Geri Dön

IMU verileriyle derin öğrenme tabanlı hareket tanıma ve adaptif kayan kipli kontrollü protez ayak tasarımı

Deep learning based motion recognition and adaptive sliding mode controlled prosthetic foot design with IMU data

  1. Tez No: 860977
  2. Yazar: SELİN AYDIN FANDAKLI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALİL İBRAHİM OKUMUŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 172

Özet

Bu araştırma, felç, sinirsel hastalıklar, ortopedik sorunlar veya travma sonucu diz altı amputasyonu geçiren bireyler için eksik uzvun yokluğunu hissettirmeyecek, kullanıcı kontrollü bir protez ayak geliştirme hedefiyle yola çıkmıştır. Tasarlanan bu protez ayak, kullanıcıların günlük yaşam aktivitelerini rahatlıkla gerçekleştirebilmelerine olanak tanıyacak şekilde hazırlanmıştır. İki serbestlik derecesine sahip olan bu protez ayak, doğal bir yürüyüşü taklit ederek, kullanıcılara hareket özgürlüğü ve doğal denge sağlamaktadır. Geliştirilen protez ayak, simetriyi koruma, doğal hareketleri taklit etme ve yürüyüşün doğal dinamiklerini yansıtma gibi kritik özelliklere sahiptir. Eyleyiciler, denetleyiciler, algılayıcılar, bağlantı elemanları ve güç ünitesi gibi çeşitli bileşenlerden oluşan bu protez ayak, insan anatomisine uygun olarak tasarlanmıştır ve kullanıcılara geniş bir hareket aralığı sunmaktadır. Araştırmanın temelindeki veri tabanlı yaklaşım, her bireyin ihtiyaçlarına uygun olarak özelleştirilmiş protez ayak tasarımlarının oluşturulmasını mümkün kılar. Bu, ampute bireylerin yaşam kalitesini artırarak topluma daha aktif ve bağımsız katılımlarını teşvik etmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, bu alandaki bilimsel araştırmaların ilerlemesine katkıda bulunarak protez teknolojisinin gelişimini desteklemeyi hedeflemektedir.

Özet (Çeviri)

This research sets out with the aim of developing a user-controlled prosthetic foot that will not make the absence of the missing limb felt for individuals who have undergone below-knee amputation due to stroke, neurological diseases, orthopedic issues, or trauma. Designed to enable users to comfortably carry out their daily life activities, this prosthetic foot with two degrees of freedom mimics a natural gait, providing users with freedom of movement and natural balance. The developed prosthetic foot possesses critical features such as preserving symmetry, mimicking natural movements, and reflecting the natural dynamics of walking. Comprised of various components including actuators, controllers, sensors, connection elements, and power units, this prosthetic foot is designed in accordance with human anatomy, offering users a wide range of motion. The data-driven approach underlying the research enables the creation of customized prosthetic foot designs tailored to the needs of each individual. This aims to enhance the quality of life for amputees, thereby promoting their more active and independent participation in society. Additionally, it aims to contribute to the advancement of scientific research in this field, thereby supporting the development of prosthetic technology.

Benzer Tezler

  1. Mobil platformlar için dinamik konum verisinin elde edilmesinde farklı veri türlerinin entegrasyonunun araştırılması

    Investigating the integration of different data types in the acquisition of dynamic positioning data for mobile platforms

    MERT GÜRTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN SOYCAN

  2. Navigation based on inertial sensor data using deep learning techniques

    Ataletsel sensör verileriyle derin öğrenme teknikleri kullanılarak navigasyon

    MUHAMMET SERHAT SOYER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET CENGİZ ONBAŞLI

  3. Estimation of gravity direction using a machine learning model trained on imperfect IMU data

    Gürültülü sensör verileriyle eğitilmiş bir makine öğrenmesi modeli kullanılarak tek bir görüntü üzerinde yerçekimi yönü tespiti

    BETÜL ZELİHA TÜRKKOL T.T.ABUZARIFA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ

  4. Human factor based advanced driver-assistance system (ADAS) design for electric vehicle

    Elektrikli araç için insan faktörü tabanlı gelişmiş sürücü yardım sistemi (ADAS) tasarımı

    DAĞHAN DOĞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  5. GPS/IMU verilerini kullanarak hava fotoğraflarının doğrudan yöneltilmesi ve birleştirilmiş blok dengeleme olanakları

    The Possibilties of the direct georeferencing and combined adjustment of aerial photographs using GPS/UMI data

    NACİ YASTIKLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET YAŞAYAN