Human robot ınteraction network design with wearable wireless MIMU sensors for upper extremity exoskeleton robot

Bu araştırma kapsamında insan vücuduna uyumlu, insan hareketlerini destekleyen iki serbestlik dereceli bir üst-ekstremite dış iskelet robot sisteminin kontrolü için giyilebilir kablosuz sensörler MIMU (ivmeölçer, jiroskop) vasıtası ile insan robot etkileşim ağı tasarımı gerçekleştirilmiştir. Kişinin üst ve alt kol uzuvlarına bağlı iki adet MIMU sensörden açısal ivmelenme, jiroskop ve manyetometre bilgileri alınıp, AHRS (Attitude and Heading Reference Systems) algoritması ile bu sensör verileri bütünleştirilip kişinin üst ekstremite hareketine ilişkilin (üst kol, alt kol) kuaternion yönelim matrisi hesaplanmıştır. Kinematik analiz ile de kuaternion matrisi verileri kullanılarak omuz ve dirsek eklemlerine ait Euler yönelim açıları (x, y, z eksenleri için) hesaplanmıştır. Geliştirilen etkileşim ağı ile laboratuvar olanakları ile tasarlanan ve imalatı yapılan iki serbestlik dereceli prototip üst ekstremite dış iskelet robot kolun gerçek zamanlı hareket kontrolü gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, kullanıcı kişi kolunu hareket ettirirken, dış iskelet robotta senkronize olarak aynı hareketi gerçekleştirmektedir.Within the scope of this research, human robot interaction network design was carried out by means of wearable wireless sensors MIMU (accelerometer, gyroscope, magnetometer) for the control of a two-degree upper-extremity exoskeletal robot system compatible with human body and supporting human movements. Angular acceleration, gyroscope information was obtained from two MIMU sensors connected to the upper and lower limbs of the subject, and AHRS (Attitude and Heading Reference Systems) algorithm was integrated with these sensor data and the upper extremity movement (upper arm, lower arm) quaternion orientation matrix was calculated. Euler orientation angles (for x, y, z axes) of shoulder and elbow joints were calculated by using kinematic analysis. With the developed interaction network, real time motion control of two degrees of freedom prototype upper extremity exoskeleton robot arm which is designed and manufactured with laboratory facilities was realized. As a result, the user performs the same movement synchronously in the exoskeleton robot as the person moves the arm

Tecnologías WHMS (Wearable Health Monitoring Systems): Análisis e integración de datos de un sensor inercial

Este Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo obtener, analizar e integrar los datos obtenidos de un sensor inercial, que nos sirva de punto de partida para el diseño y fabricación un “dispositivo vestible”, más conocido por el término en inglés wearable, que nos permita, mediante la utilización de un conjunto de tres IMU (unidad de medida inercial), junto con un microprocesador embebido, medir y analizar los cambios en la posición de la espalda de una persona y detectar una incorrecta posición, lanzando un mensaje de alerta para que el usuario la corrija. El proceso se inicia con el análisis de las medidas de una sola IMU conectadas a una placa de desarrollo Arduino, para que una vez comprendido el funcionamiento de la misma, proceder a integrar las otras dos obteniéndose el wearable final. Es decir, tras analizar y entender los datos medidos, utilizaremos directamente el microcontrolador y la IMU, sin depender de la placa de desarrollo, para finalmente obtener la PCB final

Análise do movimento humano : classificação temporal de ações humanas

Este estudo tem como objetivo identificar atividades diárias de diferentes pessoas com recurso a métodos de classificação supervisionados. Neste sentido, começou-se por analisar várias tecnologias associadas à captura e análise do movimento humano, tais como sensores (e.g., inertial measurement unit) e câmaras de filmar (e.g., RGB, infravermelhos e time-of-flight). A revisão da literatura indica claramente que, contrariamente ao uso das câmaras de filmar, a tecnologia wearable tende a ser mais adequada para a análise cinemática de movimentos desportivos. Este tipo de tecnologia permite ainda obter uma estimativa da orientação e produção de movimento dos membros superiores e inferiores com elevado nível de precisão e exatidão, bem como imunidade a ângulos mortos, aumentando deste modo a quantidade e qualidade da informação obtida. Tendo isto presente, este trabalho apresenta uma metodologia para classificar atividades diárias do movimento humano com recurso a um fato sensorial (wearable), Ingeniarius FatoXtract. O desempenho da solução proposta é ainda comparado com a utilização de uma câmara time-of-flight, Microsoft Kinect v2. A metodologia proposta considera a integração probabilística de três classificadores: o Naïve Bayes, as Redes Neuronais Artificiais e as Máquinas de Vetor de Suporte. Com vista a alcançar um desempenho superior na classificação geral do movimento, foram consideradas diversas features no domínio do tempo (e.g., velocidade) e no domínio da frequência (e.g., Transformada Rápida de Fourier), combinado com as tradicionais features geométricas (e.g., posição angular das juntas). Realizou-se a aquisição de dados de cinco atividades comuns do dia-a-dia, realizadas por seis participantes com repetições de 20 ensaios cada, usando o FatoXtract e o Kinect v2. O conjunto de dados foi projetado para ser extremamente desafiador, uma vez que a duração das atividades varia drasticamente e algumas atividades são muito semelhantes (e.g., lavar os dentes e acenar)