 및 저장부(440)에 저장된 데이터를 처리할 수 있다. 프로세서(420)는 보조력에 관한 정보를 구동 장치(430)에 전송할 수 있다. 프로세서(420)는 전술된 도 1의 제어부(140)에 대응될 수 있다.
구동 장치(430)는 보조력에 관한 정보에 기반하여 보조력을 출력할 수 있다. 구동 장치(430)는 전술된 도 1의 구동부(110)에 대응될 수 있다.
저장부(440)는 통신부(410)가 수신한 데이터 및 프로세서(420)가 처리한 데이터를 저장할 수 있다.
압력 센서(450)는 센서에 가해지는 압력을 측정할 수 있다. 압력 센서(450)는 기립 보조 장치(400)와 물리적으로 분리될 수 있다. 예를 들어, 압력 센서(450)는 무선 통신 방식(예를 들어, 블루투스(Bluetooth))을 이용하여 통신부(410)와 통신할 수 있다.
관절 각도 센서(460)는 사용자의 관절의 각도를 측정할 수 있다.
IMU(470)는 측정하고자 하는 물체의 방위 변화를 측정할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 기립 보조 방법의 흐름도이다.
단계(510)에서, 압력 센서(450)는 사용자의 신체 부위의 일부에 가해지는 압력을 측정할 수 있다. 압력 센서(450)는 사용자의 신체 부위, 예를 들어, 무릎, 대퇴(thigh) 또는 손바닥에 위치할 수 있다. 도 6을 참조하면, 압력 센서(630)는 기립 보조 장치의 무릎 부근에 장착되어 사용자가 손으로 무릎에 가하는 압력을 측정할 수 있다. 사용자의 신체 부위 이외의 위치에 압력 센서(450)가 장착되는 것도 가능하다. 예를 들어, 압력 센서(450)는 지팡이의 손잡이 부분에 위치하여 사용자가 손에 쥐고 압력을 가하면, 가해진 압력의 크기를 측정할 수도 있다. 압력 센서(450)는 압력이 가해지는 시간 동안의 변화를 측정할 수 있다.
단계(520)에서, 프로세서(420)는 측정된 압력에 대응하는 토크에 관한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(420)는 미리 설정된 상수에 기반하여, 기립 보조를 위한 토크를 계산할 수 있다. 미리 설정된 상수는, 미리 정해진 캘리브레이션(calibration) 과정을 거쳐 사용자에 따라 다르게 설정될 수 있으며, 계산된 토크는 측정된 압력에 비례할 수 있다.
단계(530)에서, 구동 장치(430)는 토크에 관한 정보에 기반하여 사용자의 신체에 보조력을 제공할 수 있다. 예를 들어, 구동 장치(430)는 모터를 이용하여 계산된 토크를 출력함으로써 보조력을 제공할 수 있다. 구동 장치(430)는 사용자의 고관절에 위치한 모터일 수 있고, 사용자의 허리 및 다리 사이를 벌리는 방향으로 보조력을 제공할 수 있다. 도 6을 참조하면, 구동 장치(650)는 기립 보조 장치의 허리 지지부(640) 및 허벅지 착용부(610)를 벌리는 방향으로 토크를 출력할 수 있다.
도 7은 일 예에 따른 제공되는 보조력을 도시한다.
도 7의 제1 그래프(710)는 압력 센서가 측정한 압력을 힘으로 나타내고, 제2 그래프(720)는 구동 장치가 출력한 토크를 힘으로 나타낸다. 제3 그래프(730)는 다리에 작용하는 힘을 나타낸다.
도 7의 y 축은 힘의 크기를 표시하고 있으며, 토크의 크기에 대응하는 힘의 크기로 이해될 수도 있다. 또한, y 축은 압력의 크기에 대응하는 힘의 크기로도 이해될 수 있다.
토크는 아래의 [수학식 1]을 이용하여 계산될 수 있다.
Figure 112015108785908-pat00001
[수학식 1]에서, FWadToLeg는 출력할 토크의 값이고, k는 미리 설정된 상수이고, FHandToLeg는 측정한 압력을 의미한다. [수학식 1]에 따르면, FWadToLeg는 FHandToLeg에 비례하지만, 계산된 값이 미리 설정된 값(Fwad _max)을 초과하는 경우에는 미리 설정된 값으로 계산될 수 있다.
다리에 작용하는 힘은 아래의 [수학식 2]를 이용하여 계산될 수 있다.
Figure 112015108785908-pat00002
사용자에게 최종적으로 제공되는 보조력(FLeg)은 사용자가 무릎에 가한 압력(FHandToLeg) 및 기립 보조 장치(400)가 제공한 토크(FWadToLeg)의 합일 수 있다.
도 8은 일 예에 따른 기립 패턴을 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 5를 참조하여 전술된 기립 보조 방법은 아래의 단계들(810 및 820)을 더 포함할 수 있다. 기립 패턴은 기립 보조 장치(400)가 이전에 계산 또는 출력했던 기립 보조 토크에 기반하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 기립 보조 장치(400)를 통해 기립 보조 토크를 제공받은 횟수가 총 5회인 경우, 기립 보조 장치(400)는 계산 또는 출력된 5개의 기립 보조 토크를 분석하여 상기의 사용자의 기립 패턴을 생성할 수 있다. 기립 보조 장치(400)는 사용자가 선택하는 동작 모드에 따라, 사용자가 신체에 가하는 압력을 측정하지 않더라도 기립 패턴을 이용하여 기립 보조 토크를 출력할 수 있다.
