Deformation estimation of a tendon-driven elastic actuator with soft strain sensors
Yumuşak gerilme sensörleri ile tendon kontrollü esnek aktuatörün deformasyon tahmini
- Tez No: 831745
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. MELİH TÜRKSEVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Metal Öğretmenliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Esnek robotik, biyolojik organizmalarda gözlenen elastisite ve uyarlanabilme özelliklerinden ilham alarak uyumlu ve esnek yapıya sahip robotlar oluşturmayı hedefleyen ve gelişmekte olan bir alandır. Ancak, soft robotların sonsuz derecede hareket serbestliği gibi özel karakteristikleri ve doğru kinematik bilgilerinin elde edilmesi ile kontrol algoritmalarının uygulanması gibi zorluklar, optimum performans elde etme konusunda önemli engeller oluşturmaktadır. Bu tür sistemlerde hassas kontrol ve doğru algılama özellikle zor hale gelmektedir. Bu tezin temel amacı, gerilme sensörleri ile donatılmış yumuşak tendonlu bir eyleyicinin deformasyon tahminini araştırmaktır. Bu zorlukları ele alarak, bu araştırma esnek robotik alanındaki anlayışımızı eliştirmeyi ve bu umut verici alana katkıda bulunmayı hedeflemektedir. Tendon destekli esnek aktüatörlerin kullanımı, geliştirilmiş esneklik, hafif yapı ve iyileştirilmiş uyarlanabilirlik gibi birçok avantaj sunar. Ek olarak, bu aktüatörlerin içine yerleştirilen yumuşak gerilme sensörlerinin entegrasyonu, deformasyonların gerçek zamanlı olarak izlenmesini sağlayarak, aktüatörün davranışı ve çevre ile etkileşimleri hakkında değerli bilgiler sunar. Bu çalışma, esnek aktüatörlere yumuşak gerilme sensörlerinin entegrasyonuna odaklanmakta ve özellikle bu sensörlerin yapımında 3D baskı teknolojisinden faydalanmayı vurgulamaktadır. Propriosepsiyon bağlamında, yumuşak gerinim sensörleri, bu sensörler tarafından toplanan veriler yardımıyla, yapılandırmasını doğru bir şekilde algılayarak aktüatörün kendi şeklini, konumunu ve uzaydaki hareketini algılamasını ve anlamasını sağlamasında çok önemli bir rol oynar. Propriosepsiyon veya öz algı, yumuşak aktüatörün şeklini ve deformasyonunu tahmin etmek için önemlidir. Aktüatör, dış sensör cihazlarına bağlı olmaktansa öz algı bilgilerini kullanarak kendi konfigürasyonunu algılayabilir. Bezier eğrisi gibi parametrik bir eğri, aktüatörün omurgasını açıklamak için uygun bir model olarak sunulur ve şeklin yeniden oluşturması için esnek bir çerçeve sunar. Ayrıca, yumuşak gerilim sensörlerinden alınan verilere dayanarak bir veri odaklı teknik, LSTM (Long Short-Term Memory) ağlarını kullanarak Bezier eğrisinin kontrol noktalarının tahmin edilmesi için incelenir ve böylece aktüatörün kinematiği elde edilir. Model, makine öğrenimi tekniklerini kullanarak sensör verileri ile aktüatör davranışı arasındaki karmaşık ilişkileri anlayabilir, bu da kesin tahmin ve kontrol imkânını sağlar. Esnek gerilme sensörlerine sahip esnek tendon tahrikli aktüatörler, geniş bir kullanım alanına sahiptir. Tarım ve minimal invaziv cerrahi (laparoskopik cerrahi) gibi hassas kontrol ve hassas dokularla etkileşim gerektiren alanlarda, bu aktüatörlerin sağladığı yeteneklerden büyük ölçüde faydalanabilir. Aktüatörün deformasyonunu değerlendirme ve fiziksel özelliklerini modelleme kapasitesi, gelişmiş kontrol algoritmaları ve artan performans için olanaklar sunar. Son olarak, bu tez çalışmasında yumuşak tendon tahrikli bir aktüatörün deformasyon tahmini üzerinde yumuşak gerilme sensörlerinin kullanımı incelenmektedir. Tez, propriosepsiyon, parametrik eğri modelleme ve veri tabanlı yöntemlerin birleştirilmesiyle birçok uygulamada hassas algılama, kontrol ve artan performans için olanakları araştırır. Bu bulgular, karmaşık ve hassas ortamlarla etkileşim gerektiren alanlarda esnek robotiği genişletme konusunda yaratıcı çözümlere yol açmaktadır.
