İki eksenli protez kolun ileri kontrol yöntemleriyle kontrolü
Control of biaxial prosthetic arm with advanced control methods
Yazar: ÖMER FARUK KARAKÖSE
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇAĞRI KUTLU
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

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.

Abstract:
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.