Geri Dön

EEG-based brain controlled robot manipulator

EEG tabanlı beyin kontrollü robot manipülatörü

  1. Tez No: 783394
  2. Yazar: ÜNAL HAYTA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM HALİL GÜZELBEY, PROF. DR. İBRAHİM ERKUTLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Mechanical Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BCI), Elektroensefalografi (EEG), Motor İmgeleme (MI), Ortak Uzamsal Modeller (CSP), Robot Kontrolü, Brain-Computer Interface (BCI), Electroencephalography (EEG), Motor Imagery (MI), Common Spatial Patterns (CSPs), Robot Control
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Beyin kontrollü ve EEG teknolojisine dayalı robotlar, özellikle istemli hareket etme söz konusu olduğunda, ciddi engelli kişiler için günlük yaşamlarında son derece yardımcı olabilir. Bu tezde, yeni bir EEG tabanlı beyin kontrollü altı serbestlik dereceli robot manipülatör sistemi önerilmiştir. Robotu üç yönde kontrol etmek için motor imgeleme (MI) tabanlı beyin-bilgisayar arayüzü tasarlanmıştır. EEG sinyalleri, Uluslararası 10-10 Sistemine göre kafa derisi üzerindeki 64 noktadan kaydedilmiştir. Alçak geçiren ve çentik filtreler, ham sinyallerden gereksiz verileri çıkarmak için kullanılmıştır. Özellikleri çıkarmak ve özellik vektörlerini oluşturmak için ortak uzamsal modeller (CSP) kullanılmıştır. Uzamsal filtre ve sınıflandırma doğruluğu için on iki zamanlı aralığı ve varyans yumuşatma süresi için üç farklı zaman aralığı incelenmiştir. Lineer diskriminant analizi (LDA) sınıflandırma algoritması olarak kullanılmıştır. Gerçek zamanlı deneyler sırasında deneklere görsel geri bildirim sağlanmıştır. Sınıflandırma doğruluğu çevrimdışı hesaplanmıştır. Deneyler yedi farklı denek üzerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışma, en yüksek sınıflandırma doğruluğunu elde etmek için CSP filtre zaman pencerelerini optimize etmeyi ve bu sınıflandırma sonuçlarını gerçek bir robotu kontrol etmeye uygulamayı amaçlamaktadır. Deneyler yedi farklı denek için tekrarlandı. Sonuçlar, robot kolunun kontrol doğruluğunun %92'den fazla olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Robots that are brain-controlled and based on EEG technology can be extremely helpful for persons with severe disabilities in their daily lives, especially when it comes to enabling voluntary movements. This thesis has proposed a novel electroencephalography (EEG)-based brain-controlled six-degree-of-freedom robot manipulator system. To control the robot in three directions motor imagery (MI) based brain–computer interface was designed. EEG signals are recorded from 64 positions on the scalp according to the International 10-10 System. Low-pass and notch filters were used to remove extraneous data from the raw signals. Common spatial patterns (CSPs) were used to extract features and generate feature vectors. Twelve-time windows for the spatial filter and classification accuracy and three-time windows for the variance smoothing time were investigated. Linear discriminant analysis (LDA) was used as a classification algorithm. During the online experiments, visual feedback was supplied to the subjects. Classification accuracy was calculated offline. The experiments were performed on seven different subjects. The study aims to optimize CSP filter time windows to get the highest classification accuracy and apply these classification results to controlling a real robot. Experiments were repeated for seven different subjects. The results show that the robot arm's control accuracy is more than 92%.

Benzer Tezler

  1. Design, implementation and BCI-based control of a series elastic mobile robot for home-based physical rehabilitation

    Evde kullanılabilen seri elastik mobil rehabilitasyon robotunun tasarımı, uygulaması ve beyin-bilgisayar arayüzü tabanlı kontrolü

    MİNE SARAÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN PATOĞLU

    DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN

  2. Eeg sinyalleri ile cihaz kontrolü

    Device control with eeg signals

    HARUN ÇİĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DAVUT HANBAY

  3. Beyin bilgisayar arayüzü ile DC motorun hız ve yön kontrolünü sağlayan iletişim sisteminin tasarım ve gerçeklenmesi

    Design and implementation of a communication system that provides speed and direction control of DC motor with brain computer interface

    CANER GEZGEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektro-Optik Sistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF KAÇAR

  4. The interplay of prior information and motion cues in resolving visual ambiguity in agent perception

    Aktör algılama sürecinde görsel belirsizliği çözmede ön bilgi ve hareket ipuçlarının etkileşimi

    SENA ER ELMAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Psikolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU AYŞEN ÜRGEN