단계(810)에서, 프로세서(420)는 전술된 단계(520)에서 획득된 토크를 저장부(440)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(420)는 시간의 흐름에 따른 계산된 토크의 변화를 나타내는 토크 패턴을 저장할 수 있다. 프로세서(420)는 획득될 때마다 토크 패턴을 저장할 수도 있고, 일정한 횟수 까지만(예를 들어, 5회) 토크 패턴을 저장할 수도 있다.
단계(820)에서, 프로세서(420)는 저장된 토크 패턴들에 기반하여 기립 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(420)는 토크 패턴들과 오차가 가장 적도록 기립 패턴을 생성할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(420)는 토크 패턴들에 기반하여 최대 토크, 토크의 증가 경사 및 토크의 감소 경사를 결정하고, 결정된 최대 토크, 토크의 증가 경사 및 토크의 감소 경사에 기반하여 기립 패턴을 생성할 수 있다.
기립 패턴이 생성된 이후, 저장부(440)에 추가적인 토크 패턴들이 저장될 수 있다. 추가적인 토크 패턴들이 저장되는 경우, 프로세서(420)는 추가적인 토크 패턴들의 특성이 반영되도록 기립 패턴을 조정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(420)는 기존의 토크 패턴들 및 추가적인 토크 패턴들에 기반하여 기립 패턴을 다시 생성할 수 있다.
단계들(810 및 820)는 전술된 단계(530)와 병렬적으로 수행될 수 있다.
기립 패턴은 압력이 측정되지 않는 경우에도 기립 보조 장치(400)의 동작 상태가 일어서는 상태로 판단된 경우 사용자에게 보조력을 제공하기 위해 이용될 수 있다. 동작 상태를 판단하는 방법에 대해서는, 도 11 내지 16을 참조하여 상세히 설명한다.
도 9는 일 예에 따른 생성된 기립 패턴을 도시한다.
프로세서(420)는 토크 패턴들(901 내지 905)을 획득할 수 있다. 토크 패턴들(901 내지 905)은 압력이 측정되는 시간 동안 계산되는 토크의 변화를 나타낼 수 있다.
프로세서(420)는 토크 패턴들(901 내지 905)을 대표할 수 있는 기립 패턴(910)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(420)는 패턴들의 지속 시간의 평균을 계산하고, 각 시각의 평균 토크를 계산할 수 있다. 프로세서(420)는 계산된 지속 시간의 평균 및 각 시각의 평균 토크에 기반하여 기립 패턴(910)을 생성할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(420)는 토크 패턴들(901 내지 905)과 오차가 가장 적도록 기립 패턴(910)을 생성할 수 있다.
도 10은 다른 일 예에 따른 생성된 기립 패턴을 도시한다.
일 측면에 따르면, 프로세서(420)는 토크 패턴들(901 내지 905)에 기반하여 최대 토크, 최대 토크의 유지 기간, 토크의 증가 경사 및 토크의 감소 경사를 결정할 수 있다. 프로세서(420)는 결정된 최대 토크, 토크의 증가 경사 및 토크의 감소 경사에 기반하여 기립 패턴(1010)을 생성할 수 있다.
프로세서(420)는 토크 패턴들(901 내지 905)의 특성을 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(420)는 토크의 증가율, 최대 토크, 최대 토크의 유지 기간 및 토크의 감소율을 계산할 수 있다. 프로세서(420)는 토크의 증가율에 기반하여 토크의 증가 경사를 결정하고, 토크의 감소율에 기반하여 토크의 감소 경사를 결정할 수 있다. 프로세서(420)는 최대 토크, 최대 토크의 유지 기간, 토크의 증가 경사 및 토크의 감소 경사에 기반하여 기립 패턴(1010)을 생성할 수 있다.
도 11은 일 예에 따른 동작 상태가 일어서는 상태인지 여부를 판단하는 방법의 흐름도이다.
아래의 단계들(1110 내지 1120)은 전술된 단계(510)와 병렬적으로 수행될 수 있다.
단계(1110)에서, 프로세서(420)는 사용자 또는 기립 보조 장치(400)의 동작 상태를 판단할 수 있다. 기립 보조 장치(400)의 동작 상태는 사용자의 움직임이 반영된 것이기 때문에, 사용자의 동작 상태는 기립 보조 장치(400)의 동작 상태와 동일한 것으로 이해될 수 있다.
일 측면에 따르면, 저장부(440)에는 복수의 동작 상태들이 저장되어 있을 수 있다. 프로세서(420)는 측정된 값들에 기반하여 현재의 동작이 복수의 동작 상태들 중 어떠한 동작 상태에 있는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(420)는 유한 상태 기계(Finite State Machine; FSM)를 이용하여 동작 상태를 판단할 수 있다. 사용자의 동작 상태를 판단하는 방법에 대해서는, 아래 도 12를 참조하여 상세히 설명한다.
단계(1120)에서, 프로세서(420)는 판단된 동작 상태가 일어서는 상태인지 여부를 판단할 수 있다. 동작 상태가 일어서는 상태인 경우, 전술된 단계(520)가 수행될 수 있다. 다시 말해, 일어서는 상태는 단계(520)가 수행되기 위한 조건일 수 있다. 예를 들어, 압력이 측정되는 경우에도, 동작 상태가 일어서는 상태가 아니라면 단계(520)가 수행되지 않을 수 있다.
판단된 동작 상태가 일어서는 상태가 아닌 경우, 기립 보조 장치(400)는 동작을 종료할 수 있다. 기립 보조 장치(400)가 기립 보조 기능 이외에(예를 들어, 보행 보조 기능) 추가적인 기능을 가지고 있다면, 기립 보조 장치(400)는 판단된 동작 상태에 대응하는 보조력을 계산하고, 계산된 보조력을 출력할 수 있다. 예를 들어, 판단된 동작 상태가 보행 상태인 경우, 프로세서(420)는 보행 상태의 보행 싸이클(gait cycle)에 대응하는 보조력을 계산할 수 있다.
