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보행 보조 시스템

  • 기술번호 : KST2021010968
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 보행 보조 시스템에 관한 것으로, 보행자의 발에 착용되어 보행을 보조하는 보행 보조 로봇과, 발목의 움직임과 연관된 복수의 근육에 각각 부착되어 근전도를 감지하는 복수의 근전도 센서와, 상기 근전도 센서에 의해 감지된 근전도 신호를 입력받아 기계 학습 알고리즘을 통해 상기 보행 보조 로봇의 발목 관절에 적용될 예측 강성을 출력하는 강성 예측부와, 상기 강성 예측부로부터 출력된 상기 예측 강성에 기초하여 상기 보행 보조 로봇의 발목 관절의 강성을 제어하는 로봇 제어부를 포함하며; 상기 기계 학습 알고리즘은 다수의 보행자의 근육에서 측정된 학습 근전도 신호와, 해당 학습 근전도 신호에 따른 학습 강성 신호를 학습 데이터로 하되 상기 학습 강성 신호를 출력으로 하여 기계 학습되어 생성되는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, LSTM(Long-Short Term Memory) 알고리즘, 또는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘과 같은 기계 학습 알고리즘을 이용하여 발목 관절에 적용될 강성을 예측함으로써, 보다 정확한 강성 예측이 가능하게 된다.
Int. CL A61H 3/00 (2006.01.01) B25J 9/00 (2006.01.01) A61B 5/389 (2021.01.01) A61B 5/11 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G16H 20/30 (2018.01.01)
CPC A61H 3/00(2013.01) B25J 9/0006(2013.01) A61B 5/389(2013.01) A61B 5/112(2013.01) A61B 5/6829(2013.01) G16H 20/30(2013.01) A61H 2230/605(2013.01) A61H 2201/5041(2013.01)
출원번호/일자 1020200019484 (2020.02.18)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0105455 (2021.08.27) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.02.18)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박신석 경기도 성남시 분당구
2 정수훈 강원도 삼척
3 박규태 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인남촌 대한민국 서울특별시 종로구 새문안로*길 **, 도렴빌딩 ***호 (도렴동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.02.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-0169519-29
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.03.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0302365-27
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.12.02 수리 (Accepted) 1-1-2020-1303156-94
4 보정요구서
Request for Amendment		 2020.12.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0182507-25
5 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2020-1320830-03
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.05.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.06.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0120437-52
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.08.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0630359-94
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
보행자의 발에 착용되어 보행을 보조하는 보행 보조 로봇과,발목의 움직임과 연관된 복수의 근육에 각각 부착되어 근전도를 감지하는 복수의 근전도 센서와,상기 근전도 센서에 의해 감지된 근전도 신호를 입력받아 기계 학습 알고리즘을 통해 상기 보행 보조 로봇의 발목 관절에 적용될 예측 강성을 출력하는 강성 예측부와,상기 강성 예측부로부터 출력된 상기 예측 강성에 기초하여 상기 보행 보조 로봇의 발목 관절의 강성을 제어하는 로봇 제어부를 포함하며;상기 기계 학습 알고리즘은 다수의 보행자의 근육에서 측정된 학습 근전도 신호와, 해당 학습 근전도 신호에 따른 학습 강성 신호를 학습 데이터로 하되 상기 학습 강성 신호를 출력으로 하여 기계 학습되어 생성되는 것을 특징으로 하는 보행 보조 시스템
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제1항에 있어서,상기 기계 학습 알고리즘은 LSTM(Long-Short Term Memory) 알고리즘, 또는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 보행 보조 시스템
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제2항에 있어서,상기 강성 예측부는상기 학습 근전도 신호 및 상기 학습 강성 신호를 기 설정된 개수 또는 시간 단위로 시간에 따라 중첩하여 상기 기계 학습 알고리즘에 상기 학습 데이터로 입력하고;상기 근전도 센서에 의해 감지된 상기 근전도 신호를 상기 개수 또는 시간 단위로 중첩하여 상기 기계 학습 알고리즘에 입력하는 것을 특징으로 하는 보행 보조 시스템
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제1항에 있어서,상기 보행자의 보행시 상기 보행자의 발바닥의 지면 접촉 여부를 감지하는 복수의 접촉 센서와,복수의 상기 접촉 센서의 감지 결과에 기초하여, 상기 보행 보조 로봇의 발목 관절의 각도를 예측하는 발목 각도 예측부를 더 포함하며;상기 로봇 제어부는 상기 발목 각도 예측부에 의해 예측된 각도로 상기 보행 보조 로봇의 발목 각도를 제어하는 것을 특징으로 하는 보행 보조 시스템
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제4항에 있어서,상기 접촉 센서는상기 보행자의 발끝 영역이 지면에 접촉되는지 여부를 감지하는 제1 접촉 센서와,상기 보행자의 뒷꿈치 영역이 지면에 접촉되는지 여부를 감지하는 제2 접촉 센서를 포함하며;상기 발목 각도 예측부는 상기 제1 접촉 센서 및 상기 제2 접촉 센서에 의해 감지되는 접촉 여부의 조합에 따라 상기 보행 보조 로봇의 발목 각도를 예측하는 것을 특징으로 하는 보행 보조 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 문화체육관광부 고려대학교산학협력단 스포츠창업촉진 기반기술개발사업 운동기능 향상을 위한 하이브리드 스마트 의복 및 모니터링 시스템
2 미래창조과학부 고려대학교산학협력단 선도연구센터사업 인간중심 소프트로봇기술 연구센터