Detecting human motion intention during pHRI using artificial neural networks trained by EMG signals
EMG sinyalleri ile eğitilmiş yapay sinir ağları kullanılarak fiziksel ̇insan-robot etkileşimi sırasında ̇insan hareketinin niyetinin tespiti
- Tez No: 648311
- Danışmanlar: PROF. DR. ÇAĞATAY BAŞDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 41
Özet
İşbirlikçi robot teknolojisindeki son gelişmelerle birlikte artık üretim ortamlarında bir robotla yan yana çalışabileceğiz. Üretimi daha esnek ve etkili hale getirmek için insan ve robot arasındaki işbirliği, insanın niyetini tespit ederek geliştirilebilir. Bu bağlamda, insanın niyetini anlamak ve ona yardımcı olmak amacıyla etkileşim kontrolcüsünü buna göre ayarlamak, fiziksel insan-robot etkileşimi (pHRI) için temel bir ihtiyaçtır. Bu çalışmada, insanın hareket etmeyi amaçladığı doğrultuyu insan kol kaslarından elde edilen elektromiyografi (EMG) sinyallerini kullanarak tahmin eden Yapay Sinir Ağlarına (ANN) dayalı bir sınıflandırıcı öneriyoruz. Bu sınıflandırıcıyı, insan kol hareketini amaçlanan doğrultu boyunca sınırlamak ve diğer doğrultularda istenmeyen hareketleri önlemek için bir admitans kontrolcü ile beraber kullanıyoruz. Önerilen sınıflandırıcı ve kontrol mimarisi, bir yörünge takip etme deneyinde KUKA LBR iiwa 7 R800 robot kullanılarak sınanmıştır. 6 katılımcı ile yapılan deneysel çalışmamızın sonuçları, deney sırasında önerilen mimarinin insana etkili bir yardım sağladığını ve görev tamamlanma süresinden ödün vermeden istenmeyen hareket hatalarını azalttığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
With the recent advances in cobot (collaborative robot) technology, we can now work with a robot side by side in manufacturing environments. The collaboration between human and cobot can be enhanced by detecting the intentions of human to make the production more flexible and effective in future factories. In this regard, interpreting human intention and then adjusting the controller of cobot accordingly to assist human is a core challenge in physical human-robot interaction (pHRI). In this study, we propose a classifier based on Artificial Neural Networks (ANN) that predicts intended direction of human movement by utilizing electromyography (EMG) signals acquired from human arm muscles. We employ this classifier in an admittance control architecture to constrain human arm motion along the intended direction and prevent undesired movements along other directions. The proposed classifier and the control architecture have been validated through a path following task by utilizing a KUKA LBR iiwa 7 R800 cobot. The results of our experimental study with 6 participants show that the proposed architecture provides an effective assistance to human during the execution of task and reduces undesired motion errors, while not sacrificing from the task completion time.
Benzer Tezler
- Gaz, yangın algılama sistemleri ve otomatik sulu söndürme
Gas, fire detections systems and automatic water extinguishing
SELİM METİN YAVUZ
- Reshaping human intentions by autonomous sociable robot moves through intention transients generated by elastic networks considering human emotions
Elastik ağları kullanarak, insan duygularına göre üretilen geçici niyet rotalarını izleyen otonom sosyal robotların insan niyetlerini şekillendirmesi
ORHAN CAN GÖRÜR
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDAN MÜŞERREF ERKMEN
- Görüntü işleme teknikleri ile İHA tespiti
Image processing techniqes and drone detection
ENSAR KOŞATEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzurum Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUR HÜSEYİN KAPLAN
- Görüntü işleme teknikleri ile balıklarda duruş tahmini ve hareket tanıma
Pose estimation and action recognition in fish with image prosessing techniques
MEHMET FURKAN AKÇA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET FATİH DEMİRAL
PROF. DR. ALİ HAKAN IŞIK
- IMU tabanlı ters kinematik model ile yürüme emülatörü
IMU based gait emulator using inverse kinematics model
YAĞIZ TEZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. SIDDIK MURAT YEŞİLOĞLU