Üç eksenli robot kol tasarımı ve robot kolun kontrolü için EEG verilerinin makine öğrenmesi ile sınıflandırılması
Design of a 3-axis robot arm and classification of EEG data with machine learning to control the robot arm
Yazar: KAAN ASLIM
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKÇE AKGÜN
Haliç Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: EEG =   ; Endüstriyel üretim = Industrial production ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; PLC = Programmable logic controller ; Robot kolu = Robot arm ; Robot tasarımı = Robot design ; Robotik = Robotics

Özet:
Gelecekte insan-makine etkileşiminin yaygın olarak düşünceler ve beyin sinyalleri kullanılarak gerçekleştirileceği düşünülmektedir. Beyin-makine arayüzü olarak adlandırılan bu etkileşim türü üzerine yeni uygulama yöntemlerinin keşfedilmesi ve yaygınlaşması ile birlikte, teknoloji ve günlük hayatta yeni bir gelişim döneminin yaşanması ve bu gelişmelerden endüstriyel üretim sektörünün de etkilenmesi beklenmektedir. Bahsedilen konu üzerine yapılacak çalışmalar, literatüre katkı sağlayarak süreci hızlandıracaktır. Bu amaçla bu Yüksek Lisans Tezi kapsamında endüstride yaygın olarak kullanılan robot kolların 3 eksenli bir versiyonunun PLC devresi kullanılarak oluşturulması ve kontrolü için EEG yöntemi ile elde edilen verilerin makine öğrenmesi ile sınıflandırılması üzerine çalışılmıştır. Teknolojik sistemlerin kontrol uygulamalarında beyin-makine arayüzü kullanılmasının pratikliği ve verimi arttıracağı düşünülmektedir. Ayrıca, bahsedilen uygulamanın yaygınlaşması ile endüstriyel makinelerin fiziksel engelli bireylerin kullanımına uygunluğu artacaktır. Projenin bir diğer amacı ise, CAD, yapısal analiz, robot kolun kinematiği, PLC devresi, beyin sinyalleri, EEG, makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırma üzerine yapılan çalışmaların derlenerek, bir mekatronik sistemin tasarımı ve üretilmesi üzerine, yaygın üretim yöntemleri ve endüstriyel standartta ekipmanların kullanımını içeren temel bir bilgi kaynağı oluşturmaktır. Projenin ilk aşamasında robot kol tasarlanmış ve üretilmiştir. Projenin ikinci aşamasında EEG cihazı ile beyin sinyalleri kayıt altına alınmış, robot kolun manipülasyonunda kullanılabilmesi için gerekli makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılmıştır. Robot kolun çalışma testi, çalışma uzayı içerisinde uygun bir cismi bir noktadan farklı bir noktaya taşıması şeklinde gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmalar neticesinde beyin-makine etkileşiminin mevcut kontrol uygulamalarına bir alternatif sunduğu ancak sektörde yaygın olarak kullanımı için daha verimli beyin-makine arayüzü teknolojileri ve yöntemlerinin geliştirilmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
It is thought that in the future, human-machine interaction will be widely achieved using thoughts and brain signals. With the discovery and spread of new application methods on brain-machine interface, it is expected that a new period of development will be experienced in technology, daily life and industrial production sector. Research and studies on the subject will contribute to the literature and will be useful in terms of accelerating the process and catching up with the developing technology. For this purpose, within the scope of this Master's Thesis, a 3-axis version of the robot arms widely used in the industry was created using PLC circuit, and for its control, the data obtained by EEG method was classified with machine learning. With the use of brain-machine interface on such machines it is aimed to increase the practicality and efficiency of control. In addition, it will increase the suitability of industrial machines for use by physically disabled individuals. Another aim of the project is to create a basic information source on the design and production of a mechatronic system. Firstly the mechatronic system consisting of the mechanics, electronics and software of the robot arm was designed and put into production. Secondly the brain signals representing the researcher's direction commands were recorded with an EEG device, classified with machine learning algorithms necessary for the manipulation of the robot arm. Testing of the robot arm is done by moving a suitable object to a different point within the workspace. As a result of the studies, it has been concluded that control applications with brain signals offer an alternative to current control applications, but for active use in the sector, better technology and methods must first be developed in the field of brain-machine interface.