Mikroişlemci mimarisi kullanarak merkezi desen üretici yapılarının incelenmesi
Investigation of central pattern generator structures using microprocessor architecture
Yazar: VEDAT BURAK YÜCEDAĞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER DALKIRAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
MİKROİŞLEMCİ MİMARİSİ KULLANARAK MERKEZİ DESEN ÜRETİCİ YAPILARININ İNCELENMESİ 
Vedat Burak YÜCEDAĞ

Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Yüksek Lisans Tezi, Temmuz 2019
Danışman: Dr. Öğr. Üyesi İlker DALKIRAN

ÖZET

Merkezi Desen Üreteçleri (MDÜ); emekleme, nefes alma, yürüme, koşma gibi ritmik olayların kontrolünü sağlayan, biyolojik sinir hücrelerinin kuplajlanması ile meydana gelen sinirsel ağ yapılarıdır. Canlıların hareketlerini taklit edebilen robotlar, MDÜ temelleri üzerine kurulmuştur. Literatürde MDÜ' ler, FPGA (Field Programmable Gate Array), FPAA (Field Programmable Analog Array) platformları ile yeniden programlanabilir olarak gerçeklenmiş ve  çeşitli donanım çözümleri ortaya konmuştur. Ancak sunulan donanım çözümleri, uygulamaya özel olarak tasarlanmakta ve çeşitli yapay sinir hücresi modellerin benzetimi maliyetli olmaktadır. Bu bağlamda, standart bir yapıya sahip mikroişlemci mimarisi ile oluşturulmuş, düşük maliyetli Raspberry Pi mini bilgisayarların MDÜ' lerin  FPGA veya FPAA benzeri donanım çözümlerne alternatif olabileceği düşünülmüştür.

Bu tez çalışmasında, öncelikli olarak sinir hücrelerinin elektro – fizyolojik özellikleri hakkında; yapısı, zar potansiyelinin oluşumu ve sinir hücreleri arasındaki bilgi iletimi gibi genel bilgiler sunulmuş ve literatür taraması yapılmıştır. Bilim dünyası tarafından kabul görmüş çeşitli sinir hücresi modellerinin matematiksel alt yapıları incelenmiş ve nümerik olarak benzetimleri yapılmıştır. MDÜ' ler hakkında, literatür taraması yapıldıktan sonra MDÜ ağ yapısının sahip olduğu elektriksel ve kimyasal bağ çeşitleri incelenip, 
Hudgkin – Huxley (HH), FitzHugh – Nagumo  (FHN), Morris – Lecar (ML), 
Hindmarsh – Rose (HR), Izhikevich (IZ)  sinir hücreleri ve Matsuoka (MOs) osilatörü ile senkronizasyon davranışı benzetimi gerçekleştrilmiştir. 

Tamamlanan benzetim çalışmalarından sonra bahsedilen MDÜ modelleri Raspberry Pi üzerinde donanımsal oalrak gerçekleştirilmiştir. Son olarak sayısal benzetim sonuçları ile deneysel gerçekleştirim sonuçları karşılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Raspberry Pi, Merkezi Desen Üreteçleri (MDÜ), Senkronizasyon, Robotik

Abstract:
INVESTIGATION OF CENTRAL PATTERN GENERATOR STRUCTURES USING MICROPROCESSOR ARCHITECTURE
Vedat Burak YÜCEDAĞ

Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences
M.Sc. Thesis, July 2019
Supervisor: Dr. İlker DALKIRAN

ABSTRACT

Central Pattern Generators (CPG); are neural network structures formed by coupling of biological nerve cells that control the rhythmic events such as crawling, breathing, walking and running. Robots that can simulate the movements of living things are built on the foundations of CPG. In the literature, CPGs have been implemented as reprogrammable with FPGA (Field Programmable Gate Array), FPAA (Field Programmable Analog Array) platforms and various hardware solutions have been presented. The hardware solutions are application - specific and costly to simulate various models. In this context, it is aimed to prove that the low cost Raspberry Pi mini computers, which has a standard structure and built with microprocessor architecture, can be an alternative to FPGA or FPAA - based hardware solutions.

In this thesis, firstly a general knowlage about the electro - physiological properties of nerve cells; such as structure, formation of membrane potential and transmission of information between neurons are presented and literature review is done. Mathematical basics of various nerve cell models which are accepted by the scientific world have been examined and numerically simulated. After searching literature on CPGs, the coupling types of CPG network structure are examined and Hudgkin - Huxley (HH), 
FitzHugh – Nagumo  (FHN), Morris - Lecar (ML), Hindmarsh - Rose (HR), Izhikevich (IZ) nerve cells and Matsuoka (MOs) oscillator synchronization behavior was simulated.

After completing simulations the hardware realization of mentioned CPG models are implemented. Finally the ruselts of both simulations and hardware implementations are compared each other.

Keywords: Raspberry Pi, Central Pattern Generators (CPG), Synchronization, Robotics