Geri Dön

İki eksenli protez kolun ileri kontrol yöntemleriyle kontrolü

Control of biaxial prosthetic arm with advanced control methods

  1. Tez No: 816983
  2. Yazar: ÖMER FARUK KARAKÖSE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇAĞRI KUTLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Bu çalışmada, protez kol kişinin istediği hareketin anlanması ve hareketin sağlanması için tasarlanmıştır. Tasarlanan protez kol sisteminde ekstansiyon ve fleksiyon hareketlerin oluşması için doğru akım servo motorlar, elin ilk haline gelmesi içinse mekanik aksamlar kullanılmıştır. Kolun hareketinin algılanması için geri dönüş sensör ve mikrobilgisayar üzerinden sağlanacaktır. Algoritmalar ile EMG sensöründen alınan verilerin sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Çok sayıda kontrol edilebilir fonksiyona sahip kavrama şekilleri ve hareketli eklemleri olan güçlendirilmiş protez kollarının kullanımı zor olabilmektedir. Bu kolların kontrolünde EMG sensörleri ve insan makine arayüzleri için yaygın bir kontrol yöntemi kullanılmaktadır. Kullanıcıların olasılığı işlevlerini ve hareketlerini statik bir listeden geçirerek hangi eylem yapmak istediği tanınmaktadır ancak birçok kontrol edilebilir protez kolunda zorlandığı konu olan görevleri yerine getirirken kullanıcının zaman ve bilişsel çabası bu konuda önem arz etmektedir. Bir kullanıcının ihtiyaç duyduğu hareketlerin motor tarafından karşılanması ve ona yardımcı olması insan ile makine arasındaki kontrol yükünü hafifletmektedir. Bu bağlamda, tezin amacı EMG sinyallerini kullanarak makine öğrenmesi destekli ileri kontrolcüler yardımıyla daha doğal bir protez sistemi tasarlamaktır. Bu sistem, ileride kullanıcılara dokunma hissi verebilecek bir haptik yöntem ile geliştirilmek istenmektir. Böylece amputelerin, protezleri ile daha doğal bir şekilde etkileşim kurabilmeleri ve günlük aktivitelerini daha rahat bir şekilde yapabilmeleri hedeflenmektedir. Bu çalışma, amputelerin yaşam kalitesini arttırmak için önemli bir adım olarak görülmektedir. Önceden yapılan çalışmalar Reinforcement Learning (RL) ve özellikle genel değer fonksiyonlarının belirlenen kontrol yöntemlerinin zamanını ve motorları kullanmanın maliyetini azaltmaya yardımcı olduğu görülmüştür. Bu çalışmada, protez kolun gerçek zamanlı isteklere karşı motorun ayarlanması ve RL yöntemiyle gerçekleştirilerek uygulanması incelenmektedir. Motorların açısının tahmin edilmesi ve öğrenilmesi bir istek üzerine hareketi kullanımı hakkında tahminler oluşturmak için bağlamsal faktörleri kullanmaktadır. Bu tahminlere dayanarak, istenilen motor açısını, motor açısı uygulanırken kullanıcıya sunulacak hareketin hızını ve kuvvetini optimize etmek ve uygun hale getirmektir. Ayrıca istenilen açıyı ayarlamak için başka bir makine öğrenimi ile bu işlemi güçlendirmektir.

Özet (Çeviri)

In this study, the prosthetic arm was designed to understand the desired movement of the person and to provide the movement. In the designed prosthetic arm system, direct current servo motors are used for the extension and flexion movements and mechanical components are used for the initialisation of the hand. In order to detect the movement of the arm, the feedback will be provided through the sensor and microcomputer. Algorithms are used to classify the data received from the EMG sensor. The use of powered prosthetic arms with grip shapes and movable joints with a large number of controllable functions can be difficult. EMG sensors and a common control method for human machine interfaces are used to control these arms. The user's possible functions and movements are recognised by running them through a static list, but the user's time and cognitive effort are important in performing the tasks, which is a challenge for many controllable prosthetic arms. The fact that the movements required by a user are met and assisted by the motor eases the control burden between the human and the machine. In this context, the aim of this thesis is to design a more natural prosthesis system with the help of machine learning supported advanced controllers using EMG signals. This system is intended to be developed with a haptic method that can give the users a sense of touch in the future. Thus, it is aimed to enable amputees to interact with their prostheses in a more natural way and to perform their daily activities more comfortably. This study is seen as an important step to improve the quality of life of amputees. Previous studies have shown that reinforcement learning (RL) and especially general value functions help to reduce the time of specified control methods and the cost of using motors. In this study, the motor tuning of the prosthetic arm in response to real-time requests and its implementation using the RL method is investigated. Predicting and learning the angle of the motors uses contextual factors to generate predictions about the use of the movement upon a request. Based on these predictions, the aim is to optimise and fit the desired motor angle, the speed and force of the movement to be presented to the user when applying the motor angle. It is also to augment this process with another machine learning to set the desired angle.

Benzer Tezler

  1. İki eksenli diz üstü protez ve GRF sensör tasarımı

    Two-axis above-the-knee prosthesis and GRF sensor design

    ALİ İHSAN BÜLBÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    AnatomiKocaeli Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR KÜÇÜK

  2. Kalça eklem protezleri yapımında kullanılacak olan ultra molekül ağırlıklı polietilen (UMAPE) yüzeylere kayganlık kazandırmak için kontrollü olarak poli(akrilik asit) (PAA) aşılanması

    Controlled grafting of poly (Acrylic acid) from ultra high molecular weight polyethylene (UHMWPE) surfaces to impart lubrication to hip implants

    AYŞE BAKAR ATICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyoteknolojiHacettepe Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OLGUN GÜVEN

    DR. EBRU ORAL

  3. The effect of the flexibility of CNC machines on the precision of orthotic insole manufacturing

    CNC makinaların esnekliğinin ortez tabanlık üretim hassasiyetine etkisi

    AYKUT SEVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Makine MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT AKDAĞ

  4. AlN ve Al2O3 katkılı Ti6Al4V alaşımının spark plazma sinterleme yöntemi ile üretimi ve karakterizasyonu

    Production and characterization of AlN and Al2O3 reinforced Ti6Al4V alloy via spark plasma sintering method

    İLAYDA ÖZBAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ ŞAHİN

  5. Toz metalurjisi yöntemiyle imal edilen titanyum alaşımı implantların temel özelliklerinin araştırılması

    Investigation for the basis properties of the titanium alloy implants produced with powder metallurgy method

    BEKİR YALÇIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Makine MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. REMZİ VAROL