이족 보행 시뮬레이션 서울대학교 운동연구실 운동연구실에서는 사람의 보행에 대한 시뮬레이션을 연구하고 있습니다. 실제 사람이 걸어가는 과정에는 다양한 요소들이 영향을 미칩니다. 사람은 자신의 골격과 근육을 가지고, 자신이 학습한 운동방식들을 토대로, 현재 걸어가는 지형, 외부에서 가해지는 힘들을 반영해서 적절하게 걸어갑니다.
Optimiality Principle 근골격 보행 효율 질병/ 수술 Metabolic energy Fatigue 운동 원리 Optimiality Principle 피로 성장/노화 Torque 걸음걸이 Muscle activation Stride Step frequency Pathological traits 생체 운동 시뮬레이션 보행 분석 Metabolic energy 안정성 경사로 외력 Push recovery Lyapunov exponent 외부 조건 Perturbation Environment change 여기서 더 나아가 실제 사람의 보행을 분석하듯이 시뮬레이션 된 보행 결과를 분석할 수도 있습니다. 보행시 얼마나 많은 에너지를 썼는지, 보폭이나 걸음의 프리퀀시는 어떤지, 보행이 얼마나 안정적인지에 대한 측정을 시도하고 있습니다. 미끄러운 바닥
인체 운동원리 물리 법칙 사람의 움직임 어떻게 구현해 나갈것인가?? 생체 운동 시뮬레이션은 물리 법칙이 작용하는 가상 공간에서 생체 모델을 이용해서 생체 운동을 재현하는 것이다. 물리 법칙
생체모델 컨트롤 물리 시뮬레이션 사람의 움직임 어떻게 구현해 나갈것인가?? 생체 운동 시뮬레이션은 물리 법칙이 작용하는 가상 공간에서 생체 모델을 이용해서 생체 운동을 재현하는 것이다. 물리 시뮬레이션
모델
컨트롤 매 순간 어느 부분에 얼만큼 힘을 주 것인가? 매 순간 어떤 근육을 얼마나 활성화 시킬 것인가?
컨트롤 매 순간 어느 부분에 얼만큼 힘을 주 것인가? 매 순간 어떤 근육을 얼마나 활성화 시킬 것인가?
운동원리 인체의 운동원리를 반영하여 생체 모델을 컨트롤 하고자 함 문제는 인체의 운동원리를 명확하게 모른다는 것 인체의 운동원리를 반영하여 생체 모델을 컨트롤 하고자 함 문제는 인체의 운동원리를 명확하게 모른다는 것 물리 시뮬레이션의 경우 뉴튼의 법칙과 같은 물리 법칙들을 적용하여 구현하면 되지만, 인체의 운동원리는 명확하게 알려져 있지는 않다.
운동원리 사람의 보행과 유사하도록 생체 모델을 컨트롤 균형 움직이는 형태 외부 힘에 대한 반응 주변 환경에 따른 적절한 보행
SIMBICON SIMBICON: Simple Biped locomotion Control 다양한 컨트롤 방법들이 제시되었다. 기존 컨트롤 방법 중 하나인 SIMBICON은 state machine을 토대로 각각의 state마다 적절한 control strategy를 manua하게 구현하였다. 또한, balance를 위한 feed back 을 활용하였다. 균형을 잘 잡고, 외부의 힘에도 적절히 반응할 수 있었지만, 사람의 자연스러운 보행 모습을 보여주진 못 했다. SIMBICON: Simple Biped locomotion Control KangKang Yin et al. 2007
Tracking control 모션 캡처 데이터를 직접 Tracking하는 방법들 모션 캡처 데이터를 직접 활용하는 방법들이 제시되기 시작 실제 사람의 보행 데이터를 직접 Tracking하기 때문에 사람의 자연스러운 보행의 모습을 보여준다. 외부 힘에 대한 반응 주변 환경에 따른 적절한 보행 Data-Driven Biped Control Yoonsang Lee et al. 2010
Optimization local optimization global optimization 매 순간 현재 상황의 정보를 토대로 컨트롤 신호 형성 global optimization 일정 시간 동안의 정보를 토대로 컨트롤 신호 형성 컨트롤 문제를 optimization의 관점으로 볼 수도 있다. 원하는 바대로 생체 모델을 컨트롤 하여 보행 시뮬레이션 하려 할 때, 어떻게 해야하는지를 optimization으로 찾아 내는 것이다. 이 optimization을 크게 local optimization과 global optimization으로 나누어 볼 수도 있다.
reference motion modulator trajectory optimization muscle optimization simulation result + reference pose foot position offset reference motion modulator trajectory optimization reference motion
reference motion modulator muscle optimization simulation result reference pose local optimization 에 해당하는 부분 균형잡기, 자연스러운 보행 형태 거의 실시간 reference motion modulator reference motion
trajectory optimization foot position offset global optimization에 해당하는 부분 균형, 현재 상황에 더 맞는 모션 찾기 거의 하루 소모 새로운 모델, 새로운 모션을 사용할 때마다 안 넘어지는 시뮬레이션을 위해서는 global optimization을 수행해야 함 보행 보조기구를 장착한 모델의 시뮬레이션의 경우, 보행 보조기구의 알고리즘이 바뀔 때마다 global optimization을 수행해야 함 trajectory optimization
local controller 개선 균형을 Local controller만으로 해결하도록 하길 원함 균형을 못 잡은 시뮬레이션의 경우, 보행 중 넘어지는 현상으로 시뮬레이션 결과를 평가하기 어려움 CMA를 사용하는 현재의 global optimization과정은 큰 시간을 소모
계획 local controller Data-Driven Biped Control Yoonsang Lee et al. 2010
reference motion modulator trajectory optimization muscle optimization simulation result + reference pose foot position offset reference motion modulator trajectory optimization reference motion
muscle optimization simulation result
data-driven controller muscle optimization simulation result data-driven controller reference motion
Data-Driven Biped Control feedback based balancing technique synchronization