표제지
목차
ABSTRACT 9
제1장 서론 11
제1절 연구 배경 11
제2절 연구 목적 13
제2장 근육 피로 예측 및 보상 15
제1절 팔꿈치 관절 각도 예측 15
1. Hill 근육 모델 15
2. 확장칼만필터를 통한 각도 예측 17
제2절 확장칼만필터의 근육 피로 모델 적용 22
1. 근육 피로의 정량화 22
2. 근육 피로 모델 25
3. 확장칼만필터를 통한 피로 예측 26
제3장 신호 측정 및 처리 시스템 28
제1절 시스템 하드웨어 28
제2절 데이터 전처리 29
제4장 실험 및 결과 32
제1절 근전도 신호 기반 각도 예측 결과 32
제2절 근육 피로 보상 결과 34
제3절 결과 비교 및 분석 36
제5장 결론 38
참고문헌 40
국문초록 44
〈표 4-1〉 일반 상태의 각도 RMSE 34
〈표 4-2〉 피로보상을 진행한 각도 RMSE 36
〈그림 1-1〉 피로에 의한 근전도 신호 특성 변화 11
〈그림 2-1〉 Hill 근육 모델 15
〈그림 2-2〉 힘과 길이 그리고 힘과 속도 사이의 관계 17
〈그림 2-3〉 확장칼만필터의 예측과 업데이트 단계 18
〈그림 2-4〉 팔의 각도에 따른 모멘트 암의 변화 20
〈그림 2-5〉 초기 중앙주파수 MDF₀(α) 와 감쇠계수 K(α)의 다항식 곡선적합 26
〈그림 3-1〉 시스템 개략도 및 실제 시스템 29
〈그림 3-2〉 근전도 신호의 정류 및 필터링 과정 30
〈그림 3-3〉 데이터 처리과정 31
〈그림 4-1〉 일반 상태의 2 kg, 5 kg, 8 kg 각도와 예측 각도 비교 33
〈그림 4-2〉 피로보상을 진행한 2 kg, 5 kg, 8 kg 각도와 예측 각도 비교 35
〈그림 4-3〉 피로구간에서 일반 상태(위)와 피로보상 상태(아래)의 RMSE 37