EEG-based brain controlled robot manipulator
EEG tabanlı beyin kontrollü robot manipülatörü
- Tez No: 783394
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM HALİL GÜZELBEY, PROF. DR. İBRAHİM ERKUTLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Makine Mühendisliği, Engineering Sciences, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BCI), Elektroensefalografi (EEG), Motor İmgeleme (MI), Ortak Uzamsal Modeller (CSP), Robot Kontrolü, Arayüzeyler, CSP/AD, Elektroensefalografi, Robot kolu, Robot manipülatörleri, Brain-Computer Interface (BCI), Electroencephalography (EEG), Motor Imagery (MI), Common Spatial Patterns (CSPs), Robot Control, CSP/AD, Electroencephalography, Robot arm, Robot manipulators
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Beyin kontrollü ve EEG teknolojisine dayalı robotlar, özellikle istemli hareket etme söz konusu olduğunda, ciddi engelli kişiler için günlük yaşamlarında son derece yardımcı olabilir. Bu tezde, yeni bir EEG tabanlı beyin kontrollü altı serbestlik dereceli robot manipülatör sistemi önerilmiştir. Robotu üç yönde kontrol etmek için motor imgeleme (MI) tabanlı beyin-bilgisayar arayüzü tasarlanmıştır. EEG sinyalleri, Uluslararası 10-10 Sistemine göre kafa derisi üzerindeki 64 noktadan kaydedilmiştir. Alçak geçiren ve çentik filtreler, ham sinyallerden gereksiz verileri çıkarmak için kullanılmıştır. Özellikleri çıkarmak ve özellik vektörlerini oluşturmak için ortak uzamsal modeller (CSP) kullanılmıştır. Uzamsal filtre ve sınıflandırma doğruluğu için on iki zamanlı aralığı ve varyans yumuşatma süresi için üç farklı zaman aralığı incelenmiştir. Lineer diskriminant analizi (LDA) sınıflandırma algoritması olarak kullanılmıştır. Gerçek zamanlı deneyler sırasında deneklere görsel geri bildirim sağlanmıştır. Sınıflandırma doğruluğu çevrimdışı hesaplanmıştır. Deneyler yedi farklı denek üzerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışma, en yüksek sınıflandırma doğruluğunu elde etmek için CSP filtre zaman pencerelerini optimize etmeyi ve bu sınıflandırma sonuçlarını gerçek bir robotu kontrol etmeye uygulamayı amaçlamaktadır. Deneyler yedi farklı denek için tekrarlandı. Sonuçlar, robot kolunun kontrol doğruluğunun %92'den fazla olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Robots that are brain-controlled and based on EEG technology can be extremely helpful for persons with severe disabilities in their daily lives, especially when it comes to enabling voluntary movements. This thesis has proposed a novel electroencephalography (EEG)-based brain-controlled six-degree-of-freedom robot manipulator system. To control the robot in three directions motor imagery (MI) based brain–computer interface was designed. EEG signals are recorded from 64 positions on the scalp according to the International 10-10 System. Low-pass and notch filters were used to remove extraneous data from the raw signals. Common spatial patterns (CSPs) were used to extract features and generate feature vectors. Twelve-time windows for the spatial filter and classification accuracy and three-time windows for the variance smoothing time were investigated. Linear discriminant analysis (LDA) was used as a classification algorithm. During the online experiments, visual feedback was supplied to the subjects. Classification accuracy was calculated offline. The experiments were performed on seven different subjects. The study aims to optimize CSP filter time windows to get the highest classification accuracy and apply these classification results to controlling a real robot. Experiments were repeated for seven different subjects. The results show that the robot arm's control accuracy is more than 92%.
Benzer Tezler
- Design, implementation and BCI-based control of a series elastic mobile robot for home-based physical rehabilitation
Evde kullanılabilen seri elastik mobil rehabilitasyon robotunun tasarımı, uygulaması ve beyin-bilgisayar arayüzü tabanlı kontrolü
MİNE SARAÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN PATOĞLU
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Eeg sinyalleri ile cihaz kontrolü
Device control with eeg signals
HARUN ÇİĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DAVUT HANBAY
- The interplay of prior information and motion cues in resolving visual ambiguity in agent perception
Aktör algılama sürecinde görsel belirsizliği çözmede ön bilgi ve hareket ipuçlarının etkileşimi
SENA ER ELMAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Psikolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiNörobilim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU AYŞEN ÜRGEN
- A study of recent classification algorithms and a novel approach for biosignal data classification
Başlık çevirisi yok
EYÜP ÇINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiRochester Instıtute Of TechnologyDr. FERAT ŞAHİN
- Manifold learning-based EEG signal processing for motor intention classification in bci-controlled rehabilitation systems
Bcı kontrollü rehabilitasyon sistemlerinde motor niyet sınıflandırması için manifold öğrenme tabanlı EEG sinyal işleme
HEZZAL KÜÇÜKSELBES
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Fizyoterapi ve Rehabilitasyonİzmir Ekonomi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU SAYILGAN