일 측면에 따르면, 단계(510)가 수행되지 않은 경우에도 단계(1120)에서 사용자의 동작 상태가 일어서는 상태로 판단되고, 저장부(440)에 전술된 기립 패턴이 생성되어 있는 경우, 전술된 단계(520)가 수행될 수 있다. 이 경우, 단계(520)에서, 프로세서(420)는 기립 패턴을 이용하여 토크 정보를 획득할 수 있다.
도 12는 일 예에 따른 사용자의 동작 상태를 판단하는 방법의 흐름도이다.
전술된 단계(1110)는 아래의 단계들(1210 내지 1240)을 포함할 수 있다.
단계(1210)에서, 관절 각도 센서(460)는 사용자의 관절들에 대한 정보를 측정할 수 있다. 관절들에 대한 정보는 관절 각도, 관절 각도의 각속도 및 관절 각도의 각가속도를 포함할 수 있다. 관절 각도는 고관절, 무릎 관절 및 발목 관절을 포함할 수 있다. 관절 각도 센서(460)는 관절 각도를 측정하고, 측정된 관절 각도에 기반하여 관절 각속도 및 관절 각가속도를 계산할 수 있는 인코더(encoder)를 포함할 수 있다.
단계(1220)에서, IMU(470)는 사용자의 상체 움직임을 센싱할 수 있다. 예를 들어, IMU(470)는 3 축에 대한 변화 각도를 센싱하고, 이에 기반하여 변화 각속도 및 변화 각가속도를 계산하여 사용자의 상체 움직임을 센싱할 수 있다.
단계(1230)에서, 프로세서(420)는 관절 각도 및 상체 움직임에 기반하여 사용자의 다리의 회전 정보를 추정할 수 있다. 사용자의 동작 상태를 판단하기 위해 이용되는 다리의 회전 정보는 센서들을 통해 직접 센싱되는 것이 아니고, 관절들에 대한 정보에 기반하여 추정될 수 있다. 예를 들어, 다리의 회전 정보는 고관절 각도 및 상체의 각도에 기반하여 계산될 수 있다. 다리의 회전 정보는 회전 각도, 회전 각속도 및 회전 각가속도를 포함할 수 있다. 다리의 회전 정보는 사용자의 동작 상태를 판단하기 위한 오른쪽 및 왼쪽 다리의 앉은 각도를 더 포함할 수 있다. 다리의 회전 각도는 중력 방향을 기준으로 하는 다리의 각도일 수 있다. 다리의 회전 각도는 아래의 [수학식 3]을 이용하여 계산될 수 있다.
Figure 112015108785908-pat00003
A는 고관절 각도(도 13의 1320)이고, B는 상체의 각도(도 13의 1310)이고, C는 다리의 회전 각도이다.
전술한 바와 같이 기립 보조 장치(400)가 사용자의 동작 상태를 판단하기 위한 데이터를 직접 센싱할 수 없는 경우, 센싱 가능한 데이터를 이용하여 사용자의 동작 상태를 판단하기 위한 데이터를 획득할 수 있다. 이를 통하여 기립 보조 장치(400)의 구성이 단순해 질 수 있고, 기립 보조 장치(400)의 타입에 관계 없이 사용자의 동작 상태를 판단할 수 있다.
단계(1240)에서, 프로세서(420)는 다리의 회전 정보에 기반하여 동작 상태를 판단할 수 있다. 프로세서(420)는 획득된 다리의 회전 정보를 미리 설정된 임계치와 비교함으로써, 동작 이벤트를 판단하기 위한 디지털화된(digitalized) 컨텍스트 정보로 맵핑할 수 있다. 동작 이벤트는 다리가 어떠한 움직임을 나타내는지를 의미할 수 있으며, 판단된 동작 이벤트에 기반하여 최종적으로 사용자의 동작 상태가 판단될 수 있다.
다리의 회전 정보는 각각의 세부 정보에 대해 미리 설정된 임계치와 비교됨으로써, 아래의 [표 1]과 같이 각각의 세부 정보에 대응하는 디지털화된 컨텍스트 정보로 맵핑될 수 있다.
x e x<-e -e≤x≤e e<x
LA lq 5° -1 0 1
RA rq 5° -1 0 1
LSA lq 45° -1 0 1
RSA rq 45° -1 0 1
DA lq-rq 15° -1 0 1
LW lw 2°/s -1 0 1
RW rw 2°/s -1 0 1
여기에서, LA는 왼쪽 다리의 회전 각도를 나타내고, RA는 오른쪽 다리의 회전 각도를 나타낸다. LSA는 왼쪽 다리의 앉은 각도를 나타내고, RSA는 오른쪽 다리의 앉은 각도를 나타내며, DA는 왼쪽 다리의 회전 각도 및 오른쪽 다리의 회전 각도 간의 차이를 나타낸다. LW는 왼쪽 다리의 회전 각속도를 나타내고, RW는 오른쪽 다리의 회전 각속도를 나타낸다.
x는 임계치와 비교되는 변수를 나타낸다. 여기에서 lq는 왼쪽 다리의 회전 각도를 나타내고, rq는 오른쪽 다리의 회전 각도를 나타낸다. lq-rq는 왼쪽 다리의 회전 각도 및 오른쪽 다리의 회전 각도 간의 차이를 나타내고, lw는 왼쪽 다리의 회전 각속도를, rw는 오른쪽 다리의 회전 각속도를 나타낸다.
