EMG ve jiroskop verileri ile endüstriyel robot kolunun gerçek zamanlı kontrolü

Gelişen teknoloji ile giyilebilir cihazlar üzerine geliştirme çalışmaları devam etmekte ve ticari ürünler piyasaya çıkmaya devam etmektedir. Bu çalışmaların önemli bir kısmı insan vücudundaki hareketleri algılayabilen giyilebilir sensörler üzerine odaklanmaktadır. Bu çalışmada Thalmic Labs tarafından üretilen Myo Armband ürünü ile insan kol hareketlerinin algılanması ve endüstriyel robot kolunu kontrol etmesi ile bir İnsan Robot Arayüzü geliştirilmiştir. Myo Armband bileklik şeklinde olup üzerinde bulunan EMG (Elektromiyografi) ve jiroskop sensörleri ile kolun hareketinin algılanmasında yardımcı olmaktadır. Myo Armband ile bilgisayar sistemi arasında kablosuz bağlantı kurularak ham EMG ve jiroskop verilerinin bilgisayara gönderilmesi mümkündür. Pratik çalışma için ABB firması tarafından üretilen IRB120 endüstriyel robotu kullanılmıştır. IRB120 endüstriyel robotu kendi kontrolörü dışında kontrol edilebilmektedir. Geliştirilen yazılım ile EMG ve jiroskop verilerinden elde edilen veriler hareket ve konum bilgilerine dönüştürülerek ethernet üzerinden gerçek zamanlı gönderilmesi ile endüstriyel robotun insan hareketlerini takip etmesi sağlanmıştır.

Real time control of industrial robot arm with EMG and gyroscope data

Development efforts rising on wearable devices and commercial products has begun to appear to commercial market. This study is mainly focused on wearable sensors that can be used to measure human movements. In this study, a Human Robot Interface(HRI) was developed with the Myo Armband product by Thalmic Labs, with the perception of human arm movements. Myo Armband is bracelet shaped device and it helps to detect movements of the arm thanks to EMG(Electromyography) and gyroscope sensors on it. Bu establishing a wireless connection between Myo Armband and the computer system it is possible to send raw EMG and Gyroscope data to the computer. IRB120 industrial robot that produced by ABB Robotics company is used for practical tests. IRB120 industrial robot can be controlled besides its own controller. In study, EMG and gyroscope data has been obtained with software developed. These data is converted to movement and position data has been sent to robot arm over ethernet in order to follow the human movements

PDF

___

B. Sevinç and G. Tulum, “Biyogüvenlik Kabinleri için Uzaktan Kontrollü Robotik Kol Tasarımı,” Electric Electronic Computer Science Biomedical Engineerings Meeting , 2017.
H. Sökün , H. Kalkan, B. Çetişli,”İvmeölçer sinyalleri ile fiziksel aktivitelerin sınıflandırılması ” Signal Process. Commun. Appl. Conf., pp. 3–6, 2012.
Q. An , Y. Ishikawa, J. Nakagawa, A. Kuroda, “Evaluation of wearable gyroscope and accelerometer sensor “ RO-MAN, pp 731-736, 2012.
M. Kam, X. Zhu, P. Kalata, “Sensor fusion for mobile robot navigation,”SICEICASE International Joint Conference, vol. 85, no. 1, pp. 108–119, 2006.
P. Neto, N. Pires, A.Paulo,” High level programming and control for industrial robotics: using a hand-held accelerometerbased input device for gesture and posture recognition”, Indusrtial Robot: An International Journal, vol. 37, no. 2 , pp. 137- 147, 2010.
B. Wang, C. Yang, Q. Xie,”Human-machine interfaces based on EMG and Kinect applied to teleoperation of a mobile humanoid robot”, Proceedings of the 10th World Congress on Intelligent Control and Automation”, 2012.
B. Taşar, T. Kaya, A. Gülten, “EMG tabanlı el hareketinin analizi aracılığı ile robot el simülatörünün kontrolü”, 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference, 2014.
Q. Yu, Z. Lu , C. Liu, H. Wang,”Human robot interface based on WSSS IMU sensors”, International Conference on Cyber Technology in Aumation, Control and Intelligent Systems,2015.
L. Zhao, Y. Liu, K. Wang, P. Liang, R. Li, “An Intuitive Human Robot Interface for Tele-operation”, International Conference on Real-time Computing and Robotics, pp. 454-459, 2016.
L. Liao, C. Chen, J. Wang, S. Chen, S. Li, B. Chen, J. Chang, C. Lin,”Gaming control using a wearable and wireless EEG-based brain-computer interface device with novel dry foam-based sensors.”. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, 9(1).
U. Mayetin, S. Küçük, Ö. Şayli, “EMG Kontrollü Mobil Robot Uygulaması”, Medical Technologies National Conference(TIPTEKNO),pp. 1-4, 2015
G. Kucukyildiz, H. Ocak, S. Karakaya, O. Sayli, “Design and Implementation of a Multi Sensor Based Brain Computer Interface for a Robotik Wheelchair”, Journal of Intelligent & Robotic Systems,pp. 247- 263, 2017.
J. Aleotti, A. Skoglund, T. Duckett, “Position teaching of a robot arm by demonstration with a wearable input device”, International Conference on Intelligent Manipulation and Grasping, 2004.
Z. Li, B. Wang, F. Sun, C. Yang, “ sEMG based joint force control for an upper-limb power assist exoskeleton robot”, IEEE Journal of Biomedical and Healt Informatics, vol. 18, no. 3, pp. 1043-1050, 2014.
https://store.myo.com/, Erişim Tarihi : 10.08.2017.
E. Sarıyıldız ,”A new approach to inverse kinematic solutions of serial robot arms based on quaternions in the screw theory framework”, Yüksek Lisans Tezi, Mekatronik Mühendisliği, İstanbul Teknik Üniversitesi, 2009.
S. Joseph, C. Yuan, “ Closed loop manipulator control using quaternion feedback”, IEEE Journal on Robotics and Automation, vol. 4, no. 4, pp. 434-440, 1988.
Ş.Akkaya, O. Akbatı, A. F. Ergenç, ”Endüsrtiyel Sistemleri için FGPA Tabanlı Modbus Ağ Geçidi Tasarımı ve Uygulaması”, Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, pp. 445-451, 2015
T. Bir, “Endüstriyel Veri İletişiminde TCP/IP Uygulaması”, Yüksek Lisans Tezi , Elektrik Elektronik Mühendisliği, İstanbul Teknik Üniversitesi,2005.
W. Nocon, “General-Purpose PC-Based Sequencing Controller With TCP/IP Communication”, IFAC Proceedings, vol. 36, no. 1, pp 73-78, 2003.
N. A. M. Noh, A. Saparon, H. Hashim, “Real Time FPGA Communication System Using Ethernet for Robotics”, Procedia Computer Science, vol. 76, pp. 406-410, 2015.
ABB, Technical reference manual RAPID instructions, functions and data types, Document ID : 3HAC 16581-1, Revision : J.