Yüksekten düşmelere karşı giyilebilir hava yastıklı yelek
Wearable air-cushioned vest against high falls
- Tez No: 1012483
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BİLGE HAN TOZLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yüksekten düşme koruması, Giyilebilir teknoloji, Hava yastığı sistemi, Gerçek zamanlı düşme algılama, Gaz şişirme mekanizması, Fall protection from height, Wearable technology, Airbag system, Real-time fall detection, Gas inflation mechanism
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hitit Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, 1–5 metre arasındaki kısa serbest düşüş mesafelerinde çarpma öncesi koruma sağlayan, giyilebilir hava yastıklı akıllı bir yelek sistemi geliştirmeyi hedeflemektedir. Özellikle endüstriyel ortamlarda yaşanan yüksekten düşme olayları, ciddi yaralanmalara ve ölümlere yol açmaktadır. İnsan refleks süresinin (~250 ms) bu tür durumlar için yetersiz kaldığı göz önüne alınarak, sistemin milisaniye mertebesinde karar verip, çarpma gerçekleşmeden önce hava yastığını şişirmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen sistem, Arduino UNO mikrodenetleyici platformu üzerine kurulu olup, sensör füzyonuna dayalı bir gömülü sistem mimarisi ile çalışmaktadır. Arduino tabanlı mikrodenetleyici platformlar, düşük maliyet, modüler donanım yapısı ve geniş sensör desteği sayesinde eğitim ve endüstriyel prototipleme çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Sistem üç temel sensörden veri toplamaktadır. MPU6050 IMU (ivme + açısal hız). BMP280 barometrik sensör (yükseklik tespiti),VL53L1X Time-of-Flight (ToF) sensörü (zemin mesafesi).Bu sensörlerden elde edilen veriler, üstel hareketli ortalama (EMA) ve komplementer filtreleme teknikleri ile işlenmiş; gürültü bastırma, referans sapmalarının giderilmesi ve yanlış pozitiflerin azaltılması sağlanmıştır. Karar algoritması, ivme, yükseklik farkı ve dikey hız gibi parametreleri eş zamanlı değerlendirerek tetikleme modülünü harekete geçirmekte ve hava yastığının şişmesini sağlamaktadır. Giyilebilir ivme tabanlı hareket analiz sistemlerinin insan mobilitesinin değerlendirilmesinde etkili olduğu rapor edilmiştir. iv Saha testlerinde, sistemin ortalama 250 ms içinde düşmeyi algıladığı ve 120–150 ms içinde hava yastığını şişirdiği doğrulanmıştır. Doğruluk oranı %95'in üzerinde olup, ani eğilme veya oturma gibi günlük hareketlerde yanlış pozitif algılamaların büyük ölçüde engellendiği gözlemlenmiştir. Gaz şişirme mekanizmasında geleneksel CO₂ tüpleri yerine, NaN₃ + KNO₃ + SiO₂ karışımı kullanılmış; bu da hızlı gaz üretimi ve taşınabilirlik açısından avantaj sağlamıştır. Bu sistem, literatürdeki tek sensörlü ya da sabit eşik değerlerine dayalı sistemlere kıyasla, çoklu sensör füzyonu, düşük yükseklik optimizasyonu ve özelleştirilmiş tetikleme algoritması gibi özgün katkılar sunmaktadır. Gelecek çalışmalarda, derin öğrenme tabanlı sınıflandırma algoritmaları, hızlı gaz şişirme mekanizmaları, kablosuz veri aktarımı ve düşük güç tüketimi tasarımları ile sistemin daha da geliştirilmesi faydalı olacaktır.
Özet (Çeviri)
This study aims to develop a wearable smart vest system equipped with an airbag that provides pre-impact protection in short free-fall ranges between 1–5 meters. Falls from height, especially in industrial environments, are a major cause of serious injuries and fatalities. Considering that the human reflex time (~250 ms) is insufficient in such cases, the system is designed to make decisions within milliseconds and inflate the airbag before impact. The developed system is built on the Arduino Uno microcontroller and operates with an embedded system architecture based on sensor fusion. It collects data from three main sensors: MPU6050 IMU (acceleration + angular velocity), BMP280 barometric pressure sensor (altitude detection), and VL53L1X Time-of-Flight (ToF) sensor (ground proximity). Sensor data are processed using Exponential Moving Average (EMA) and complementary filtering techniques to suppress noise, correct reference drift, and reduce false positives. The decision algorithm evaluates parameters such as acceleration, altitude difference, and vertical speed simultaneously to activate the triggering module and inflate the airbag. Field tests confirmed that the system can detect a fall within approximately 250 ms and inflate the airbag in 120–150 ms. The system demonstrated over 95% accuracy, and false positives due to everyday motions like bending or sitting were significantly minimized. Instead of traditional CO₂ cartridges, a NaN₃ + KNO₃ + SiO₂ gas mixture was used, offering faster gas generation and improved portability. Compared to single-sensor or fixed-threshold systems in the literature, this solution introduces multi-sensor fusion, low-altitude optimization, and a custom triggering algorithm as its original contributions. Future developments will focus on incorporating deep learning based classifiers, faster gas inflation mechanisms, wireless data transmission, and low-power design enhancements.
Benzer Tezler
- İnşaat sektöründe yüksekten düşmeden kaynaklanan iş kazalarının azaltılmasına yönelik öneri geliştirilmesi
A proposal about to decrease in number of occupational accidents which arising from fall from height in construction sector
MUSTAFA ALPTEKİN HERGÜNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET EMİN ÖCAL
- Trafik kazalarında ve yüksekten düşmelerde görülen kafa kaidesinde bulunan ve kafa kaidesine uzanan kırıkların özellikleri
The characteristics of fractures located in the skull base and extending to the skull base, observed in traffic accidents and falls from height
AYKUT EKİZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Adli TıpVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiAdli Tıp Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN KARTAL
- Yüksekte çalışma eğitimlerinde kullanılacak platform tasarımı ve imalatı
Design and manufacturing of A training platform for working at HEİGHTS
HALİL KÜTÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Makine MühendisliğiÇukurova Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAİT MUHARREM SAY
- Acil servise kafa travmasıyla başvuran hastalarda kranial yaralanma ile spinal yaralanma sıklığı
Frequency of cranial and spinal injuries in patients admitted to the emergency department with head trauma
KADRİ TURUNÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Acil TıpVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GİZEM GİZLİ TAN
- 2021-2023 yılları arasında Akdeniz Üniversitesi Hastanesine başvuran 18 yaş altı adli vakaların medikolegal açıdan değerlendirilmesi
A medico-legal assessment of forensic cases involving individuals under 18 admitted to Akdeniz University Hospital (2021-2023)
GÖKÇE İBZE