일 측면에 따르면, LA와 LSA는 동일한 변수로 lq를 가지고, RA와 RSA는 동일한 변수로 rq를 가질 수 있다. LSA와 RSA는 직접 센싱되는 값이 아니고, 사용자의 동작 이벤트들 중 정지 상태를 나타내는 폄 이벤트와 굽힘 이벤트를 구분하기 위해 도입된 컨텍스트 정보일 수 있다.
LSA가 LA와 동일한 변수를 이용하고, RSA가 RA와 동일한 변수를 이용하고, 설정된 임계치만을 다르게 함으로써, LSA와 RSA를 동작 이벤트 구분을 위해 이용되는 컨텍스트 정보로 활용할 수 있다.
e는 오른쪽 다리의 회전 각도 및 왼쪽 다리의 회전 각도에 대해 미리 설정된 임계치일 수 있다. 임계치 e는 사용자가 움직임을 의도하지 않은 경우에도, 작은 움직임으로 인해 데이터가 센싱되는 경우 상기의 의도하지 않은 작은 움직임을 필터링하기 위해 이용될 수 있다. 다만, 상술한 [표 1]의 임계치 e는 설명의 목적을 위한 일 예일 뿐이며 이에 제한되는 것은 아니며, 사용자의 특성에 적합하게 다르게 설정될 수도 있다.
프로세서(420)는 다리의 회전 정보의 세부 정보를 미리 설정된 임계치와 각각 비교하여 컨텍스트 정보로 맵핑할 수 있다. 예를 들어, 왼쪽 다리의 회전 각도(LA)의 경우, 왼쪽 다리의 회전 각도(LA)에 대응하는 변수 값인 lq가 미리 설정된 임계치인 5° 보다 큰 경우 컨텍스트 정보가 1로 맵핑될 수 있다. 변수 값 lq가 임계치의 음수 값인 -5° 보다 작은 경우, 컨텍스트 정보가 -1로 맵핑될 수 있다. 변수 값 lq가 임계치의 음수 값인 -5° 이상이고, 임계치인 5° 이하인 경우 컨텍스트 정보가 0으로 맵핑될 수 있다.
프로세서(420)는 오른쪽 다리의 회전 정보 및 왼쪽 다리의 회전 정보 각각에 대해 미리 설정된 임계치와 비교함으로써, 컨텍스트 정보로 맵핑할 수 있다. 맵핑된 컨텍스트 정보는 동작 이벤트를 판단하기 위해 이용될 수 있다. 동작 이벤트는 사용자의 동작 상태를 판단하기 위해 센싱된 정보들에 기반하여 추정되는 사용자의 다리의 움직임의 변화일 수 있다. 다시 말하자면, 동작 이벤트 자체가 사용자의 최종 동작 상태로 인식되는 것은 아니며, 동작 이벤트 및 사용자의 이전 동작 상태가 고려되어 사용자의 현재 동작 상태가 판단될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 이전 동작 상태가 서 있는 상태에서 동작 이벤트로 스윙 이벤트가 발생하는 경우, 사용자의 현재 동작 상태는 보행 상태로 판단될 수 있다. 다른 예로, 사용자의 이전 동작 상태가 앉아 있는 상태에서 동작 이벤트로 스윙 이벤트가 발생하는 경우에도, 사용자의 현재 동작 상태는 앉아 있는 상태로 판단될 수 있다.
사용자의 동작 상태는 연속적으로 이루어 지는 것이므로 동일한 동작 이벤트들이 각각 발생하더라도 사용자의 이전 동작 상태에 따라 사용자의 현재 동작 상태는 다르게 판단될 수 있다. 동작 이벤트는 현재 사용자의 동작 상태를 판단하기 위해 이용되는 사용자의 다리의 회전 정보일 수 있다.
프로세서(420)는 미리 설정된 기준에 따라 맵핑된 컨텍스트 정보에 대응하는 동작 이벤트를 생성할 수 있다. 프로세서(420)는 맵핑된 컨텍스트 정보의 조합이 미리 설정된 기준에 따라 특정 동작 이벤트에 대응하는지를 결정할 수 있고, 결정된 동작 이벤트를 생성할 수 있다.
일 측면에 따르면, 프로세서(420)는 대응된 동작 이벤트의 지속 시간을 확인할 수 있다. 지속 시간이 미리 설정된 시간 이상인 경우, 상기의 결정된 동작 이벤트를 최종적으로 생성할 수 있다.
프로세서(420)가 결정된 동작 이벤트의 지속 시간을 확인함으로써, 센싱되는 데이터의 노이즈 또는 사용자의 의도하지 않은 움직임을 필터링할 수 있다. 동작 이벤트의 지속 시간을 확인함으로써 필요 이상으로 잦은 움직임이 감지되는 것을 피할 수 있고, 이를 통해 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다.
프로세서(420)는 생성된 동작 이벤트 및 사용자의 이전 동작 상태에 기반하여 현재 사용자의 동작 상태를 판단할 수 있다. 동일한 동작 이벤트들이 발생하더라도 사용자의 이전 동작 상태에 따라 현재 사용자의 동작 상태는 다르게 판단될 수 있으므로 사용자의 이전 동작이 고려될 수 있다.
사용자의 동작 상태는 서 있는 상태(stand), 앉는 상태(stand to sit), 앉아 있는 동작(sit) 및 일어서는 동작(sit to stand)을 포함할 수 있다. 추가적으로, 동작 상태는 보행 동작(walk)을 더 포함할 수 있다.
