Poz tahmini için sensör tabanlı bir sistem tasarımı ve uygulaması - Bilir, Emin Berat
Fiziksel hareketlerin dijital ortamlarda gerçek zamanlı olarak modellenmesi son yıllarda gelişmekte olan bir konudur. Elektronik alanındaki hızlı gelişimler, gerçekliğin dijital ortama dönüştürülmesinde kolaylık sağlamaktadır. İnsan vücudunun eklem bölgelerinin hareketlerinin dijital ortama aktarılması, hem tıbbi uygulamalarda hem de insan vücudu ile senkronize çalışan diğer sistemlerde kritik bir rol oynamaktadır. Eklem hareketlerinin hassas ve hızlı bir şekilde dijital ortama aktarılması, tıbbi teşhis ve tedavi süreçlerinde daha hızlı ve doğru sonuçlar elde edilmesini sağlamaktadır. Tıbbi alanlarının dışında insan-robot etkileşimi gibi alanlarda da kullanılması önemli avantajlar sunmaktadır. İnsan vücudu ile senkronize bir şekilde çalışabilen bu sistemler, insanların zorlandığı görevleri daha yapılabilir duruma getirmekle kalmaz, aynı zamanda insanların potansiyel zarar görmesini de engelleyebilmektedir. Bu tez çalışmasında, insan vücuduna ait pozların tahmini için bir sistem geliştirilmesi amaçlanmıştır. Sistemin hem elektronik hem de yazılım bileşenleri bulunmaktadır. Tasarlanan elektronik sistem insan vücudu üzerinde on bölgeye yerleştirilecektir. Elektronik sistem üzerinde mikrodenetleyici, IMU sensör, Wi-Fi modülü ve diğer bileşenler bulunmaktadır. IMU sensörler kullanılarak insan vücudu üzerinden eğim değerleri alınarak Wi-Fi modülü ile bir veritabanına gönderilmektedir. Bilgisayar ortamında ise, tasarlanan bir arayüz programı ile bu sensör verileri veritabanından alınarak bir yapay sinir ağı modeli ile tahmin etme işlemi gerçekleştirilmektedir. Tahmin sonucunda ise, tahmin edilen pozun görsel ve sayısal bilgileri aynı arayüz programında gösterilmektedir. Tasarımda, elektronik sistemler tamamen modüler olarak kullanılmıştır. Besleme kaynağı olarak LiPo pil kullanılmıştır. Yapay zeka modeli eğitilmesi için gerekli veri setleri elektronik cihazın veri seti üretimi bölümü ile gerçekleştirilmiştir. IMU sensör verileri mikrodenetleyici hafızasında tutulmaktadır. Bu veriler yapay zeka modelinin eğitimi için girdi olarak verilmiştir. Sistemin eğitimi için 300.000 sensör verisi elde edilmiş ve sonuç olarak 10 poz için %90 doğrulukla poz tahmini gerçekleştirilmiştir.