EMG işaretleri ile kontrol edilen robot kol tasarımı
Robot arm design controlled by EMG signals
- Tez No: 727784
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- 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
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiBiyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAVAŞ ŞAHİN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKİN GEZGİN
- 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
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiModelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN HACIHABİBOĞLU
YRD. DOÇ. DR. ELİF SÜRER
- 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
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- 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
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN HİLMİ KOÇAL