프로세서(420)는 사용자의 동작 상태를 판단하기 위해 사용자의 동작 상태들 간의 관계를 설정하는 FSM을 이용할 수 있다. 동작 상태를 판단하는 방법은 아래에서 도 16을 참조하여 상세히 설명된다.
도 13은 일 예에 따른 사용자의 관절 각도를 도시한다.
관절 각도는 고관절의 각도(1320), 무릎 관절의 각도(1330) 및 발목 관절의 각도(1340)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 고관절의 각도(1320)는 허리 지지부 및 허벅지 연결부가 형성하는 각도일 수 있으며, 무릎 관절의 각도(1330) 및 발목 관절 각도(1340)는 각각 허벅지 연결부 및 종아리 지지부가 형성하는 각도, 그리고 종아리 연결부 및 발바닥이 형성하는 각도일 수 있다. 관절 각도 센서(460)는 왼쪽 및 오른쪽의 고관절 각도, 무릎 관절 각도 및 발목 관절 각도를 측정할 수 있다.
중력 방향 및 허리 지지부 간의 상체 각도(1310)는 IMU(470)를 통해 측정되고, 상체 각도(1310) 및 고관절의 각도(1320)에 기반하여 다리의 회전 정보가 계산될 수 있다.
일 측면에 따르면, 관절 각도는 미리 정해진 시간 간격으로 반복적으로 측정되어 사용자의 동작 상태를 반복적으로 갱신하는데 이용될 수 있다.
도 14는 일 예에 따른 동작 이벤트를 사용자의 오른쪽 다리의 회전 각속도 및 왼쪽 다리의 회전 각속도에 따라 구분한 그래프이다.
도 14의 그래프에서, x 축은 왼쪽 다리의 회전 각속도를 나타내고, y 축은 오른쪽 다리의 회전 각속도를 나타낸다. 사용자의 각 동작 이벤트가 상기의 그래프의 각 사분면에 대응될 수 있다.
예를 들어, 그래프의 2 사분면 및 4 사분면은 사용자의 오른쪽 다리의 회전 각속도 및 왼쪽 다리의 회전 각속도의 부호가 서로 반대이다. 오른쪽 다리의 회전 각속도 및 왼쪽 다리의 회전 각속도의 부호가 서로 반대인 것은 사용자의 오른쪽 다리와 왼쪽 다리가 서로 다른 방향으로 움직이고 있음을 나타낸다. 그래프의 2 사분면 및 4 사분면 영역은 스윙 이벤트에 대응될 수 있다.
그래프의 1 사분면 및 3 사분면은 사용자의 오른쪽 다리의 회전 각속도 및 왼쪽 다리의 회전 각속도의 부호가 서로 동일하다. 오른쪽 다리의 회전 각속도 및 왼쪽 다리의 회전 각속도의 부호가 서로 동일한 것은 사용자의 오른쪽 다리와 왼쪽 다리가 서로 같은 방향으로 움직이고 있음을 나타낸다.
보다 구체적으로, 그래프의 1 사분면은 오른쪽 다리의 회전 각속도와 왼쪽 다리의 회전 각속도가 모두 양의 값을 가진다. 오른쪽 다리의 회전 각속도와 왼쪽 다리의 회전 각속도가 모두 양의 값을 가지는 것은 오른쪽 다리 및 왼쪽 다리가 모두 굽혀지는 방향으로 움직이고 있음을 나타낸다. 양쪽 다리가 모두 굽혀지는 방향으로 움직이는 경우, 사용자의 동작 상태는 앉는 동작, 즉 하강하는 동작일 수 있다. 예를 들어, 그래프의 1 사분면의 영역은 하강 이벤트에 대응될 수 있다.
1 사분면과는 반대로, 그래프의 3 사분면에서는 오른쪽 다리의 회전 각속도와 왼쪽 다리의 회전 각속도가 모두 음의 값을 가진다. 오른쪽 다리의 회전 각속도와 왼쪽 다리의 회전 각속도가 모두 음의 값을 가지는 것은 오른쪽 다리 및 왼쪽 다리가 모두 펴지는 방향으로 움직이고 있음을 나타낸다. 양쪽 다리가 모두 펴지는 방향으로 움직이는 경우, 사용자의 동작 상태는 일어서는 동작, 즉 상승하는 동작일 수 있다. 예를 들어, 그래프의 3 사분면 영역은 상승 이벤트에 대응될 수 있다.
상기의 일 예와 같이 각 동작 이벤트는 사용자의 오른쪽 다리의 회전 각속도 및 왼쪽 다리의 회전 각속도의 특성에 따라 구분될 수 있다.
그래프의 중앙에 표시된 곡선은 각 동작 이벤트에 따른 사용자의 오른쪽 다리의 회전 각속도의 데이터 및 왼쪽 다리의 회전 각속도의 데이터를 상기의 그래프 x 축 및 y 축에 따라 오른쪽 다리의 회전 각속도 및 왼쪽 다리의 회전 각속도의 관계로 나타낸 것이다. 상기의 곡선을 통해 실제 사용자의 동작 이벤트에 따라 계산되는 사용자의 오른쪽 다리의 회전 각속도 및 왼쪽 다리의 회전 각속도의 관계도 서로 동일한 특성을 반영하고 있음을 알 수 있다.
아래의 도 15를 참조하여 동작 이벤트에 따른 사용자의 오른쪽 다리의 회전 각도 및 왼쪽 다리의 회전 각도의 특성에 따라 동작 이벤트를 구분하고, 구분된 동작 이벤트를 생성하는 방법에 대해 설명된다.
도 15는 일 예에 따른 동작 이벤트를 단순화한 모델을 도시한다.