Özet (Çeviri)
Soft robotics is an emerging field that aims to create robots with compliant and flexible architectures, drawing inspiration from the elasticity and adaptability observed in biological organisms. However, the unique characteristics of soft robots, including their infinite degrees of freedom and the challenges associated with obtaining accurate kinematics and applying control algorithms, pose significant barriers to achieving optimal performance. Precise control and correct perception become particularly challenging in such systems. Therefore, the primary objective of this thesis is to investigate the estimation of deformation in a soft tendon-driven actuator equipped with soft strain sensors. By addressing these challenges, this research aims to enhance our understanding of soft robotics and contribute to the advancement of this promising field. The usage of tendon-driven soft actuators offers numerous advantages, such as enhanced flexibility, lightweight construction, and improved adaptability. Additionally, the integration of soft strain sensors within these actuators enables real-time monitoring of deformations, providing valuable insights into the actuator's behavior and its interactions with the environment. This investigation focuses on the incorporation of soft strain sensors into soft actuators, with particular emphasis on leveraging 3D printing technology for constructing these sensors.In the context of proprioception, soft strain sensors play a crucial role in allowing the actuator to sense and understand its own shape, position, and movement in space. By accurately perceiving its configuration through the data gathered by soft strain sensors. Proprioception, or self-perception, is essential for estimating the shape and deformation of the soft actuator. The actuator can detect its own configuration by using proprioceptive information rather than depending on external sensing devices. A parametric curve, such as a Bezier curve, is presented as an appropriate model to describe the actuator's backbone, giving a flexible framework for shape reconstruction. Furthermore, based on the data received from the soft strain sensors, a data-driven technique utilizing LSTM (Long Short-Term Memory) networks is investigated to predict the control points of the Bezier curve in order to obtain the kinematics of the actuator. The model can understand the complicated correlations between sensor data and actuator behavior using machine learning techniques, allowing for precise prediction and control. Soft tendon-driven actuators with soft strain sensors have a wide range of possible uses. Agriculture and minimally invasive surgery, both of which involve interactions with delicate tissues and require precise control, might benefit tremendously from the capabilities provided by these actuators. The capacity to assess deformation and model the physical properties of the actuator opens up possibilities for enhanced control algorithms and increased performance. Finally, utilizing soft strain sensors, this thesis studies the deformation estimation of a soft tendon-driven actuator. The thesis investigates the possibilities for precise perception, control, and increased performance in numerous applications by merging proprioception, parametric curve modeling, and data-driven methodologies. The discoveries expand soft robotics by clearing the path for creative solutions in domains requiring contact with complex and sensitive settings.
Benzer Tezler
- Desteklenmiş derin kazılarda oluşan hareketlerin incelenmesi
An Investigation on deformation behavior of supported deep excavations
BÜLENT HATİPOĞLU
- Deprem yükleri altında yığma duvarların dayanımı ve takviyesi
Başlık çevirisi yok
A.TUĞRUL BOZDOĞANGİL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN BODUROĞLU
- Using soft strain sensor networks for high-speed onlinedeformation estimation of soft robots
Yumuşak robotların yüksek hızlı çevrimiçi deformasyon kestirimi için yumuşak gerinim sensörü ağlarının kullanımı
ELHAM BANAEPOUR GHAFFARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. MELİH TÜRKSEVEN
- Kazıkların eksenel ve yatay yük taşıma kapasiteleri
The bearing capacity of piles under axial and lateral loading
NİLAY DURLANIK
- Sıkı geçme operasyonu için ANFIS ve yapay sinir ağları modellemesinin matematiksel model ile karşılaştırılması
Comparison of ANFIS and ann modeling with mathematical model for press-fitting operation
OĞUZHAN ŞİMŞİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