EMG Tabanlı İnsan Robot Etkileşimi
Öz
Teknolojinin gelişmesi ile birlikte insan vücudundaki sinyalleri algılayabilen sensörler geliştirilmektedir. Sensörler vasıtasıyla alınan sinyaller işlenerek çeşitli sistemler kontrol edilebilmektedir. Yapılan çalışmada Thalmic Labs tarafından üretilen MYO Armband ürünü ile EMG(Elektromiyografi) ve IMU(Inertial Measurement Unit) sinyalleri toplanarak endüstriyel robot kolunun kontrolü gerçekleştirilmiştir. EMG sinyalleri ilk önce ön işlemden geçirilmiş ve PCA (Principle Component Analysis) algoritması ile boyutu azaltılmıştır. EMG sinyallerini sınıflandırmak için Random Forest algoritması kullanılmıştır. Sınıflandırma sonucunda 3 farklı hareket tespit edilmiş olup bu hareketler ile endüstriyel robot kolu kontrol edilmiştir. Çalışmada ABB robot firmasına ait IRB120 endüstriyel robot kolu kullanılmıştır. Geliştirilen yazılım ile EMG ve IMU sinyalleri hareket ve konum bilgisine dönüştürülerek robot kolunun gerçek zamanlı kontrolü sağlanmıştır.
Anahtar Kelimeler
İnsan Robot Etkileşimi, Makine Öğrenmesi, Elektromiyografi, Endüstriyel Robot
Kaynakça
- [1]W. Cao, “Application of support vector machine algorithm based gesture recognition technology in human-computer interaction,”Informatica, vol. 43, no. 1, Jan. 2019.
- [2]K. Tanaka, K. Matsunaga, and H. Wang, “Electroencephalogram-based control of an electric wheelchair,”IEEE Transactions on Robotics, vol. 21, no. 4, pp. 762–766, 2005.
- [3]R. Bousseta, I. E. Ouakouak, M. Gharbi, and F. Regragui, “EEG Based Brain Computer Interfacefor Controlling a Robot Arm Movement Through Thought,”Irbm, vol. 39, no. 2, pp. 129–135, 2018.
- [4]Z. Lu, X. Chen, Q. Li, X. Zhang, and P. Zhou, “A Hand Gesture Recognition Framework and Wearable Gesture-Based Interaction Prototype for Mobile Devices,”IEEE Transactions on Human-Machine Systems, vol. 44, no. 2, pp. 293–299, 2014.
- [5]Z. Lu and P. Zhou, “Hands-Free Human-Computer Interface Based on Facial Myoelectric Pattern Recognition,”Frontiers in Neurology, vol. 10, 2019.
- [6]H. Tamura, T. Murata, Y. Yamashita, K. Tanno, and Y. Fuse, “Development of the electric wheelchair hands-free semi-automatic control system using the surface-electromyogram of facial muscles,”Artificial Life and Robotics, vol. 17, no. 2, pp. 300–305, 2012.
- [7]W.-T. Shi, Z.-J. Lyu, S.-T. Tang, T.-L. Chia, and C.-Y. Yang, “A bionic hand controlled by hand gesture recognition based on surface EMG signals: A preliminary study,”Biocybernetics and Biomedical Engineering, vol. 38, no. 1, pp. 126–135, 2018.
- [8]Mohammad, S., & Kumar, G. V. (2016, May). Development of sEMG based human machine interface control system for robotic watch. In2016 International Conference on Research Advances in Integrated Navigation Systems (RAINS)(pp. 1-5). IEEE.
- [9]Zhang, J., Wang, B., Zhang, C., Xiao, Y., & Wang, M. Y. (2019). An EEG/EMG/EOG-based multimodal human-machine interface to real-time control of a soft robot hand.Frontiers in neurorobotics,13, 7.
- [10]Sathiyanarayanan, M., & Rajan, S. (2016, January). MYO Armband for physiotherapy healthcare: A case study using gesture recognition application. In 2016 8th International Conference on Communication Systems and Networks (COMSNETS) (pp. 1-6). IEEE.