일 측면에 따르면, 동작 이벤트는 스윙(swing) 이벤트(1510), 폄(extension) 이벤트(1520), 하강(descending) 이벤트(1530), 굽힘(flexion) 이벤트(1540) 및 상승(ascending) 이벤트(1550)를 포함할 수 있다.
상기의 도 14를 참조하여 전술된 스윙 이벤트, 상승 이벤트 및 하강 이벤트 외에, 동작 이벤트는 사용자의 정지 상태 이벤트인 폄 이벤트 및 굽힘 이벤트를 더 포함할 수 있다
아래의 [표 2]는 각 동작 이벤트에 따른 오른쪽 다리의 회전 각도 및 왼쪽 다리의 회전 각도의 특성을 나타낸다.
스윙 이벤트 폄 이벤트 상승 이벤트 굽힘 이벤트 하강 이벤트
lq ㆍ < θs ㆍ > θs ㆍ
rq ㆍ < θs ㆍ > θs ㆍ
lq-rq ㆍ ≒0 ≒0 ≒0 ≒0
lw + - ≒0 - ≒0 +
rw - + ≒0 - ≒0 +
duration >tswg >text >tasc >tflx >tdsc
스윙 이벤트(1510)는 보행 시와 같이 다리를 교차하여 움직이는 이벤트일 수 있다. 스윙 이벤트(1510)는 오른쪽 다리의 회전 각속도(rw)와 왼쪽 다리의 회전 각속도(lw)가 서로 반대 방향인 경우일 수 있다. 오른쪽 다리의 회전 각속도와 왼쪽 다리의 회전 각속도의 부호가 반대인 경우, 동작 이벤트는 스윙 이벤트(1510)로 결정될 수 있다.
폄 이벤트(1520)는 오른쪽 다리의 회전 각속도(rw) 및 왼쪽 다리의 각속도(lw)가 0에 가까울 수 있다. 폄 이벤트(1520)는 오른쪽 다리의 회전 각도(rq) 및 왼쪽 다리의 각도(lq)가 모두 특정 각도(θs) 이하로 펴져 있으며, 오른쪽 다리의 회전 각도(rq) 및 왼쪽 다리의 각도(lq) 간의 차이(lq-rq)가 0에 가까운 경우이다.
하강 이벤트(1530)는 오른쪽 다리의 회전 각속도(rw) 및 왼쪽 다리의 회전 각속도(lw)가 양(+)이고, 오른쪽 다리의 회전 각도(rq) 및 왼쪽 다리의 회전 각도(lq) 간의 각도 차이(lq-rq)가 거의 0에 가까운 경우이다.
굽힘 이벤트(1540)는 오른쪽 다리의 회전 각속도(rw) 및 왼쪽 다리의 회전 각속도(lw)가 0에 가깝고, 오른쪽 다리의 회전 각도(rq) 및 왼쪽 다리의 회전 각도(lq)가 모두 특정 각도(θs) 이상으로 굽혀져 있으며, 오른쪽 다리의 회전 각도(rq) 및 왼쪽 다리의 회전 각도(lq) 간의 차이(lq-rq)가 0에 가까운 경우이다.
상승 이벤트(1550)는 오른쪽 다리의 회전 각속도(rw) 및 왼쪽 다리의 회전 각속도(lw)가 음(-)이고, 오른쪽 다리의 회전 각도(rq) 및 왼쪽 다리의 회전 각도(lq) 간의 차이(lq-rq)가 0에 가까운 경우이다.
일 측면에 따르면, 각 동작 이벤트는 각 동작 이벤트마다 설정된 지속 시간 이상 각 동작 이벤트에 따른 조건이 유지되어야 생성될 수 있다. 지속 시간을 통해 측정 노이즈나 사용자의 작은 움직임과 같이 확실하지 않은 움직임을 필터링할 수 있다. 지속 시간을 설정하는 경우 필요이상으로 잦은 동작 상태의 변화 감지를 피할 수 있어 신뢰성 있는 결과가 얻어질 수 있다.
프로세서(420)는 대응된 동작 이벤트의 지속 시간을 확인할 수 있다. 지속 시간이 미리 설정된 시간 이상인 경우, 대응된 동작 이벤트를 최종적으로 생성할 수 있다.
전술된 바와 같이 각 동작 이벤트는 다리의 회전 정보에 따라 구분될 수 있다. 예를 들어, 동작 이벤트가 아래의 [표 3]과 같이 맵핑된 컨텍스트 정보의 조합을 통해 구분될 수 있다.
LA RA LSA RSA DA LW RW Duration
하강 이벤트 1 1 ㆍ ㆍ 0 1 1 >20ms
상승 이벤트 1 1 ㆍ ㆍ 0 -1 -1 >20ms
굽힘 이벤트 ㆍ ㆍ -1 -1 0 0 0 >50ms
폄 이벤트 ㆍ ㆍ 1 1 0 0 0 >50ms
스윙 이벤트 ㆍ ㆍ ㆍ ㆍ ㆍ 1 -1 >20ms
ㆍ ㆍ ㆍ ㆍ ㆍ -1 1
[표 3]은 각 동작 이벤트에 따른 오른쪽 다리의 회전 정보 및 왼쪽 다리의 회전 정보의 특성에 기반하여 컨텍스트 정보가 각 동작 이벤트에 대응하는 조건을 나타낸다.
프로세서(420)는 [표 3]과 같은 미리 설정된 조건에 따라 맵핑된 컨텍스트 정보에 대응하는 동작 이벤트를 생성할 수 있다. 생성된 동작 이벤트는 사용자의 현재 동작 상태를 판단하기 위해 이용될 수 있다.
