• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.331-332
• /
• 2022

본 논문에서는 3축 가속도와 3축 각속도 센서로 구성된 관성 측정 장치(IMU)와 압력센서가 내장되어있는 스마트 인솔을 착용하여 얻어진 보행 데이터를 통해 보폭을 추정하는 방법을 제안한다. 먼저 압력센서를 활용하여 한 걸음 주기로 나눈 뒤 나누어진 가속도와 각속도 센서 데이터를 LSTM과 Attention 계층을 결합한 딥러닝 모델에 학습하여 보폭 추정을 시행하였다. LSTM-Attention 모델은 기존 LSTM 모델보다 약 1.14%의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.1235-1241
• /
• 2012

본 논문에서는 4족 보행로봇 TITAN-VIII의 모든 관절각과 로봇 본체의 자세각을 계측하여 발바닥의 위치를 추정하고 각 관절의 구동모터를 제어하였다. 네 발바닥에 로드셀을 설치하여 주기, 한주기당 이동거리와 발바닥이 들어 올려지는 높이를 변경하여 8가지 서로 다른 조건에서 보행실험을 수행하고 보행 중 발바닥에 가해지는 힘과 각 관절을 구동하는 모터의 소비전력을 구한 후 비교 분석하여 자세제어의 타당성을 평가하였다. 분석결과 새로운 주기가 시작되는 구간에서 발바닥이 지면을 늦게 떠나는 슬립현상을 확인했는데 이것은 관절각과 본체의 자세각을 계측하여 발바닥의 위치를 추정하고 보행계획을 수립하여 제어하는 것만으로 보행 중 발생하는 로봇 본체의 기울어짐과 기계적인 에러를 완벽하게 극복하지 못함을 확인했다.