Study on Intention Recognition and Sensory Feedback : Control of Robotic Prosthetic Hand through EMG Classification and Proprioceptive Feedback using Rule-based Haptic Device = 사용자 의도 검출 및 감각 피드백 연구 : 근전도 신호 분류를 이용한 로봇 의수의 제어 및 규칙기반 햅틱 디바이스를 이용한 자기수용감각 피드백
저자
발행사항
대구 : DGIST, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- DGIST : 로봇공학전공 2021. 2
발행연도
2021
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
대구
형태사항
31 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Sukho Park
지도교수: 박석호
UCI식별코드
I804:27005-200000365916
소장기관
현재 상용화된 많은 로봇 의수들은 주로 Electromyography (EMG)를 기반으로 제어되고, 손 절단 환자는 본인의 시각적 피드백을 통하여 로봇 의수가 원하는 손가락 동작을 만들었는지 판단한다. 하지만 사용자의 시각이 차단된 환경들에서 로봇 의수 제어를 위한 시각적 피드백은 부정확하고 높은 인지 부하를 요구하며 사용자에게 불편함과 스트레스를 줄 수 있다. 따라서 로봇 의수 제어시에, 시각적 피드백에 의존하지 않고 로봇 의수의 동작 정보를 전달하는 자기 수용 감각 피드백 디바이스가 요구되고, 연구되어왔다. 그러나 기존에 보고된 자기 수용 감각 피드백 디바이스는 자유도가 적고 정확도는 높지 않았다. 또한, 절단 환자를 위한 적은 개수의 EMG 신호의 classification을 통한 로봇 의수 제어와 일상생활에서 자주 사용하는 그립을 고려한 연구가 부족했다. 특히 로봇 의수, EMG classification, 자기 수용 감각 피드백 디바이스를 합친 통합시스템에 관한 연구가 부족하다. 이러한 기존의 자기 수용 감각 피드백 디바이스의 한계점을 해결하기 위해, 우리는 높은 자유도의 웨어러블 자기 수용 감각 피드백 햅틱 장치를 제안하고, 높은 인식률을 위해 규칙 기반의 새로운 자기 수용 감각 피드백 입력방식을 도입하였다. 그리고, 실험을 통하여 새로운 규칙 기반의 웨어러블 자기 수용 감각 피드백 디바이스의 성능을 10종류의 그립에 대하여 평가했다. 한편, 사용자의 의도를 파악하기 위해, 6 channel의 EMG 신호를 이용하여 EMG Classification을 위한 CNN 모델을 학습하였고, 이를 활용하여 EMG 신호로부터 사용자의 의도를 파악하는 연구를 수행하였다. 마지막으로, 제안된 웨어러블 자기 수용 감각 피드백 햅틱 장치와 절단 환자를 고려한 EMG Classification, EMG classification을 활용한 로봇 의수 제어로 구성된 closed-loop 통합 시스템을 구성하였다. 그리고 실제 사용자에 대한 실험을 통해 제안된 통합 시스템의 성능을 평가하였다.
더보기Many currently commercialized robotic prosthetic hands are controlled primarily based on Electromyography (EMG) signals, and amputees use their own visual feedback to determine whether the robotic prosthetic hand has actuated the desired finger movements. However, in environments where the user's vision is blocked, the visual feedback to control the robotic prosthetic hand makes high cognitive loads and is inaccurate, and can cause discomfort and stress to the user. So, when controlling the robotic prosthetic hand, sensory feedback devices have been required and studied to deliver the information on the behavior of the robotic prosthetic hand without visual feedback. However, the previously reported proprioceptive sensory feedback devices have low degrees of freedom(DOF) and low accuracy. And, there was a lack of researches considering the attachment location and the minimum number of EMG sensors for amputees, the control of robotic prosthesis using an EMG classification, and the grips for activities of daily living (ADL) frequently used by humans. Especially, it is necessary to execute the research on the integrated system of a robotic prosthetic hand, an EMG classification, and a sensory feedback device. To solve the limitations of these existing sensory feedback devices, we propose a wearable haptic device for proprioceptive feedback with high DOF and introduce a new rule-based feedback method for a high recognition rate of the haptic device for proprioceptive feedback. Also, through various experiments, the recognition accuracy of the rule-based wearable haptic device for proprioceptive feedback was evaluated on 10 types of grips. And, to recognize the user's intentions, a CNN model for EMG Classification was learned with 6 channel EMG signals, and a study was conducted to recognize the user's intentions with EMG signals. Finally, a closed-loop integrated system is constructed using the new wearable haptic device for the proprioceptive feedback, the robotic prosthetic hand, and the EMG classification considering the attachment location and the number of the EMG sensors for amputees. We also evaluate the overall performance of the proposed integrated system through experiments on users.
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