▲ 조지아텍 연구팀이 외골격 로봇용 범용 컨트롤러를 개발했다(사진=조지아텍)

산업 재해나 뇌졸중 등으로 보행 장애를 겪고 있는 사람들이 착용하는 외골격 로봇은 이동성을 회복하는 데 큰 도움을 주지만 개인의 특성에 맞게 별도의 교정 과정이 필요하거나, 보행 환경 변화에 따라 작동 모드를 변경해줘야 한다. 이 같은 조정 과정이 로봇과학자의 연구실에서만 제한적으로 이뤄지는 경우도 있다

애론 영(Aaron Young) 조지아텍 교수팀은 훈련, 교정, 복잡한 알고리즘의 조정이 필요 없는 외골격 로봇 제어 방법을 개발했다고 밝혔다. 착용자가 외골격 로봇을 걸치고 바로 나갈 수 있다는 것이다. 연구팀은 이번 연구 성과를 전문 학술지인 ‘사이언스 로보틱스’에 발표했다.(논문 제목:Estimating human joint moments unifies exoskeleton control and reduces user effort)

연구팀은 “이 시스템은 딥러닝(deep learning)을 활용해 외골격 로봇 착용자에게 도움을 제공하는방식을 자율적으로 조정할 수 있으며, 걷고, 서고, 계단이나 경사로를 오르는 과정에서 원활하게 작동한다”고 밝혔다.

애론 영 교수는 "우리의 목표는 서로 다른 동작들에 대해 각각의 ‘제어’ 기능을 제공하는 것이 아니라, 하나의 통합된 시스템을 만드는 것이다. 모드를 전환하기 위해 버튼을 누를 필요가 없고, 계단을 오르거나 걷는 것을 예측하는 분류 알고리즘을 가지고 있을 필요가 없다“고 말했다.

연구팀에 따르면 이 분야의 기존 연구들은 대부분 평평한 지면을 걷거나 계단을 올라가는 것처럼 한 번에 한 가지 동작을 수행하는 것에 초점을 맞추고 있다. 이와 관련된 알고리즘은 사용자에게 올바른 도움을 주기 위해 환경을 분류하려고 노력한다.

조지아텍 연구팀은 환경에 집중하는 대신, 인간의 근육과 관절에 실제 무슨 일이 일어나고 있는지에 집중했다고 밝혔다.

▲ 외골격 착용후 테스트하고 있는 모습

논문 공동 저자인 딘 몰리나로(Dean Molinaro) 박사과정 학생은 ”우리는 평평한 지면 걷기, 계단 오르기 등 동작 모드에 집중하는 것을 그만두고, 사용자의 근본적인 생리학에 기반을 둬 컨트롤러를 설계했다. 신체가 어떤 시점에서 무엇을 하는지는 우리가 환경에 대해 알아야 할 모든 것을 말해준다. 우리는 본질적으로 센서가 외골격에서 측정하는 것과, 근육이 생성하는 토크 사이의 번역기로 기계 학습을 사용했다“고 말했다.

컨트롤러가 고관절 외골격을 통해 착용자에게 도움을 제공함으로써, 착용자의 신진대사와 생체역학적 노력을 덜어준다는 것이다. 이 과정에서 착용자별 조정(튜닝)이나 파라미터 변경이 필요없다는 것이다. 이 제어 시스템은 부분적으로 도움을 주는 장치를 지향하며, 착용자의 동작을 지원하는 방식으로 설계됐다는 설명이다.