EMG sinyalleri ile çok fonksiyonlu protez el simülatörünün kontrolü

Abstract

İnsanlar yaralanmalar, kazalar veya herhangi bir tıbbi rahatsızlık sonucunda uzuv kaybı yaşayabilirler. Son yıllarda araştırmacılar bu ve buna benzer durumlarda eksik olan uzvun yerini alacak olan protez cihazların tasarımı ve kontrolü alanında pek çok çalışma gerçekleştirmektedirler. Biyolojik elin işlevlerini taklit eden protez ellerin fonksiyon kabiliyeti parmakların birbirlerinden bağımsız yaptıkları hareket sayısı arttıkça artar. Bu referans bakış açısı ile şekillendirilen tez çalışması kapsamında biyoelektriksel sinyaller kullanılarak protez ele altı farklı parmak hareketi kazandırılmış ve protez elin işlevselliği artırılmıştır. Yüzey Elektromiyografi yöntemi ile dört kastan yüzey elektrot grubu yardımı ile biyoelektriksel sinyaller kaydedilmiştir. Kaydedilen biyoelektriksel sinyaller bir dizi ön işlemden geçirilmiş ve EMG sinyallerinin maksimum, etkin, ortalama, varyans ve enerji gibi öznitelikleri hesaplanmıştır. Etkin bilişsel etkileşim ağı oluşturulabilmek için İleri Yayılımlı YSA, Kademeli İleri Yayılımlı YSA, Radyal Tabanlı YSA, Kesin Radyal Tabanlı YSA, Olasılıksal Tabanlı YSA, Regresyon Tabanlı YSA, En Yakın Komşu ve Destek Vektör Makinası sınıflandırma algoritmaları kullanılmış ve sınıflandırma başarıları karşılaştırılmıştır. 3D yazıcı ile beş parmaklı ve on beş eklemli protez el prototip imal edilmiş ve ayrıca SimMechanics ortamında protez el simülatörü tasarlanmıştır. Biyoelektriksel sinyallerin sınıflandırılması ile elde edilen hareket tipi bilgisi ile simülatör ve prototip elin kontrolü gerçek zamanlı olarak yaklaşık %70 başarım ile gerçekleştirilmiştir. Protez elin her bir eklemine bağlı motorların konum kontrolleri tasarlanan PID (Proportional Integral Derivative) ve Kayan Kipli Kontrolör ile sağlanmıştır. Böylece kullanıcı kişi ile protez el arasında bilişsel bir iletişim ağı kurulmuş, protez elin altı hareket için gerçek zamanlı kontrolü biyoelektriksel sinyaller ile sağlanmıştır. Anahtar Kelimeler: EMG, Çok Fonksiyonlu Protez El, SimMechanics, Bilişsel Kontrol

People may lose their limb because of injuries, accidents, medical conditions or congenital hereditary disorders. In recent years Researcher are carrying out many studies about design and control of prosthesis devices which take the place of the missing limb. Functional ability of prosthesis hand which mimicking biological hand functions increases depending on the number of independent fingers movements. With this perspective, in this thesis study six different finger movements were given to the prosthesis hand via bioelectrical signals and functionality of prosthesis hand was increased. Bioelectrical signals were recorded by Surface Electromyography method for four muscles with the help of the surface electrodes. The recorded bioelectrical signals were subjected to a series of preprocessing and feature extraction processes to calculate the maximum, effective, mean, variance and energy values of the EMG signals. In order to create effective cognitive interaction network between human and prosthesis hand, Classification algorithms have been developed which are Forward ANN, Progressive ANN, Radial based ANN, Exact Radial based NN, Probabilistic based ANN, Regression based ANN, Nearest Neighbor and Support Vector Machine classification and their performance compared with each other. A five-fingered and fifteen-joints prosthetic hand prototype has been produced via a 3D printer. And also a prosthetic hand simulator designed in the SimMechanics Motion control of both the simulator and prototype hand were realized in real time with about 70% success with obtained hand pattern information by classification via bioelectrical signals. Position control of motors connected to each joint of the Prosthetics hand is provided with designed PID and Sliding Mode Controller. Thus, an effective cognitive communication network has established between the user person and the real time pattern control of the prosthesis is provided by bioelectrical signals.Key words: EMG, Multifunctional Prosthetic Hand, SimMechanics, Cognitive Control