Geri Dön

EMG işaretleri ile kontrol edilen robot kol tasarımı

Robot arm design controlled by EMG signals

  1. Tez No: 727784
  2. Yazar: SURA ALI KODI ABOODI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Günümüzde çeşitli protez el ve kol yapılarının olduğu aşikardır. Bu tarz EMG kontrollü robot kol-lar, kaslardan aldıkları sinyalleri uygun bir şekilde işleyerek yapılacak hareketi gerçekleştirirler. Önemli olan EMG sinyallerinin işlenmesidir ve buna en uygun yöntemin seçilmesidir. Çoğunlukla kaslardaki EMG sinyallerini yakalamak için iki hareketli (bilek hareketi ve el açıp kapama hareke-ti) robot ellerde toplam altı elektrot kullanılmaktadır. Bunlardan üç tanesi sadece bilek hareketi için, diğer üç tanesi de el açıp kapama hareketi için kullanılmaktadır. Bu projede kullanılacak elektrot sayısı farklı olacaktır. Daha az elektrotla aynı hareketlerin sağlanabildiği gösterilecektir. Uygun bir EMG sinyali işleme devresiyle işlemcinin ADC ucuna sinyaller iletilmekte ve bu şekil-de motorların uygun hareketi sağlanmaktadır. Bu şekilde günümüzdeki protez ellerin yapılarında iyileştirmeler yapılabilir ve maliyet düşürülebilir. Farklı bir ifadeyle bu tez çalışmasında günü-müzde kullanılan yöntemlerden farklı bir yöntemle EMG sinyallerinin işlenmesi ve kullanılması gösterilmesi amaçlanmaktadır.

Özet (Çeviri)

It is obvious that there are various prosthetic hand and arm structures today. This type of EMG-controlled robot arms perform the movement by appropriately processing the signals they receive from the muscles. The important thing is to process EMG signals and choose the most suitable method for this. A total of six electrodes are used in robot hands with two movements (wrist movement and hand opening and closing movement), mostly to capture EMG signals in the muscles. Three of them are used only for wrist movements, and the other three are used for hand opening and closing movements. The number of electrodes to be used in this project will be different. It will be shown that the same movements can be achieved with fewer electrodes. With a suitable EMG signal processing circuit, signals are transmitted to the ADC end of the processor, thus ensuring the proper movement of the motors. In this way, improvements can be made in the structures of today's prosthetic hands and the cost can be reduced. In other words, in this thesis, it is aimed to demonstrate the processing and use of EMG signals with a method different from the methods used today.

Benzer Tezler

  1. Machine learning techniques for surface electromyography based hand gesture recognition

    Yüzey elektromiyografi temelli el jesti tanıma için makine öğrenmesi teknikleri

    ENGİN KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  2. Rehabilitation system design to strength muscle activity on lower arm extremity using real time emg data

    Gerçek zamanlı emg verilerini kullanarak alt kol kas aktivitesini güçlendiren rehabilitasyon sistem tasarımı

    MUTLU BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Biyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAVAŞ ŞAHİN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKİN GEZGİN

  3. Creating a generic hand and finger gesture recognizer by using forearm muscle activity signals

    Ön kol kas hareketlerinden oluşan sinyalleri kullanarak el ve parmak işaretlerini tanıyan jenerik bir sistem geliştirme

    UMUT DEMİREL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Modelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN HACIHABİBOĞLU

    YRD. DOÇ. DR. ELİF SÜRER

  4. 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

  5. Biyonik el kontrolü için EMG işaretlerininin makine öğrenmesi yöntemiyle sınıflandırılması

    Wavelet transformation and classification with machine learning methods of electromyography signals for bionic hand control

    DUYGU BAĞCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OSMAN HİLMİ KOÇAL