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김호빈 (고려대학교) 이종복 (고려대학교) 김선우 (고려대학교) 기인호 (한국과학기술연구원) 김상도 (서울과학기술대학교) 박신석 (고려대) 김강건 (한국과학기술연구원) 이종원 (한국과학기술연구원)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제18권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
182 - 188 (7page)
DOI
10.7746/jkros.2023.18.2.182

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Due to the acceleration of an aging society, the need for lower limb exoskeletons to assist gait is increasing. And for use in daily life, it is essential to have technology that can accurately estimate gait phase even in the walking environment and walking speed of the wearer that changes frequently. In this paper, we implement an LSTM-based gait phase estimation learning model by collecting gait data according to changes in gait speed in outdoor level ground and stair environments. In addition, the results of the gait phase estimation error for each walking environment were compared after learning for both max hip extension (MHE) and max hip flexion (MHF), which are ground truth criteria in gait phase divided in previous studies. As a result, the average error rate of all walking environments using MHF reference data and MHE reference data was 2.97% and 4.36%, respectively, and the result of using MHF reference data was 1.39% lower than the result of using MHE reference data.
#Gait Phase Estimation #Deep Learning #LSTM #Wearable Walking Robot #Exoskeleton

목차

Abstract
1. 서론
2. 학습 데이터 수집
3. 학습 모델 구축
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
References

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