Geri Dön

Control and simulation of a quadcopter using a steady state visual evoked potential based brain computer interface

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 724320
  2. Yazar: KAAN DELİHASAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER İŞCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 44

Özet

Bu çalışmanın amacı, bir dörtlü helikopter'i iki boyutlu uzayda kontrol etmek ve görselleştirmek için Durağan Hal Görsel Uyarılmış Potansiyel (DHGUP) tabanlı beyin-bilgisayar arayüzüne (BBA) dayalı bir sistem tasarlamaktır. Dörtlü helikopterler 6 serbestlik derecesine sahip mobil robotlardır ve uçuş operasyonları yapabilmektedirler. DHGUP verileri Tsinghua Üniversitesi BBA laboratuvarından elde edilmiştir. Bu veri seti, farklı frekanslarda (8-15.8 Hz, 0,2 Hz aralıklarla) titreşen 40 karaktere odaklanan 35 sağlıklı deneğin (18 erkek, 17 kadın, 17-34 yaş, ortalama yaş: 22) DHGUP tabanlı BBA deneylerinden elde edilen elektroensefalogram kayıtlarından oluşmaktadır. Drone'un iki boyutlu uzayda dört farklı yönde hareket edebilmesi için dört farklı sınıf, ve bu sınıflara dayalı dört farklı komut sistemi tasarlanmıştır. Bu araştırmada kullanılan sınıflandırma yöntemleri Naïve Bayes, k-en yakın komşu (k-NN) ve karar ağaçları olarak seçilmiştir. Her denek için, drone'un başlangıç ve son konumu arasındaki mesafe (konumsal sapma) ve sınıflama doğrulukları ölçülmüştür. Bu çalışma, deneklerin konumsal sapma ve doğruluk değerlerinin her zaman doğrudan ilişkili büyüklükler olmayabileceğini göstermektedir. Literatürdeki çoğu çalışma, yalnızca sınıflama doğruluğuna odaklanmakta, sınıflama sonucu oluşan konumsal sapmayı dikkate almamaktadır. Bu açıdan, mevcut çalışmanın literatürdeki bu açığı doldurması hedeflenmiştir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to design a system based on steady-state visual evoked potential (SSVEP) based brain-computer interface (BCI) to control and visualize a quadcopter in 2D space. Quadcopters are mobile robots with 6 degrees of freedom, and they are capable of flight operations. The SSVEP data were obtained from Tsinghua University BCI laboratory. The dataset accumulated SSVEP-BCI recordings of 35 different subjects (18 male subjects, 17 female subjects, ages varying between 17-34 years, mean age: 22 years) focusing on 40 characters which are flickering at different frequencies (8-15.8 Hz with a time frame of 0.2 Hz). Four different commands were designed by four different classes so that the drone could move in four different directions in 2D space. The classification methods used in this research are Naive Bayes, k-nearest neighbor (k-NN), and decision tree. CCA was applied as a feature extraction method. For each subject, the spatial deviation between the starting and final location and classification accuracy were measured. This study shows that spatial deviation and classification accuracy are not necessarily related to each other. Most of the studies in the literature focus on classification accuracy as the output of the classification and neglect the spatial deviation calculated. Therefore, it is aimed at filling this gap in the literature.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    477866

    Design, implementation and control of a novel quad tilt-rotor uav

    Yeni dört eğimli rotor iha'nın tasarımı, uygulanması ve kontrolü

    AHMED MAHROUS RAGIB KAFI AL KAMACHI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ

  2. Tez No

    888651

    Integrating path planning and image processing with UAVs for disease detection and yield estimation in indoor agriculture

    Kapalı alan tarımda hastalık tespiti ve verim tahmini için rota planlama ve görüntü işlemenin İHA'larla entegre edilmesi

    ONAT ERDOĞMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  3. Tez No

    439362

    Modelling and control of the Qball X4 quadrotor system based on pid and fuzzy logic structure

    Qball X4 quadrotor sisteminin modellenmesi ve PID ve bulanık mantık yapısına dayalı kontrolü

    TOLGA BODRUMLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ

  4. Tez No

    553332

    Modeling and attitude control of a quadcopter using model predictive controller

    Dört rotorlu bir hava aracı modellemesi ve model öngörülü kontrolör ile yönelim kontrolü

    CEMRE ESEMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN

  5. Tez No

    421220

    Dört kanatlı mikro hava aracı tasarımı ve kontrolü

    Design and control of micro aerial vehicle with four flapping wings

    ABDURRAHMAN İŞBİTİRİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

Geri Dön