토크

토크 개념?

Harmony에서 토크가 왜 -일까?

Harmony에서 토크값은 신뢰가 가능할까?

저항이 없는데 구할수 있는것인가?

Harmony에서 각 조인트를 제어하려면 알맞은 sock id를 찾아야 할것 같다.

2025/11/03

몇초 걸릴지는 모르겠지만,

건강 vs 비건강인 가정하고 task를 실행하는거지

task 실행해서 correlationship을 분석하면 될거 같아.

몇초짜리 테스크를 진행해야할꺼???

지금까지 진행 상황 (Where we are) - 2026/01/05

목표

Dynamic condition에서 shoulder–elbow coupling 정량화
Healthy → Stroke 비교로 abnormal coupling biomarker 후보 탐색

데이터/파이프라인

Harmony sensor angle 기반
ABD-only velocity 기반으로 onset/offset 세그먼트 표준화
Trial 1~10 컨택시트 + QC 페이지로 눈검증 완료
Coupling 지표 2종 계산
- (1) Angle coupling: abd angle vs elbow angle scatter + r, slope
- (2) Acceleration coupling: ddq(abd) vs ddq(elbow) scatter + r

관찰 결과

Healthy도 angle coupling r 값이 생각보다 크게 나오는 경향
Patient는 elbow angle 변화폭이 더 크고 “눈으로 보기엔” coupling이 더 강한 느낌
ddq coupling scatter에서는 healthy/patient 모두 상관관계가 거의 안 보이는 패턴

현재 막힌 지점

“ddq가 torque proxy가 될 거라 기대했는데 왜 안 맞나” 문제
“Harmony 내장 torque sensor/estimate는 신뢰 가능한가” 문제

1) Healthy에서도 angle correlation r이 크게 나오는 이유

Pearson r의 의미

변화폭의 크기보다 “같이 움직이는 방향성과 동시성”에 민감한 지표
elbow 변화폭이 작아도 abd가 증가할 때 elbow가 항상 같은 방향으로 조금씩 움직이면 r이 커질 수 있는 구조

따라서 r만으로 “patient가 coupling이 더 강하다” 결론 위험

r은 동시성 지표
coupling 크기는 slope(기울기), Δrange 같은 별도 지표 필요

2) 왜 ddq(각가속도) 산점도는 상관관계가 거의 안 나오나

(A) 물리적으로 ddq가 토크를 대변하려면 조건 존재

관절 토크는 단순히 τ ∝ ddq 관계가 아닌 구조

τ = M(q)·ddq + C(q, dq) + g(q) + τ_passive + τ_muscle + τ_external/robot

핵심 포인트

느리고 부드러운 움직임에서는 ddq가 작은 구간이 길어지는 경향
이때 토크는 오히려 g(q)(중력항), 근육 공동수축(강성/점성), 로봇 상호작용 토크가 지배 가능성
Stroke에서는 “토크는 나오는데 움직임은 안 나오는” 상황(강성/경직/공동수축) 빈번
- ddq 기반 proxy로는 토크를 못 잡는 구간 증가

이번 데이터에서 가능한 해석

ddq가 좋은 torque proxy가 되려면 관성항 M(q)·ddq가 지배적인 조건 필요
지금은 그 조건이 약한 상태 가능성
- slow movement
- quasi-static 구간 많음
- gravity/interaction 영향 큼

(B) 신호처리적으로 2번 미분은 SNR 급락

각도 → 속도 → 가속도

미분할수록 노이즈가 증폭되는 구조
ddq는 특히 민감

현재 세그먼트가 velocity-core 중심일 때 추가 문제

core 구간은 종종 constant velocity 구간 위주
ddq ≈ 0 근처로 몰리기 쉬운 구조
scatter가 0 주변 + 노이즈로 채워져 상관관계가 무의미해 보이는 패턴

따라서 ddq coupling을 하려면 설계 변경 필요

미분 전 강한 smoothing(예: low-pass, Savitzky–Golay derivative)
“가속이 실제로 존재하는 구간”(onset/offset 주변)만 분석 대상으로 선택
pointwise scatter 대신 요약 feature 방식 고려
- peak accel
- accel impulse(∫ ddq dt)
- onset jerk(dddq)
- peak-to-peak ddq range

3) “ddq = torque proxy”를 포기해야 하나

결론

무조건 포기라기보단, 조건부 접근 필요
ddq만으로 torque proxy를 만들면 놓치는 항이 너무 많음
특히 Harmony 같은 SEA/robot interaction 시스템에서는 더 복잡한 구조

대안 방향 3가지

방향 1) ddq 기반 coupling은 “feature 요약형”으로 전환

scatter r 하나로 판단 대신
onset/offset 주변의 peak accel/impulse로 비교
healthy vs patient separation이 되는지 탐색

방향 2) 최소한의 inverse dynamics 도입

M(q)ddq + g(q) 정도만 포함해도 개선 여지
g(q)만 넣어도 상지에서는 영향 큼
OpenSim 기반 inverse dynamics 검토

방향 3) 로봇 내장 torque estimate 신뢰성 검증 또는 캘리브레이션

문헌 조사: Harmony torque validity paper 여부
없으면 자체 validation 실험 필요
- known torque/force 적용(추, 스프링 스케일, 고정 지그)
- quasi-static 조건에서 SEA torque estimate vs external measurement 비교
결과가 있으면 “torque 기반 coupling”으로 확장 가능

4) 다음 단계 (What to do next)

우선순위 1: “angle coupling에서 r + slope + Δrange” 체계로 정리

Healthy/patient 비교에서 과해석 방지
환자에서 elbow 움직임이 더 큰 사실을 정량화

우선순위 2: ddq coupling은 아래 중 하나 선택

(a) onset/offset 주변만 분석 + smoothing 강화
(b) ddq feature summary로 전환
(c) inverse dynamics로 τ_est 만들기

우선순위 3: Harmony torque estimate 신뢰성 확보

torque 관련 Harmony 문헌 탐색
없으면 quasi-static calibration 실험 설계

핵심 Takeaway

r은 동시성 지표, coupling “크기”는 slope/Δrange로 보완 필요
ddq scatter가 무의미한 패턴은 물리/신호처리 양쪽에서 자연스러운 결과일 수 있음
torque를 보려면 ddq 단독 proxy보다 inverse dynamics 또는 robot torque validation 쪽이 더 정공법
“ddq-coupling은 ‘동적 상호작용/가속 구간에서의 coupling tendency’를 보는 상대 비교 지표”

“절대 토크를 추정하려는 게 아니라, healthy vs patient 사이의 상대적 차이를 비교”하는것이 낫겠다. 굳이 inverse dynamics, robot torque validation 까지 갈 필요없다는 건가 ?

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