Eksik tahrikli el protezi geliştirme platformu tasarımı ve yapay sinir ağları tabanlı denetimi
Design of an underactuated hand prosthesisdevelopment platform and artificialneural network-based control
Yazar: ZAHİT EVREN KAYA
Danışman: PROF. DR. ATİLA YILMAZ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bilgisayar destekli benzetim = Computer aided simulation ; Dinamik benzetim = Dynamic simulation ; Sayısal işaret işleme = Digital signal processing ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu tez kapsamında, seçilen tendon tabanlı eksik tahrikli yapıdaki bir el protezi mekanizmasının kinematik ve dinamik analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda mekanik yapının çalışma alanındaki bir nesne ile olan etkileşiminin de dikkate alındığı bir dinamik model oluşturulmuştur. Oluşturulan dinamik modelin, ilgili mekanik yapının dinamik davranışını modelleme başarımının belirlenebilmesi için benzetim çıktılarından ve görüntü tabanlı bir hareket analiz platformundan faydalanılmıştır. Elde edilen benzetim ve deney sonuçları ortaya konulan dinamik modelin, eksik tahrikli mekanik yapının dinamik davranışını başarılı şekilde temsil edebildiğini göstermektedir. El protezinin kinematik ve dinamik modellemesinin yanı sıra, protezin EMG işaretlerine dayalı denetiminin sağlanabilmesine yönelik yöntemler incelenmiştir. Öncelikle, harici bir veri kümesi üzerinde yapılan çalışmalarla EMG işaretlerine dayalı el hareketi sınıflandırmasında kullanılabilecek EMG işaret öznitelikleri belirlenmiştir. Söz konusu EMG işaret özniteliklerinin girdi olarak kullanıldığı iki farklı sınıflandırma yöntemi geliştirilmiş ve geliştirilen sınıflandırma yöntemlerinin başarım seviyeleri deneysel çalışmalarla belirlenmiştir. Deneyler sonucunda 3 farklı EMG girdisine atanmış el hareketlerinin başarılı şekilde sınıflandırılarak uygulanabildiği görülmüştür.

Abstract:
In this thesis, kinematic and dynamic analysis of a selected tendon-based underactuated hand prosthesis mechanism was performed. As a result of the analysis, a dynamic model was created by considering the interaction of the mechanical structure with an object in the workspace. Simulation outputs and a vision-based motion analysis platform were used to determine the performance of the dynamic model to model the dynamic behavior of the mechanical structure. The simulation and experimental results show that the dynamic model can successfully represent the dynamic behavior of the underactuated mechanical structure. In addition to kinematic and dynamic modeling of the hand prosthesis, the methods for the control of the prosthesis based on EMG signals were examined. Firstly, EMG signal features that can be used in hand motion classification based on EMG signals have been determined by the studies on an externally available dataset. Two different classification methods, in which these EMG signal features are used as input have been developed and the performance levels of the developed classification methods were determined by experimental studies. As a result of the experiments, it was found that hand movements assigned to 3 different EMG inputs can be successfully classified and realized.