준직접 구동(QDD) 기술을 기반으로 한 인간-외골격 상호작용 힘 추정

인간-로봇 상호작용 분야에서 외골격 기술은 재활, 보행 보조 및 신체 능력 증강을 위한 핵심 솔루션으로 부상하고 있습니다. 그러나 효율적이고 정밀한 인간-외골격 상호작용을 구현하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아 있으며, 특히 힘 추정 및 제어 측면에서 어려움이 큽니다. 기존 방식은 상호작용 힘을 측정하기 위해 힘 센서에 의존하며, 이는 시스템의 복잡성과 비용을 증가시킵니다. 본 연구에서는 준직접 구동(QDD) 기술을 기반으로 한 힘 추정 방법을 제안하며, 액추에이터의 고유한 동역학 특성을 활용함으로써 추가적인 힘 센서 없이도 상호작용 힘을 추정할 수 있도록 합니다.

시스템 설계 및 동역학 모델링

연구팀은 QDD 기술을 활용한 고관절 외골격을 개발하여 자연스러운 인간 동작에 대한 제약을 최소화하면서 보조 토크를 제공합니다. 시스템 설계의 핵심은 낮은 감속비 액추에이터를 사용하여 관절을 직접 구동함으로써 역구동성(backdrivability)과 사용자 편안성을 향상시키는 데 있습니다. 본 연구에서는 를 사용합니다 CubeMars AK10-9 V1.1 로봇 액추에이터, 높은 토크 밀도와 낮은 기계적 임피던스를 갖추고 있어 QDD 기반 시스템에 적합합니다.

센서 없이 상호작용 힘을 추정하기 위해, 연구진은 회전 관성, 마찰 토크, 기어 전달 특성 등 요인을 포함한 액추에이터의 종합적인 동역학 모델을 구축했습니다. 이 모델은 전류 및 각속도 측정을 기반으로 실시간 토크 추정을 가능하게 하며, 궁극적으로 외골격과 사용자 간의 상호작용 힘을 도출합니다.

실험 검증 및 결과

연구팀은 먼저 제어된 환경에서 액추에이터 성능을 특성화하고, 이후 보행 실험에서 시스템을 검증하기 위해 테스트 플랫폼을 개발했습니다. 테스트에서는 피험자가 고관절 외골격을 착용한 채 러닝머신 위에서 걸으며, 보조 토크 수준을 6 Nm, 8 Nm, 10 Nm로 조절했습니다.

실험 결과, 제안된 힘 추정 방법은 평균 절대 오차(MAE)가 2.78±0.58 N에 불과하여 정격 출력 힘의 6.4%에 해당하는 것으로 나타났습니다. 기존의 힘 센서 기반 방법과 비교했을 때, 이 접근법은 높은 정확도를 유지하면서 하드웨어 의존도를 줄여 시스템 효율성과 신뢰성을 향상시켰습니다. 또한 모델 기반 오픈 루프 토크 제어 방법은 추적 정확도를 개선하여 명목 제어 방법 대비 오차를 23% 감소시켰습니다.

기술적 장점 및 향후 응용 분야

본 연구의 주요 기여는 다음과 같습니다:

1、힘 센서에 대한 의존도를 줄여 시스템의 복잡성과 비용을 낮추면서 외골격의 실용성을 향상시킵니다.

2、토크 제어 전략을 개선하여 더 안정적인 보행 보조와 향상된 사용자 보행 편안함을 제공합니다.

3、시스템의 역구동성(backdrivability)을 개선하여 외골격이 정상적인 보행을 방해하지 않고 자연스럽게 인간의 동작에 적응할 수 있도록 합니다.

이 기술은 외골격 시스템의 미래 개발에 대한 새로운 통찰을 제공하며, 특히 재활 훈련, 산업 지원, 노인 이동 지원과 같은 분야에서 활용될 수 있습니다. 향후 연구에서는 개인화된 파라미터 최적화를 더욱 개선하여 상호작용 힘 추정 정확도를 높이고 더 다양한 사용자에 적응할 수 있을 것입니다.