Using soft strain sensor networks for high-speed onlinedeformation estimation of soft robots
Yumuşak robotların yüksek hızlı çevrimiçi deformasyon kestirimi için yumuşak gerinim sensörü ağlarının kullanımı
- Tez No: 1007765
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. MELİH TÜRKSEVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yumuşak gerinim sensörleri, yumuşak robotlarda propriosepsiyonu mümkün kılar; ancak doğrusal olmayan, hız-bağımlı ve histerezis içeren davranışları, ham ölçümlerin geri beslemeli kontrol için gerekli yüksek frekanslarda güvenilir kinematik değişkenlere dönüştürülmesini zorlaştırır. Bu tez, geri beslemeli kontrol için yüksek hızlı ve hassas şekil kestirimini hedefleyerek, gömülü yumuşak rezistif gerinim sensörlerine sahip bir tendon–pnömatik yumuşak eyleyici için gerçek zamanlı bir deformasyon kestirim hattı geliştirmektedir. Gerçek zamanlı kestirimi destekleyecek hızda veri toplayabilmek için senkronize bir deneysel platform kurulmuş; dış referans akışıyla hizalama korunurken çevrim başına <2 ms mertebesinde sensör okuma süresi elde edilmiştir. Çalışma, tek bir sensör ile gerinim kestiriminden başlayarak ölçeklenebilir eyleyici modellemesine doğru ilerlemektedir. Sensör dönüşümü için, yaklaşık 1 ms örnekleme süresiyle 0–250% gerinim aralığını kapsayan rastgeleleştirilmiş yükleme profilleri altında yüksek hızlı veri kümeleri toplanmıştır. Sensör modeli iki farklı sensör malzemesinde doğrulanmıştır: Dragon Skin ile üretilen Sensör-1 ve platin-kürlü bir silikon olan VRM (Vernik Reçine Market) RTV (10 Shore) ile üretilen Sensör-2. Sıkı gerçek zamanlı kısıtları doğruluktan ödün vermeden karşılamak için, hızlı bir doğrusal direnç–uzama modeli ile asenkron bir tekrarlayan sinir ağını Kalman filtresi içinde birleştiren uyarlamalı hibrit bir kestirici sunulmuştur: doğrusal model düşük gecikmeli çıkarım için 1 kHz'de çalışırken, tekrarlayan model daha düşük hızda periyodik“sanal ölçümler”üreterek sürüklenmeyi azaltmak amacıyla doğrusal parametreleri günceller. Deneysel sonuçlar, uyarlamalı modelin her iki malzeme için de sensörlerin histerezisli davranışını statik doğrusal eşlemeden daha iyi izlediğini ve dinamik yükleme altında tutarlılığı artırdığını göstermektedir. Ayrıca, temel ve uyarlamalı doğrusal kestiricilerin 1 ms örnekleme aralığının oldukça altında kaldığı; buna karşın tek başına LSTM çıkarımının ortalama 9,6 ms sürdüğü gösterilerek, gömülü geri besleme döngüleri için önerilen füzyon yaklaşımının gerekliliği ortaya konmuştur. Son olarak, doğrulanmış tek-sensör dönüşümünden hareketle tez; dağıtık bir sensör ağı üzerinden elde edilen gerinim kestirimlerini birleştirerek tam eyleyici şekil kestirimine genişlemeyi ve omurga hattının parça sabit eğrilik (PCC) kinematiği veya spline tabanlı eğri uydurma ile gerçek zamanda yeniden yapılandırılmasını ele almaktadır. Doğruluk, hareket yakalama (motion capture) ile değerlendirilirken, hesaplama maliyeti de gerçek zamanlı uygulanabilirlik açısından analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Soft strain sensors enable proprioception in soft robots. However, their nonlinear, rate-dependent hysteresis makes it challenging to convert raw measurements into reliable kinematic variables at the high frequencies required for feedback control. This thesis targets high-speed, accurate shape estimation for feedback control by developing a real-time deformation-estimation pipeline for a tendon-driven pneumatic soft actuator with embedded soft resistive strain sensors. A synchronised experimental platform is built to collect actuator signals at rates suitable for real-time estimation, achieving sensor readout on the order of less than 2 ms per cycle while maintaining alignment with an external reference stream. The work progresses from single-sensor strain estimation toward scalable actuator modelling. For sensor transduction, high-rate datasets are collected under randomised loading profiles spanning 0–250% strain with an approximately 1 ms sampling interval. The sensor model is validated on two sensor materials: Sensor-1 fabricated with Dragon Skin and Sensor-2 fabricated with a platinum-cure silicone, VRM (Vernik Reçine Market) RTV (Shore 10). To meet tight real-time constraints without sacrificing accuracy, an adaptive hybrid estimator is introduced. It fuses a fast linear resistance–elongation model with an asynchronous recurrent network within a Kalman filter. The linear model runs at 1 kHz for low-latency inference, while the recurrent model provides periodic“virtual measurements”that correct drift by adapting the linear model parameters. Experiments show that the adaptive model tracks the sensors' hysteretic behaviour more accurately than a static linear mapping for both materials, improving consistency under dynamic loading. Crucially, the baseline and adaptive linear estimators run well within the 1 ms sampling interval, whereas standalone LSTM inference averages 9.6 ms, motivating the proposed fusion approach for embedded feedback loops. Finally, building on validated single-sensor transduction, the thesis outlines an extension to full actuator shape estimation. The framework fuses strain estimates from a distributed sensor network and reconstructs the backbone using piecewise-constant-curvature (PCC) kinematics or spline-based curve fitting. Accuracy is evaluated against motion capture, and computational cost is assessed for real-time feasibility.
Benzer Tezler
- Novel approaches for microscale sensing using silicon and graphene based devices
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA BULUT COŞKUN
- Bending actuators based on ionic electroactive polymers
İyonik elektroaktif polimer esaslı bükülme eyleyicileri
SHAYAN MEHRAEEN
Doktora
İngilizce
2018
Seramik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMİYE ALKAN GÜRSEL
- Real-time analysis of cytoskeletal filaments using mems traction sensor and fluorescent microscopy
Sitoiskelet iplikçiklerin mems kuvvet algılayıcı ve floresan mikroskopisi kullanılarak gerçek zamanlı incelenmesi
BEKİR AKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Makine MühendisliğiKoç ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURHANETTİN ERDEM ALACA
- Exploring opinions of corporate instructional designers on their professional development and training needs
Kurumsal öğretim tasarımcılarının mesleki gelişim ve eğitim ihtiyaçları konusundaki görüşlerinin araştırılması
NAZLI GÖKALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÖZTÜRK
- İyonik olmayan çift-ağyapılı poliakrilamid hidrojellerinin sentezi ve mekanik özellikleri
Synthesis and mechanical properties of non-ionic polyacrylamid double-network hydrogels
BAHADIR UĞUR ALTUN
