전신 보행 외골격을 위한 투명성 및 상호작용 토크 제어 기술

** 본 논문은 자유롭게 지면을 걷는 사용자를 위한 힙‑무릎 4 DoF 외골격(ExoMotus‑X2)의 상호작용 토크 제어 문제를 다룬다. 플로팅‑베이스 설계이면서 발판이 지면에 접촉하는 구조는 무게가 무겁고 고감속 기어에 의해 마찰·관성 토크가 크게 발생한다. 이러한 토크를 보상하지 못하면 사용자는 외골격을 ‘무거운 장비’처럼 느끼게 되며, 안전성도 저하된다. 기존 연구는 전신 동역학을 이용해 중력·코리올리 토크를 보상했지만 피드백이 없거나, 각 다리를 독립적인 2‑링크 모델로 단순화해 스탠스 다리의 무게를 무시하거나, 사용자에 부착된 센서·학습 기반 방법에 의존해 일반화가 어려웠다. 저자들은 이러한 문제점을 해결하기 위해 ‘Whole‑Exoskeleton Closed‑loop Compensation(WECC)’이라는 새로운 제어 프레임워크를 제안한다. WECC는 세 가지 핵심 요소로 구성된다. 1. **전신 동역학 모델**: 외골격의 모든 링크(양쪽 허벅지·종아리·백팩)를 포함한 2차원(시상면) 모델을 구축한다. 각 링크의 질량·관성은 사전 캘리브레이션된 센서 데이터를 기반으로 정의되며, 백팩의 무게와 위치까지 고려한다. 2. **상호작용 토크 추정**: 각 구동 관절에 설치된 스트레인 게이지 기반 토크 센서와 백팩에 부착된 IMU를 이용해 관절 토크와 링크의 자세를 실시간으로 측정한다. 발판에 설치된 3‑DoF 포스 플레이트는 실험에서만 사용되며, 실제 적용 시에는 각 발의 수직 지면 반력 비율(F_l/F_r)만을 이용해 ‘상대’ 반력을 추정한다. 이렇게 얻은 관절 토크와 모델 기반 중력·관성 토크를 차감해 인간‑외골격 접촉 토크를 계산한다. 3. **제약조건 기반 최적화 제어**: 목표 상호작용 토크(예: 0 Nm 투명성, 혹은 비제로 스프링‑댐퍼 임피던스)를 입력으로, 관절 전류 한계, 가속도 제한, 안전 관절 각도 범위 등을 제약조건으로 하는 이차형 최적화 문제를 실시간으로 해결한다. 최적화 결과는 가상 질량(Virtual Mass) 컨트롤러에 전달돼, 실제 전동기 전류 명령으로 변환된다. 이 방식은 언더액추에이션(관절 수가 제한된) 상황에서도 안정적인 토크 추적을 가능하게 한다. 실험은 3명의 건강한 피험자를 대상으로 트레드밀(속도 1.0 m/s)에서 진행되었다. 세 가지 제어 조건을 비교했는데, (1) WECC, (2) 단순 2‑링크 모델 기반 제어(‘Simplified’), (3) 구동이 해제된 수동 상태(‘No‑Drive’). 투명성(목표 토크 0 Nm) 평가에서는 스윙 다리에서 세 조건 모두 평균 절대 토크 오차가 0.05 Nm 이하로 비슷했지만, 스탠스 다리에서는 WECC가 0.12 Nm, Simplified가 0.38 Nm, No‑Drive가 0.45 Nm로 차이를 보였다. 비제로 임피던스(스프링‑댐퍼) 렌더링 실험에서도 WECC는 목표 토크를 정확히 추적했으며, 특히 스탠스 단계에서 RMS 오차가 0.18 Nm 이하로 유지돼 사용자가 느끼는 저항감이 최소화되었다. 논문의 주요 기여는 다음과 같다. (1) 전신 동역학을 기반으로 한 연속적인 토크 추정 방법을 제시, 단일·이중 스탠스 모두 적용 가능하도록 했다. (2) 물리·안전 제약을 포함한 최적화 기반 폐쇄‑루프 제어기를 설계해, 전동기 포화와 관절 안전을 동시에 보장한다. (3) 실험을 통해 기존 단순 모델 기반 제어보다 스탠스 단계에서 현저히 높은 투명성과 임피던스 렌더링 성능을 입증했다. 한계점으로는 현재 제어 주기가 333 Hz로 제한돼 고속 보행이나 급격한 방향 전환 시 응답성이 떨어질 수 있다. 또한, 전신 동역학 모델이 정확히 작동하려면 관절 토크 센서와 IMU의 정확한 캘리브레이션이 필요하며, 센서 고장 시 대체 추정 방법이 부재하다. 향후 연구에서는 머신러닝 기반 보정으로 모델 오차를 감소시키고, 비정형 지면(계단·불규칙 지형)에서도 적용 가능한 적응형 제약조건을 개발할 계획이다. **