다점 압력 감지 스마트 신발 및 깔창은 웨어러블 실험실 역할을 합니다. 발뒤꿈치와 중족골과 같은 주요 하중 지점에 센서를 배치하여 실시간 족저 압력 분포를 측정합니다. 이 압력 데이터를 역동학 알고리즘과 결합하면 수직 무릎 반력(VKRF)과 같이 직접 관찰할 수 없는 내부 생체 역학 변수를 계산할 수 있습니다.
이러한 장치는 실험실의 정밀성과 실제 적용 사이의 격차를 해소합니다. 일반 신발을 진단 도구로 전환하여 제어되지 않는 이동 환경에서 내부 관절 부하를 추정하고 인체공학적 스트레스를 모니터링할 수 있습니다.
측정 메커니즘
전략적인 센서 배치
정확한 데이터를 캡처하기 위해 이러한 장치는 단일 센서에 의존하지 않습니다. 대신 여러 압력 센서를 주요 해부학적 랜드마크에 분산시킵니다.
일반적인 주요 하중 지점에는 발가락, 발뒤꿈치 중앙, 첫 번째 및 네 번째 중족골이 포함됩니다.
수직 지면 반력 캡처
이 센서의 주요 물리적 출력은 지면 반력(GRF)의 수직 구성 요소 측정입니다.
이 기능을 통해 신발은 전통적으로 무겁고 실험실 환경에 국한된 고정식 힘판에 대한 이동식 대안 역할을 할 수 있습니다.
원시 데이터에서 생체 역학적 통찰력으로
역동학의 역할
단순한 압력 데이터만으로는 인체공학적 부담에 대한 불완전한 그림을 제공합니다.
의미 있는 통찰력을 추출하기 위해 시스템은 역동학 알고리즘을 사용합니다. 이러한 수학적 모델은 압력 데이터를 처리하여 신체 내부 구조에 작용하는 힘을 추론합니다.
보이지 않는 것 드러내기
센서 데이터와 알고리즘의 조합을 통해 직접 측정할 수 없는 내부 생체 역학 변수를 계산할 수 있습니다.
이 프로세스에서 파생된 주요 지표에는 수직 무릎 반력(VKRF) 및 내측 무릎 토크가 포함되며, 이는 관절 스트레스 및 잠재적 부상 위험의 중요한 지표입니다.
인체공학에서의 실용적인 적용
실험실 제약 탈피
전통적인 인체공학 평가는 종종 고정식 장비를 갖춘 제어된 환경이 필요합니다.
스마트 깔창은 이러한 공간적 제약을 제거하여 실제 산업 생산 현장에서 취급 작업에 대한 장기적인 모니터링을 가능하게 합니다.
직접 부하 추정
공장 바닥과 같은 제어되지 않는 환경에서 이러한 장치는 지속적인 데이터를 제공합니다.
이는 작업자가 이동하면서 일상 업무를 수행하는 동안 직접 부하 추정 및 족저 압력 분포 모니터링을 지원합니다.
절충안 이해
차원 제한
이동성에는 매우 효과적이지만 이러한 센서는 주로 힘의 수직 구성 요소를 측정한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
고정식 실험실 힘판은 일반적으로 3차원(전단력 포함)으로 힘을 측정하여 웨어러블 깔창이 근사할 수는 있지만 완전히 복제하지 못할 수 있는 보다 총체적인 힘 프로필을 제공합니다.
알고리즘 의존성
인체공학 평가의 정확도는 사용된 역동학 알고리즘의 품질에 크게 좌우됩니다.
센서는 원시 입력을 제공하지만 무릎 토크와 같은 내부 부하 계산은 직접 측정이 아닌 파생된 추정치입니다.
목표에 맞는 올바른 선택
이 기술이 인체공학 평가 요구 사항에 적합한지 확인하려면 특정 목표를 고려하십시오.
- 주요 초점이 현장 기반 안전 모니터링인 경우: 이동식 힘판 역할을 하는 장치의 능력을 활용하여 공간 제약 없이 실제 산업 환경에서 작업자를 평가할 수 있습니다.
- 주요 초점이 관절 건강 및 부상 예방인 경우: 장치의 역동학 기능을 활용하여 수직 무릎 반력(VKRF) 및 내측 무릎 토크와 같은 특정 내부 변수를 계산합니다.
부하 측정을 바닥에서 발로 옮김으로써 작업의 실제 생체 역학적 비용을 평가할 수 있습니다.
요약 표:
| 특징 | 기능 및 영향 |
|---|---|
| 센서 배치 | 정확한 족저 압력 데이터를 위해 발뒤꿈치, 발가락 및 중족골에 전략적으로 배치됩니다. |
| 수직 GRF | 수직 지면 반력(GRF)을 캡처하여 고정식 실험실 힘판을 대체합니다. |
| 역동학 | 알고리즘은 원시 압력 데이터를 VKRF와 같은 내부 생체 역학적 통찰력으로 변환합니다. |
| 산업용 유틸리티 | 실제 생산 현장에서 장기적이고 이동 가능한 인체공학적 모니터링을 가능하게 합니다. |
| 지표 모니터링 | 관절 부상을 예방하기 위해 무릎 반력 및 내측 토크를 추적합니다. |
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참고문헌
- Geoffrey A. Clark, Heni Ben Amor. Learning Ergonomic Control in Human–Robot Symbiotic Walking. DOI: 10.1109/tro.2022.3192779
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