Human hands and fingers are of significant importance in people’s capacity to perform daily tasks (touching, feeling, holding, gripping, writing). However, about 1.5 million people around the world are suffering from injuries, muscle and neurological disorders, a loss of hand function, or a few fingers due to stroke. This paper focuses on newly developed finger orthotics, which is thin, adaptable to the length of each finger and low energy costs. The aim of the study is to design and control a new robotic orthosis using for daily rehabilitation therapy. Kinematic and dynamic analysis of orthosis was calculated and the joint regulation of orthosis was obtained. The Lagrange method was used to obtain dynamics, and the Denavit–Hartenberg (D–H) method was used for kinematic analysis of hand. In order to understand its behavior, the robotic finger orthotics model was simulated in MatLab/Simulink. The simulation results show that the efficiency and robustness of proportional integral derivative (PID) controller are appropriate for the use of robotic finger orthotics.
With the developing technological process, it is expected that the usage of robots will increase in defense systems as in every field. One of the main objectives of the robotic studies for the defense industry is to capture the targeted success under all kinds of disruptive effects with robotic systems and to present this technology to the service of the army. A weapon system with a single degree of freedom was placed on a quadruped robot. System’s dynamic behavior, which has 12 degrees of freedom and planar movements, is modeled mathematically. Simulations of the shots made to the fixed targets were carried out during the walking of the quadruped robot. The gun barrel stabilization was realized to achieve accurate shots under disruptive effects. The sliding-mode control method was used to perform the barrel stabilisation. In this study, it is shown that a quadruped robot with a weapon system can perform successful shots against fixed targets. MATLAB is used for simulations and the results are shown with figures, graphics, and tables.
Öz Robotlar genellikle doğadaki canlılardan esinlenerek tasarlanmaktadır. Özellikle eklem bacaklı robot çalışmalarında 4 bacaklı robotlara çok geniş yer verilmektedir. Doğada 4 bacaklı hayvanların davranışlarından esinlenerek robotlara çeşitli özellikler kazandırılmaktadır. Dört bacaklı olan birçok hayvan doğar doğmaz ayağa kalkabilme ve hatta yürüyebilme becerisine sahiptir. Bu canlıların fizyolojik gelişimleri anne karnında tamamlanmakta ve doğduktan hemen sonra kemik ve bacak kas grupları kullanılabilir duruma gelmektedir. Canlıların doğduktan sonra ayağa kalkarak dengede kalabilmesinin, bacak kaslarına beyinden iletilen nörolojik sinyallerle gerçekleştirildiği açıkça bilinen bir gerçektir. Bu bilgiler ışığında bu çalışmada, 4 bacaklı bir robotu andıran 2 bacaklı bir robotun düzlemsel kinematiği ve dinamiği elde edilerek, ayakta dengede kalabilme kabiliyetinin bir yapay sinir ağı desteği ile robota kazandırılması ele alınmıştır. Dinamik hareket için robotun düzlemsel modeli ele alınmış ve 7 eksenli hareket denklemleri elde edilmiştir. Robotun yerden kalkarak ayakta dengede kalabilmesi amaçlanmıştır. Bunun bir yapay sinir ağ yapısının kullanımı ile öğrenme sonucunda gerçekleştirilebilmesi hedeflenmiştir. Robotun eklemlerine uygulanması gereken kontrol sinyalleri için klasik PID kontrol yöntemi kullanılmıştır. Sistem cevapları grafiksel olarak elde edilmiş ve sonuçlar değerlendirilmiştir.
Bu çalışma kapsamında insansız bir kara aracının kişinin el ve parmak hareketleri ile uzaktan kontrolü gerçekleştirilmiştir. Beyinden kol kaslarına iletilen ve kişinin el hareketlerini gerçekleştirmesini sağlayan Elektromiyografi (EMG) sinyalleri, kişinin koluna giydiği sekiz EMG sensör içeren bileklik vasıtası ile gerçek zamanlı olarak alınmıştır. Raspberry pi 3 gömülü sistem kartı üzerinde geliştirilen sinyal işleme, öznitelik çıkarımı ve sınıflandırma algoritmaları kullanılarak anlamlandırılmıştır. Başka bir deyişle el hareketin örüntüsü (el kapama, parmak açma, serçe parmak temas, bilek dışa bükme, vs.) ile EMG sinyal grubu arasındaki ilişkiler tanımlanmıştır. Anlamlandırılan her bir el hareketi araç için bir hareketi kontrol komutu (el kapama: araç ileri, parmak açma: araç dur, serçe parmağa temas: sola dönüş, bilek dışa bükme: sağa dönüş, vs.) olarak kullanılmıştır. Böylece insan-mobil araç etkileşim ağı kurulmuştur. Kurulan insan-mobil araç etkileşim ağı sayesinde el hareketleri ile mobil aracın gerçek zamanlı hareket kontrolü ortalama % 92 başarı ile gerçekleştirilmiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.