Environment recognition for context-dependent control of powered exoskeletons
Dış iskeletlerin bağlam bağımlı kontrolü için çevre tanıma sistemi
- Tez No: 627263
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EVREN SAMUR, PROF. DR. HURİYE IŞIL BOZMA AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Lokomotif engeli olan kişilere yardımcı ve giyilebilir robotik cihazların günlük kullanımı, kullanılabilirlik ve kabul konusunda sınırlamalarla karşı karşıyadır. Çoğu ci- hazda, önceden tanımlanmış işlevlerin ve faaliyetlerin doğru seçimi ve başlatılması; kul- lanıcının girdisi ve ortamın sürekli yorumlamasına dayanır ve bu da kullanıcı da önemli bir bilişsel iş yüküyle sonuçlanır. Bu çalışmada, derinlik kamerasıyla alınan görüntüleri kullanan yeni bir ortam tanıma ve parametreleştirme sistemi, dış iskelet kontrolünde potansiyel bir yardımcı olarak önerilmektedir. Kullanıcı ve parametreleştirme sistemi arasındaki çevrimiçi paylaşımlı kontrol yaklaşımının uygulanabilirliği, dış iskeletlerin iki özel kullanım durumunda değerlendirilmiştir: mod seçim yardımı ve dinamik adım uzunluğu adaptasyonu. Önerilen sistem, 7 sağlıklı kişiyle test edilmiş ve günlük yaşam görevlerinin oluşturduğu mental iş yükünü %19 azaltmıştır. Sonuç olarak, yardımcı bir ortam tanıma ve parametrelendirme sistemi; uygun aktivite modlarını seçmek, başlatmak ve adım uzunluğu gibi kontrol parametrelerini ayarlamak için kullanıcının bilişsel iş yükünü azaltma ve dolayısıyla cihazın kullanılabilirliğini olumlu yönde etk- ileme potansiyelini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The daily use of advanced wearable robotic devices for the assistance of people with locomotive disabilities is still facing clear limitations in usability and acceptance. In most devices, the correct selection and initiation of pre-defined functions and ac- tivities rely on the user's input and constant interpretation of the environment, which results in a substantial cognitive workload. In this study, a novel environment recog- nition and parameterization system that uses depth camera images is proposed as a potential assistant in the control of a powered lower-limb exoskeleton. The feasibil- ity of an on-line shared control approach between the user and the parameterization system was assessed in two specific use cases of lower-limb exoskeletons: Mode selec- tion assistance and dynamic step length adaptation. In a sequence of realistic daily life tasks, the assistance provided by the proposed system reduced the mean overall workload by 19% on a group of seven neurologically intact subjects. In conclusion, an assistive environment recognition and parameterization system to select and initiate appropriate activity modes, and to adjust control parameters such as step length shows the potential of reducing the cognitive workload on the user, and thereby positively influencing device usability.
Benzer Tezler
- Uluslararası fon piyasaları ve döviz kredileri mekanizması (analitik bir yaklaşım)
A Short history of the foreign exchange markets
ADNAN YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
BankacılıkMarmara ÜniversitesiUluslararası Bankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN ULUDAĞ
- The investigation of disease associated NOD2 in human eosinophilic cells in the context of viral immunity by in vitro analysis
Hastalıkla ilişkili NOD2'nin viral bağışıklık bağlamında insan eozinofil hücrelerinde in vitro araştırılması
EDANUR BARUTÇU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Biyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. CEREN ÇIRACI MUĞAN
- Manipulation of visually recognized objects using deep learning
Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi
ERTUĞRUL BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- Acil yardım çağrısı jestlerinin bilgisayarla görü ve derin öğrenme yöntemleriyle gerçek zamanlı tespiti
Real-time detection of emergency call gestures using computer vision and deep learning methods
FERHAT ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED KOTAN
- İlkokul dördüncü sınıf fen bilimleri dersinde sınıf dışı öğrenme etkinliklerinin öğrenciler üzerindeki etkilerinin incelenmesi
Investigation of the effects of out-of-class learning activities on students in primary school fourth grade science course
BURÇİN OKUR
Doktora
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖNÜL SAKIZ