연구 · Exosuit

엑소수트

엑소수트(입는 로봇)는 착용자의 움직임을 미리 알아채고 알맞은 힘으로 보조해야 합니다. 우리는 센서 데이터와 인공지능으로 보행 동작과 필요한 보조힘을 예측하고, 센서를 어디에 몇 개 붙일지까지 최적화합니다. 재활·근력 보조 웨어러블의 성능을 끌어올리는 연구예요.

이런 걸 하게 됩니다

  • 센서 정보 기반 하지 동작 및 보조힘 예측
  • 센서 위치·개수 최적화
  • 딥러닝을 활용한 센서 히스테리시스 보정
01

최적 센서 조합 탐색

최소한의 센서로 최대 예측 성능을 내는 조합을 찾습니다.

Searching for the optimal sensor set
Searching for the optimal sensor set
02

딥러닝을 활용한 센서 히스테리시스 보정

센서 신호의 이력 오차(히스테리시스)를 딥러닝으로 교정합니다.

Deep-learning hysteresis correction
Deep-learning hysteresis correction
03

발목 유한요소 모델을 활용한 앵커 위치 최적화

발목 유한요소 모델로 보조 장치의 부착(앵커) 위치를 최적화합니다.

Ankle FE model for anchor-position optimization
Ankle FE model for anchor-position optimization
04

보행 보조를 위한 엑소수트 모션 예측

다음 동작을 미리 예측해 적절한 시점에 힘을 보조합니다.

Gait-assist motion prediction
Gait-assist motion prediction
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