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| 한글제목(Korean Title) |
LSTM 기반 보행 속도 변화에 강인한 웨어러블 로봇의 보행 위상 추정 방법 |
| 영문제목(English Title) |
LSTM based Gait Phase Estimation Method Robust to Changes in Gait Speed |
| 저자(Author) |
김호빈
이종복
김선우
김상도
박신석
김강건
이종원
Ho-Bin Kim
Jong-Bok Lee
Sun-Woo Kim
Sang-Do Kim
Shin-Suk Park
KangGeon Kim
Jongwon Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 02 PP. 0429 ~ 0431 (2022. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
하지 웨어러블 로봇의 근력 보조 성능을 극대화하기 위해서는 착용자의 보행 상태를 인식하는 보행 위상 추정 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 착용자의 보행 속도 변화 및 착용자 간 보행 특성 차이에도 강인하게 보행 위상을 추정할 수 있는 LSTM 기반 보행 위상 강건 인식 기술을 개발하였다. 웨어러블 고관절 보조 로봇을 착용한 총 5명의 트레드밀 및 실외 overground의 보행 센서 정보를 바탕으로 학습을 수행하였다. 저속 및 고속 보행을 포함한 다양한 보행 속도에서 정밀한 보행 위상 추정이 가능한 웨어러블 센서 조합을 도출하였고, 보행 위상 인식 정밀성은 5-Fold Cross Validation 기준 RMSE 약 1.68% 수준의 결과를 얻을 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
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