도 16은 일 예에 따른 복수의 동작 상태들에 대한 천이를 도시한다.
프로세서(420)는 생성된 동작 이벤트 및 사용자의 이전 동작 상태에 기반하여 사용자의 동작 상태를 판단할 수 있다.
일 측면에 따르면, 프로세서(420)는 미리 설정된 복수의 동작 상태들 중 추정된 회전 정보에 대응하는 동작 상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(420)는 추정된 회전 정보에 기반하여 생성된 동작 이벤트에 기반하여 동작 상태를 판단할 수 있다.
동일한 동작 이벤트가 발생한 경우에도, 사용자의 이전 동작 상태에 따라 현재 사용자의 동작 상태는 다르게 인식될 수 있으므로 사용자의 이전 동작이 고려될 수 있다.
사용자의 동작 상태는 서 있는 동작(stand), 앉아 있는 동작(sit), 일어서는 동작(sit to stand) 및 앉는 동작(stand to sit)을 포함할 수 있다. 추가적으로 동작 상태는 보행 동작(walk)을 더 포함할 수 있으나, 도 16에는 도시되지 않았다.
프로세서(420)는 사용자의 동작 상태들을 구분하기 위해 사용자의 동작 상태들 간의 관계에 따라 설정되는 FSM을 이용할 수 있다.
FSM은 상술한 사용자의 동작 상태에 따라 구분되는 복수의 동작 상태들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 동작 상태들은 앉아 있는 상태(S0), 일어서는 상태(S1), 서 있는 상태(S2) 및 않는 상태(S3)를 포함할 수 있다.
동작 이벤트가 복수의 동작 상태들 간의 천이(transition) 조건으로 설정될 수 있다. 전술한 바와 같이 사용자의 동작 상태는 연속적으로 이루어 지는 것이고, 동작 상태들 간의 천이는 동작 상태에 따른 특정 동작 이벤트의 생성에 따라 발생될 수 있다.
예를 들어, 사용자의 이전 동작 상태가 일어서는 상태(S1)인 경우, 동작 이벤트로 폄 이벤트가 생성되는 경우, 현재 사용자의 동작 상태는 서 있는 상태(S2)으로 판단될 수 있다.
다른 예로, 사용자의 이전 동작 상태가 서 있는 상태(S2)인 경우, 동작 이벤트로 하강 이벤트가 생성되는 경우, 현재 사용자의 동작 상태는 앉는 상태(S3)로 판단될 수 있다.
또 다른 예로, 사용자의 이전 동작 상태가 앉는 상태(S3)인 경우, 동작 이벤트로 굽힘 이벤트가 생성되는 경우, 현재 사용자의 동작 상태는 앉아 있는 상태(S0)로 판단될 수 있다.
또 다른 예로, 사용자의 이전 동작이 앉아 있는 상태(S0)인 경우, 동작 이벤트로 상승 이벤트가 생성하는 경우, 현재 사용자의 동작 상태는 일어 서는 상태(S1)로 판단될 수 있다.
프로세서(420)는 생성된 동작 이벤트 및 이전 사용자의 동작 상태에 기반하여 현재 사용자의 동작 상태를 판단할 수 있다.
상술한 FSM에 대한 설명은 일 예를 설명하기 위한 목적일 뿐 이에 제한되는 것은 아니다. 사용자의 동작 상태들 간의 관계를 고려하여 각 동작 상태 및 천이 조건이 다르게 설정될 수 있음은 해당 기술 분야의 통상의 기술자에게 있어 명백하다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
　이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
400: 기립 보조 장치
410: 통신부
420: 프로세서
430: 구동 장치
440: 저장부
450: 압력 센서
460: 관절 각도 센서
470: 관성 측정 장치

Claims (24)

  1. 기립 보조 장치에 의해 수행되는 기립 보조 방법은,
    사용자의 하나 이상의 손들에 의해 상기 사용자의 신체 부위에 가해지는 압력의 크기를 상기 기립 보조 장치의 적어도 하나의 센서를 통해 측정하는 단계;
    상기 측정된 압력의 크기에 대응하는 토크의 값을 상기 기립 보조 장치의 프로세서를 통해 획득하는 단계; 및
    상기 토크의 값에 기반하여 상기 사용자의 기립을 보조하기 위한 토크를 상기 기립 보조 장치의 적어도 하나의 모터를 통해 출력하는 단계
    를 포함하고,
    상기 압력의 크기가 설정 임계 값 보다 작은 경우, 상기 압력의 크기가 증가할수록 상기 토크의 값이 증가하고,
    상기 압력의 크기가 상기 설정 임계 값 이상인 경우, 상기 토크의 값이 미리 설정된 최대 값으로 설정되는,
    기립 보조 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 신체 부위는 무릎인,
    기립 보조 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 동작 상태를 판단하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 토크에 관한 정보를 획득하는 단계는,
    상기 동작 상태가 일어서는 상태인 경우 수행되는,
    기립 보조 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 동작 상태를 판단하는 단계는,
    상기 사용자의 하나 이상의 관절 각도들을 측정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 동작 상태를 판단하는 단계는 상기 하나 이상의 관절 각도들에 기반하여 상기 동작 상태를 판단하는,
    기립 보조 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 하나 이상의 관절 각도들은 상기 사용자의 왼쪽 고관절의 각도 및 오른쪽 고관절의 각도를 포함하는,
    기립 보조 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 하나 이상의 관절 각도들은 상기 사용자의 왼쪽 무릎 관절의 각도 및 오른쪽 무릎 관절의 각도를 포함하는,
    기립 보조 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 하나 이상의 관절 각도들은 상기 사용자의 왼쪽 발목 관절의 각도 및 오른쪽 발목 관절의 각도를 포함하는,
    기립 보조 방법.
