Geri Dön

EMG sensör kontrollü beş eksenli robotik kol ve robotik el tasarımı ve gerçeklenmesi

EMG sensor controlled five axis robotic arm and robotic hand design and implementation

  1. Tez No: 572516
  2. Yazar: SALİH OBUŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞENGÜL DOĞAN, DR. TÜRKER TUNCER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Yarı otonom veya manuel kontrollü elektromekanik donanımlar genelde kontrol panelleri üzerinden veya basit yazılımlar aracılığıyla kontrol edilmektedir. Bu donanımların askeri/medikal uygulamalar gibi zorlu saha şartlarında kullanımı için ilk adım girdi sinyallerinin operatörden hızlı, basit ve doğru bir şekilde alınmasıdır. Ancak eğitimli teknik personelin istihdam edilmesi veya yazılımın kodlanması zaman ve para kaybına yol açmaktadır. Ayrıca her türlü saha şartına uyum sağlayacak bir yazılımın geliştirilmesi de oldukça zordur. Bu işlemlerin, operatörün çok az eğitildiği veya hiç eğitilmediği durumlarda da doğru bir şekilde yapılması önemlidir. Bu amaçla insanın doğal fiziksel hareketlerinin veya sinirsel sinyallerinin bir girdi sinyali olarak kullanılması bir teknik olarak tercih edilebilir. Bu tez çalışması kapsamında, ilk uygulama olarak insan kolunun fonksiyonelliğini sağlayacak beş eksenli bir robot kol tasarlanmış ve prototip üretimi yapılmıştır. Robot kolun gerçek zamanlı denetimi için sağlıklı bireyin kolunda altı farklı kastan alınan yüzey elektromiyografi sinyalleri kullanılmıştır. Deneylerde %81,7 başarı sağlanmıştır. İkinci uygulamada altı farklı harekete ait veriler elde edilmiştir. Toplanan veriler kullanılarak bir yapay zeka uygulaması gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen yöntemde support vector machine (SVM) sınıflandırıcısı kullanıldığında doğruluk oranının %92,77 olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Semi-autonomous or manual-controlled electromechanical equipments is usually controlled via control panels or through simple software. The first step for using these equipments's in harsh field conditions, such as military/medical applications, is the quick, simple and accurate retrieval of input signals from the operator. However, employment of trained technical staff or coding of the software leads to time and money loss. It is also very difficult to develop a software that adapts to all kinds of field conditions. It is important that these operations are done correctly in situations where the operator's has little or no training. For this purpose, the use of human's natural physical movements or neural signals as an input signal may be preferred as a technique. Within the scope of this thesis, as a first application, a five-axis robotic arm designed to provide the functionality of the human arm was designed and prototype was produced. For real-time control of the robot arm, the surface electromyography signals taken from six different muscles are used in the healthy individual's arm. 81.7% success was achieved in the experiments. In the second application, data from six different movements were obtained. Using the collected data, an artificial intelligence application was realized. When the support vector machine (SVM) classifier was used in the developed method, the accuracy rate was found to be 92.77%.

Benzer Tezler

  1. Ampute bireyler için EMG kontrollü biyonik kol protezi geliştirilmesi

    The development of EMG-controlled bionic arm prosthesis for amputated individuals

    YILDIRIM AKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Makine MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ARİF ŞEN

  2. Hand gesture recognition for Turkish sign language using electromyography for human-robot interaction

    İnsan-robot etkileşimi için elektromyografi kullanarak Türk işaret dili için el hareketi tanıma

    MUSTAFA SEDDIQI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  3. Multiple skleroz olgularında spontan yutmanın elektroensefalografi cihazı kullanılarak poligrafik kayıtlama yöntemi ile değerlendirilmesi

    Assessment of spontaneous swallowıng ın multıple sclerosıs cases by usıng polıgraphıc recordıng method ın electroencephalography

    HÜLYA ULUĞUT ERKOYUN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Nörolojiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY KURT İNCESU

  4. Motokuryelerde nervus medianus, ulnaris ve radialis'in sinir ileti hızlarının incelenmesi

    Examination of nerve conduction velocities of medianus, ulnaris and radialis nerves in motocouriers

    YILDIZ YENER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    AnatomiKocaeli Üniversitesi

    Anatomi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNCAY ÇOLAK

  5. Biyomekatronik kontrollü protez el tasarımı ve geliştirilmesi

    Biomechatronic controlled prosthetic hand design and enhancement

    MUSTAFA CAN KADILAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mekatronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN TOPTAŞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GAZİ AKGÜN