  9. 제4항에 있어서,
    상기 동작 상태를 판단하는 단계는,
    상기 사용자의 상체 움직임을 센싱하는 단계; 및
    상기 센싱된 상체 움직임에 기반하여 상기 동작 상태를 판단하는 단계
    를 포함하는,
    기립 보조 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 센싱하는 단계는,
    관성 측정 장치(Inertial measurement unit)를 이용하여 상기 상체 움직임을 센싱하는 단계인,
    기립 보조 방법.
  11. 제4항에 있어서,
    상기 동작 상태를 판단하는 단계는,
    상기 사용자의 하나 이상의 관절 각도들을 측정하는 단계;
    상기 사용자의 상체 움직임을 센싱하는 단계;
    상기 하나 이상의 관절 각도들 및 상기 상체 움직임에 기반하여 상기 사용자의 다리의 회전 정보를 추정하는 단계; 및
    상기 회전 정보에 기반하여 상기 동작 상태를 판단하는 단계
    를 포함하는,
    기립 보조 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 회전 정보에 기반하여 상기 동작 상태를 판단하는 단계는,
    미리 설정된 복수의 동작 상태들 중 상기 추정된 회전 정보에 대응하는 동작 상태를 판단하는 단계
    를 포함하는,
    기립 보조 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 미리 설정된 복수의 동작 상태들은 서있는 상태, 앉아 있는 상태, 일어서는 상태 및 앉는 상태를 포함하는,
    기립 보조 방법.
  14. 제4항에 있어서,
    상기 동작 상태를 판단하는 단계는,
    미리 설정된 복수의 동작 상태들 중 상기 사용자의 하나 이상의 관절 각도들에 대응하는 동작 상태를 판단하는 단계
    를 포함하는,
    기립 보조 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 획득된 토크에 관한 정보의 패턴을 저장하는 단계; 및
    상기 저장된 토크에 관한 정보의 패턴에 기반하여 상기 사용자의 기립 패턴을 생성하는 단계
    를 더 포함하는
    기립 보조 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 사용자의 동작 상태를 판단하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 사용자의 기립을 보조하기 위한 토크를 출력하는 단계는,
    상기 기립 패턴이 생성되어 있는 경우 상기 기립 패턴에 대응하는 제2 토크에 관한 정보를 구동 장치에 설정하는 단계; 및
    상기 제2 토크에 관한 정보에 기반하여 상기 사용자의 신체에 보조력을 제공하는 단계
    를 포함하고,
    상기 사용자의 기립을 보조하기 위한 토크를 출력하는 단계는,
    상기 판단된 동작 상태가 일어서는 상태인 경우 수행되는,
    기립 보조 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 사용자의 기립 패턴을 생성하는 단계는,
    추가적인 하나 이상의 토크에 관한 정보의 패턴들에 기반하여 상기 기립 패턴을 조정하는 단계
    를 포함하는,
    기립 보조 방법
  18. 사용자의 하나 이상의 손들에 의해 상기 사용자의 신체 부위에 가해지는 압력의 크기를 측정하는 압력 센서;
    상기 측정된 압력의 크기에 대응하는 토크의 값을 획득하는 프로세서; 및
    상기 토크의 값에 기반하여 상기 사용자의 기립을 보조하기 위한 토크를 모터를 통해 출력하는 구동 장치
    를 포함하고,
    상기 압력의 크기가 설정 임계 값 보다 작은 경우, 상기 압력의 크기가 증가할수록 상기 토크의 값이 증가하고,
    상기 압력의 크기가 상기 설정 임계 값 이상인 경우, 상기 토크의 값이 미리 설정된 최대 값으로 설정되는,
    기립 보조 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 압력 센서는 상기 사용자의 무릎에 가해지는 압력을 측정하는,
    기립 보조 장치.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 사용자의 동작 상태를 판단하고, 상기 동작 상태가 일어서는 상태인 경우 상기 토크에 관한 정보를 획득하는,
    기립 보조 장치.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 사용자의 상체 움직임을 센싱하는 관성 측정 장치(Inertial measurement unit)
    를 더 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 센싱된 상체 움직임에 기반하여 상기 동작 상태를 판단하는,
    기립 보조 장치.
  22. 제20항에 있어서,
    상기 사용자의 하나 이상의 관절 각도들을 측정하는 하나 이상의 관절 각도 센서들; 및
    상기 사용자의 상체 움직임을 센싱하는 관성 측정 장치
    를 더 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 관절 각도들 및 상기 상체 움직임에 기반하여 상기 사용자의 다리의 회전 정보를 추정하고, 상기 회전 정보에 기반하여 상기 동작 상태를 판단하는,
    기립 보조 장치.
  23. 제18항에 있어서,
    상기 획득된 토크에 관한 정보의 패턴을 저장하는 저장부
    를 더 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 저장된 토크에 관한 정보의 패턴에 기반하여 상기 사용자의 기립 패턴을 생성하는,
    기립 보조 장치.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 사용자의 동작 상태를 판단하고, 상기 판단된 동작 상태가 일어서는 상태인 경우 및 상기 기립 패턴이 생성되어 있는 경우 상기 기립 패턴에 대응하는 제2 토크에 관한 정보를 구동 장치에 설정하고,
    상기 구동 장치는 상기 제2 토크에 관한 정보에 기반하여 상기 사용자의 신체에 보조력을 제공하는,
    기립 보조 장치.
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